| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第11-13页 |
| ·基于图像的生物特征识别研究进展 | 第13-19页 |
| ·基于图像的生物特征识别分类 | 第13-15页 |
| ·人脸识别的研究进展 | 第15-18页 |
| ·人脸识别的发展趋势 | 第18-19页 |
| ·论文的主要工作 | 第19-20页 |
| ·论文的结构 | 第20-22页 |
| 第二章 人脸检测与人脸图像预处理 | 第22-33页 |
| ·概述 | 第22页 |
| ·人脸检测与定位 | 第22-27页 |
| ·人脸检测的主要研究方法 | 第22-24页 |
| ·Adaboost人脸检测基本原理 | 第24-26页 |
| ·基于Adaboost的人脸检测与定位 | 第26-27页 |
| ·人脸图像预处理 | 第27-32页 |
| ·人脸图像的灰度化处理 | 第27-28页 |
| ·人脸图像的旋转调整 | 第28-29页 |
| ·人脸图像的尺度归一化 | 第29-31页 |
| ·人脸图像的灰度均衡化 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于个性特征的人脸比对方法 | 第33-46页 |
| ·概述 | 第33页 |
| ·人脸个性特征的选择 | 第33-39页 |
| ·主动表观模型(AAM) | 第33-36页 |
| ·基于AAM的人脸特征点的定位方法 | 第36-37页 |
| ·人脸个性化特征参数向量的构造 | 第37-39页 |
| ·基于加权模板的人脸比对算法 | 第39-42页 |
| ·人脸个性特征参数权重分析 | 第39-40页 |
| ·加权模板比对算法 | 第40-42页 |
| ·模板阈值确定方法 | 第42页 |
| ·人脸比对识别性能指标 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于AAM和ICA特征的分层次人脸比对方法 | 第46-60页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·独立分量分析(ICA)算法的基本理论 | 第46-51页 |
| ·人脸特征空间ICA表示 | 第47-48页 |
| ·独立分量分析(ICA)算法 | 第48-51页 |
| ·人脸图像的ICA特征提取 | 第51-55页 |
| ·基于小波变换的图像预处理 | 第51-53页 |
| ·ICA特征提取 | 第53-54页 |
| ·独立分量的选择 | 第54-55页 |
| ·分层次人脸比对方法 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 考勤中的人脸比对子系统的设计与实现 | 第60-70页 |
| ·概述 | 第60页 |
| ·面向对象、UML和设计模式 | 第60-61页 |
| ·系统的功能分析 | 第61-65页 |
| ·人脸考勤系统硬件结构分析 | 第61-62页 |
| ·考勤人脸比对子系统的功能分析 | 第62-65页 |
| ·考勤人脸比对子系统实现简介 | 第65-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结束语 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 发表论文 | 第76页 |