| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| ·人脸识别概述 | 第10-13页 |
| ·人脸检测概述 | 第13-14页 |
| ·人眼检测概述 | 第14-15页 |
| ·本文的结构和安排 | 第15-16页 |
| 第二章 人脸检测 | 第16-38页 |
| ·Viola-Jones人脸检测算法概述 | 第16-18页 |
| ·Haar特征及其快速计算 | 第18-21页 |
| ·Adaboost算法 | 第21-28页 |
| ·离散AdaBoost算法 | 第21-24页 |
| ·连续AdaBoost算法 | 第24-27页 |
| ·离散AdaBoost算法和连续AdaBoost算法之比较 | 第27-28页 |
| ·级联结构及其优势 | 第28-31页 |
| ·算法实现及优化 | 第31-35页 |
| ·光照预处理 | 第32-33页 |
| ·对于图像金字塔的优化 | 第33-34页 |
| ·对于搜索策略的优化 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 人眼检测及人脸归一化方法 | 第38-62页 |
| ·人眼粗定位算法 | 第39-43页 |
| ·基于Adaboost的后处理算法 | 第43-45页 |
| ·基于mean shift的后处理算法 | 第45-51页 |
| ·mean shift基本原理 | 第45-47页 |
| ·mean shift在后处理中的应用 | 第47-51页 |
| ·两种后处理方法的比较 | 第51页 |
| ·人脸归一化算法 | 第51-58页 |
| ·基于绝对位置的人脸归一化方法 | 第53-55页 |
| ·基于相对位置的人脸归一化方法 | 第55-58页 |
| ·实验结果 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 人脸识别系统实现及优化 | 第62-78页 |
| ·模块划分 | 第62-63页 |
| ·人脸比对优化 | 第63-69页 |
| ·人脸比对算法简介 | 第64-67页 |
| ·FFTW开源库简介 | 第67-68页 |
| ·FFTW的在人脸比对中的应用 | 第68-69页 |
| ·针对嵌入式平台的优化 | 第69-75页 |
| ·嵌入式平台的特点 | 第70-71页 |
| ·C++版本到C版本的优化 | 第71-73页 |
| ·浮点运算到定点运算的优化 | 第73-75页 |
| ·基于Android系统的应用 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-81页 |
| ·总结 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第86页 |