| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 2 人脸图像确认系统设计 | 第12-17页 |
| ·需求和功能分析 | 第12-13页 |
| ·系统组成结构和工作流程 | 第13-17页 |
| 3 基于Adaboost 的人脸检测 | 第17-24页 |
| ·肤色区域分割与人脸验证方法 | 第17-18页 |
| ·基于知识模型的方法 | 第18页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第18-20页 |
| ·基于Adaboost 的改进人脸检测方法 | 第20-24页 |
| 4 基于眼睛定位的人脸校正 | 第24-43页 |
| ·Gabor 滤波器简介 | 第24-25页 |
| ·传统的人眼定位算法 | 第25-31页 |
| ·基于多频段Gabor 小波滤波融合的人眼定位 | 第31-38页 |
| ·基于Negative Radical Symmetry 操作的瞳孔定位 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-41页 |
| ·基于人眼位置的人脸校正 | 第41-43页 |
| 5 人脸图像特征提取 | 第43-47页 |
| ·基于器官几何参数和关系的人脸图像特征 | 第43-44页 |
| ·Gabor 小波特征向量 | 第44-47页 |
| 6 人脸特征分类器 | 第47-59页 |
| ·主成分分析（Principle Component Analysis） | 第47-49页 |
| ·Fisher 线性判别及小样本（Small-Sample-Size）问题 | 第49-52页 |
| ·R-LDA 及其解决小样本问题的方法 | 第52-54页 |
| ·本章实验结果 | 第54-59页 |
| 7 总结及展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 | 第66页 |
