| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-17页 |
| ·人脸检测研究进展 | 第10-14页 |
| ·人脸识别研究进展 | 第14-17页 |
| ·人脸认证系统的基本结构及性能评价 | 第17-19页 |
| ·论文的主要工作及结构安排 | 第19-22页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| ·本文的章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 人脸视频图像预处理 | 第22-29页 |
| ·图像处理基础 | 第22-23页 |
| ·图像成像理论 | 第22-23页 |
| ·颜色空间 | 第23页 |
| ·光照预处理 | 第23-25页 |
| ·滤波去噪 | 第25-26页 |
| ·几何归一化 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于多特征 Adaboost 的快速遮挡人脸检测 | 第29-46页 |
| ·基于视频的运动目标分割 | 第29-31页 |
| ·Adaboost 算法概述 | 第31-38页 |
| ·Adaboost 算法的基本原理 | 第31-32页 |
| ·矩形特征与积分图 | 第32-34页 |
| ·分类器的训练 | 第34-36页 |
| ·级联分类器 | 第36-38页 |
| ·人脸检测 | 第38页 |
| ·Adaboost 训练算法的改进 | 第38-40页 |
| ·并行遮挡人脸检测器的设计 | 第40-41页 |
| ·自适应步长的多分辨率搜索算法 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-45页 |
| ·训练分类器结果 | 第42-43页 |
| ·遮挡人脸检测结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于 MB-LBP 特征的遮挡人脸识别 | 第46-64页 |
| ·支持向量机理论 | 第46-49页 |
| ·LBP 算子的基本原理以及扩展 | 第49-53页 |
| ·基本的 LBP 算子概述 | 第49-50页 |
| ·LBP 的扩展和演化 | 第50-53页 |
| ·结合监督 1-NN 的 SVM 二分类算法 | 第53-56页 |
| ·遮挡人脸预分块 | 第53-54页 |
| ·人脸遮挡块提取 | 第54-56页 |
| ·加权 MB-LBP 特征匹配 | 第56-57页 |
| ·正交投影分类器的设计 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-63页 |
| ·人脸遮挡块剔除实验 | 第59-61页 |
| ·加权 LBP 遮挡人脸识别 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 视频人脸认证系统的设计与实现 | 第64-72页 |
| ·系统开发平台介绍 | 第64-65页 |
| ·系统关键技术介绍 | 第65-68页 |
| ·DirectShow 简介 | 第65-67页 |
| ·Intel OpenCV 简介 | 第67-68页 |
| ·人脸认证系统设计 | 第68-71页 |
| ·系统软件流程及功能模块设计 | 第68-70页 |
| ·数据库设计 | 第70页 |
| ·系统运行界面及效果 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72-73页 |
| ·展望未来 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读硕士期间公开发表(录用)论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |