| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 移动终端人像采集系统设计 | 第13-18页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第13-14页 |
| 2.2 非约束条件下采集人像存在的问题 | 第14-15页 |
| 2.3 系统设计 | 第15-18页 |
| 2.3.1 系统组成框架及软件流程 | 第15-16页 |
| 2.3.2 软件界面设计 | 第16-18页 |
| 第三章 人脸检测和图像处理关键技术研究 | 第18-40页 |
| 3.1 OpenCV介绍 | 第18页 |
| 3.2 Visual C++环境下的人脸检测和图像处理技术 | 第18-37页 |
| 3.2.1 在Visual Studio中加载OpenCV | 第19-21页 |
| 3.2.2 彩色图像灰度化 | 第21-22页 |
| 3.2.3 整体图像直方图均衡化 | 第22-24页 |
| 3.2.4 人脸检测 | 第24-27页 |
| 3.2.5 眼部检测 | 第27-28页 |
| 3.2.6 几何校正和裁剪 | 第28-31页 |
| 3.2.7 人脸分块直方图均衡化 | 第31-34页 |
| 3.2.8 平滑去噪 | 第34-35页 |
| 3.2.9 椭圆掩模 | 第35-37页 |
| 3.3 实验 | 第37-40页 |
| 3.3.1 实验目的 | 第37-38页 |
| 3.3.2 实验步骤 | 第38-40页 |
| 第四章 人脸特征提取关键技术研究 | 第40-58页 |
| 4.1 人脸特征提取算法概述 | 第40-41页 |
| 4.2 PCA算法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 PCA算法描述 | 第42-45页 |
| 4.2.2 PCA算法的局限性 | 第45页 |
| 4.3 Fisher脸法 | 第45-51页 |
| 4.3.1 Fisher脸算法描述 | 第46-50页 |
| 4.3.2 Fisher脸法与PCA算法的对比小结 | 第50-51页 |
| 4.4 LBP算法 | 第51-56页 |
| 4.4.1 LBP算法描述 | 第52-55页 |
| 4.4.2 LBP算法小结 | 第55-56页 |
| 4.5 基于多尺度的局部二值模式算法 | 第56-58页 |
| 第五章 C++代码移植到Android项目关键技术研究 | 第58-69页 |
| 5.1 Android平台 | 第58-60页 |
| 5.2 Android NDK介绍 | 第60-61页 |
| 5.3 JNI介绍 | 第61页 |
| 5.4 搭建Android开发环境 | 第61页 |
| 5.5 在Eclipse中加载OpenCV和NDK | 第61-62页 |
| 5.6 使用NDK+JNI实现C/C++代码移植 | 第62-69页 |
| 第六章 移动终端人像采集原型系统实现 | 第69-75页 |
| 6.1 原型系统使用过程演示 | 第69-72页 |
| 6.2 几种非约束条件下原型系统采集人像的处理效果 | 第72-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 结论 | 第75-76页 |
| 7.2 下一步工作与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
