| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-26页 |
| 1.1 生物认证技术概述 | 第10-12页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第10-11页 |
| 1.1.2 生物认证技术的背景 | 第11-12页 |
| 1.2 人脸识别技术概述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 人脸识别的研究背景和应用 | 第12-14页 |
| 1.2.2 人脸识别的研究内容和进展 | 第14-15页 |
| 1.2.3 人脸识别的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 人脸识别的常用方法 | 第17-22页 |
| 1.3.1 基于几何特征的人脸识别方法 | 第17-18页 |
| 1.3.2 基于本征脸的人脸识别方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 基于弹性图匹配的人脸识别方法 | 第19-21页 |
| 1.3.4 其他的人脸识别方法 | 第21-22页 |
| 1.4 人脸识别的距离准则 | 第22-24页 |
| 1.5 人脸识别的评价标准 | 第24-25页 |
| 1.6 本文的研究内容 | 第25-26页 |
| 2 手机人脸识别与验证系统的设计 | 第26-36页 |
| 2.1 人脸验证系统分析 | 第26-29页 |
| 2.1.1 系统开发的背景和意义 | 第26-28页 |
| 2.1.2 系统的需求和功能分析 | 第28-29页 |
| 2.2 系统的结构和工作流程 | 第29-33页 |
| 2.2.1 系统的结构框图 | 第29-31页 |
| 2.2.2 系统的工作流程图 | 第31-33页 |
| 2.3 系统开发平台的选择 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小节 | 第35-36页 |
| 3. 人脸图像的预处理 | 第36-49页 |
| 3.1 BMP文件格式及其转换 | 第36-37页 |
| 3.2 人脸图像的几何预处理 | 第37-42页 |
| 3.2.1 人脸检测及眼睛定位 | 第37-39页 |
| 3.2.2 人脸图像的几何预处理 | 第39-42页 |
| 3.3 人脸图像的灰度预处理 | 第42-47页 |
| 3.3.1 灰度分布正规化 | 第42-44页 |
| 3.3.2 非线性变换和局部正规化 | 第44-45页 |
| 3.3.3 对比度受限直方图均衡 | 第45-47页 |
| 3.4 人脸图像预处理试验 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小节 | 第48-49页 |
| 4 人脸识别技术分析 | 第49-74页 |
| 4.1 人脸识别技术的选择 | 第49-51页 |
| 4.2 基于PCA的人脸识别方法 | 第51-61页 |
| 4.2.1 主分量分析的数学描述 | 第51-53页 |
| 4.2.2 本征脸的人脸识别方法 | 第53-55页 |
| 4.2.3 Fisher线性判据 | 第55-59页 |
| 4.2.4 Fisherface人脸识别方法 | 第59-61页 |
| 4.3 Gabor小波变换 | 第61-64页 |
| 4.3.1 小波变换的背景 | 第61-62页 |
| 4.3.2 二维 Gabor小波 | 第62-63页 |
| 4.3.3 二维 Gabor小波参数的意义 | 第63-64页 |
| 4.4 基于 PCA和 Gabor小波的人脸识别方法 | 第64-66页 |
| 4.5 人脸识别算法的优化 | 第66-73页 |
| 4.5.1 训练集的优化 | 第66-69页 |
| 4.5.2 Gabor小波参数选择及优化 | 第69-70页 |
| 4.5.3 投影子空间的优化 | 第70-73页 |
| 4.6 本章小节 | 第73-74页 |
| 5 手机人脸识别与验证系统的实现 | 第74-82页 |
| 5.1 系统的开发实现 | 第74-80页 |
| 5.1.1 训练部分的实现 | 第74-75页 |
| 5.1.2 识别部分的实现 | 第75-80页 |
| 5.2 系统的测试 | 第80-81页 |
| 5.3 本章小节 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录A 教研室自建人脸库 | 第87-88页 |
| 附录B CAS-PEAL-R1人脸库 | 第88-89页 |
| 附录C BAC2005 FDIB-B人脸库 | 第89-90页 |
| 附录D 第二届中国生物特征识别竞赛(BAC2005)人脸识别评测结果 | 第90-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第92页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目研究 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |