| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 人脸识别的研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 人脸识别技术的历史以及研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 人脸识别技术的历史发展 | 第11-12页 |
| 1.3.2 人脸识别技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 人脸识别技术的应用背景 | 第14页 |
| 1.5 人脸数据库 | 第14-17页 |
| 1.5.1 人脸识别研究常用的人脸数据库 | 第14-17页 |
| 1.5.2 本文采用的人脸数据库 | 第17页 |
| 1.6 论文的主要研究内容和安排 | 第17-19页 |
| 第二章 人脸检测 | 第19-33页 |
| 2.1 人脸检测研究现状 | 第19-21页 |
| 2.1.1 人脸检测定义 | 第19页 |
| 2.1.2 人脸检测技术概述 | 第19-21页 |
| 2.2 ADABOOST 人脸检测算法概述 | 第21页 |
| 2.3 ADABOOST 人脸检测系统 | 第21-28页 |
| 2.3.1 Haar-Like 特征以及特征值计算 | 第23-24页 |
| 2.3.2 积分图像（Integral Image） | 第24-25页 |
| 2.3.3 由Haar-Like 特征生成强分类器 | 第25-28页 |
| 2.4 强分类器的级联 | 第28-29页 |
| 2.5 应用多层级联分类器检测人脸 | 第29-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 眼睛特征点定位 | 第33-48页 |
| 3.1 眼睛特征识别的经典算法 | 第33-39页 |
| 3.1.1 灰度积分投影算法 | 第33-34页 |
| 3.1.2 基于边缘提取及Hough 变换的提取算法 | 第34-36页 |
| 3.1.3 基于广义对称的人眼定位算法 | 第36-37页 |
| 3.1.4 模板匹配法 | 第37-39页 |
| 3.2 改进模板匹配算法描述 | 第39-44页 |
| 3.2.1 传统的模板匹配算法 | 第39-40页 |
| 3.2.2 改进的模板匹配算法 | 第40-44页 |
| 3.3 实验过程 | 第44-47页 |
| 3.3.1 实验一 | 第44-45页 |
| 3.3.2 实验二 | 第45页 |
| 3.3.3 实验三 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于模板匹配特征定位的GABOR 弹性图束人脸识别 | 第48-73页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 人脸识别方法回顾 | 第48-54页 |
| 4.2.1 主成分分析（PCA） | 第48-50页 |
| 4.2.2 Fisher 脸（LDA） | 第50-51页 |
| 4.2.3 Gabor 小波变换人脸识别 | 第51-54页 |
| 4.3 基于GABOR 小波变换的弹性图束匹配人脸识别 | 第54-64页 |
| 4.3.1 弹性图匹配 | 第55-58页 |
| 4.3.2 弹性图束匹配 | 第58-64页 |
| 4.4 实验过程 | 第64-69页 |
| 4.4.1 图像预处理 | 第65-67页 |
| 4.4.2 建立人脸弹性束图模板 | 第67-68页 |
| 4.4.3 训练、测试集GaborJet 数据形成 | 第68-69页 |
| 4.4.4 人脸的度量 | 第69页 |
| 4.5 实验结果 | 第69-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 本文结论 | 第73-74页 |
| 5.2 本文展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第81页 |
