| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-27页 |
| ·课题的背景及研究意义 | 第14-16页 |
| ·概述 | 第14-15页 |
| ·人脸作为生物特征识别方法的优势 | 第15-16页 |
| ·人脸检测与识别研究的发展与现状 | 第16-18页 |
| ·人脸检测与识别方法综述 | 第18-24页 |
| ·人脸检测方法概述 | 第18-21页 |
| ·基于知识的方法 | 第18-19页 |
| ·特征不变的方法 | 第19页 |
| ·模板匹配的方法 | 第19-20页 |
| ·基于外观的方法 | 第20-21页 |
| ·人脸识别方法概述 | 第21-24页 |
| ·基于肤色特征的识别方法 | 第21-22页 |
| ·基于统计的方法 | 第22-23页 |
| ·基于人工神经网络的方法 | 第23-24页 |
| ·多分类器集成的方法 | 第24页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第24-25页 |
| ·论文结构概要 | 第25-27页 |
| 第二章 基于 DirectShow 的家庭防盗视频监控系统设计 | 第27-32页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·视频处理工具 DirectShow | 第27-29页 |
| ·DirectShow 系统概述 | 第27-28页 |
| ·DirectShow 的Filter | 第28-29页 |
| ·视频采集及视频格式的转换 | 第29-30页 |
| ·DirectShow 实现图像采集和视频存储的过程 | 第29-30页 |
| ·视频采集以及视频格式转化的实现 | 第30页 |
| ·基于 DirectShow 的家庭防盗视频监控系统结构 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 灰度视频图像人脸的快速检测与定位 | 第32-58页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·视频图像的预处理 | 第33-40页 |
| ·光照补偿 | 第33-39页 |
| ·光照渐进模型补偿算法 | 第34-36页 |
| ·对数变换 | 第36-37页 |
| ·改进的对数变换 | 第37-38页 |
| ·指数变换 | 第38-39页 |
| ·中值滤波 | 第39-40页 |
| ·人脸候选区域粗定位 | 第40-47页 |
| ·人脸候选区域定位算法基本原理及过程简介 | 第40-41页 |
| ·视频序列边缘图像与固定背景边缘图像相差提取目标 | 第41-45页 |
| ·边缘提取 | 第42-44页 |
| ·基于边缘图相差的目标提取 | 第44-45页 |
| ·基于积分投影的人脸候选区域定位 | 第45-47页 |
| ·眼睛的检测与定位 | 第47-51页 |
| ·人脸灰度直方图二值化 | 第47-48页 |
| ·二值图像的预处理 | 第48-49页 |
| ·候选眼睛对的定位 | 第49-50页 |
| ·部分视频序列候选眼睛对的定位结果 | 第50-51页 |
| ·基于候选眼睛对及马赛克方法的人脸快速检测 | 第51-55页 |
| ·基于眼睛对的人脸区域定位 | 第51页 |
| ·基于马赛克方法的人脸检测与定位 | 第51-55页 |
| ·马赛克方法及分块策略 | 第51-53页 |
| ·马赛克规则的制定 | 第53-54页 |
| ·马赛克检测方案的验证 | 第54-55页 |
| ·人脸检测的实验结果及分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第四章 人脸的快速识别 | 第58-74页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·人脸识别图像的预处理 | 第58-60页 |
| ·图像的几何归一化 | 第58-59页 |
| ·图像的灰度归一化 | 第59-60页 |
| ·人脸图像的特征提取 | 第60-69页 |
| ·PCA（Principal Component Analysis）方法 | 第60-63页 |
| ·PCA 的基本原理 | 第60-62页 |
| ·PCA 的局限性分析 | 第62-63页 |
| ·Fisher 线性判别分析(Fisher Linear Discriminant Analysis，FLDA) | 第63-67页 |
| ·Fisher 线性判别(FLD) | 第63-65页 |
| ·改进的加权Fisher 线性判别（IWFLD）提取特征 | 第65-66页 |
| ·Fisher 线性判别的优缺点分析 | 第66-67页 |
| ·主成分分析和改进加权线性判别结合（PCA+IWFLD）提取特征 | 第67-69页 |
| ·PCA+IWFLD 人脸识别流程 | 第69-71页 |
| ·人脸识别系统数据库建立步骤 | 第69-70页 |
| ·人脸识别步骤 | 第70-71页 |
| ·实验结果及分析 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 第五章 人工神经网络人脸识别分类器的设计 | 第74-85页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第74-79页 |
| ·网络结构及算法描述 | 第74-78页 |
| ·算法的缺限及改进措施 | 第78-79页 |
| ·BP 网络的设计考虑 | 第79页 |
| ·用神经网络进行人脸识别 | 第79-83页 |
| ·实验结果及分析 | 第83-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第六章 总结与展望 | 第85-88页 |
| ·全文工作总结 | 第85-86页 |
| ·今后研究方向的预测和展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第92页 |
