| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 本文的背景 | 第10-14页 |
| 1.1.1 人脸识别技术的研究历程与难点 | 第10-11页 |
| 1.1.2 视频序列中人脸识别技术应用与研究的现状 | 第11-14页 |
| 1.2 本文的主要工作与组织结构 | 第14-18页 |
| 1.2.1 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.2.2 本文的重难点与解决方案 | 第16页 |
| 1.2.3 本文的内容组织与安排 | 第16-18页 |
| 第二章 人脸识别相关理论基础 | 第18-21页 |
| 2.1 认知心理学 | 第18-19页 |
| 2.2 关于离散余弦变换DCT与主成分分析PCA | 第19页 |
| 2.3 模式识别 | 第19-20页 |
| 2.3.1 样本训练与数据存储 | 第19-20页 |
| 2.3.2 分类决策 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 视频序列中人脸识别系统设计 | 第21-28页 |
| 3.1 系统整体设计 | 第21-23页 |
| 3.2 系统各结构模块设计 | 第23-27页 |
| 3.2.1 视频序列采集与存储模块 | 第24-25页 |
| 3.2.2 人脸库管理模块 | 第25页 |
| 3.2.3 运动人体目标检测模块 | 第25-26页 |
| 3.2.4 图像预处理模块 | 第26页 |
| 3.2.5 人脸检测定位模块 | 第26页 |
| 3.2.6 人脸识别模块 | 第26-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于统计特征的人脸识别算法研究与设计 | 第28-35页 |
| 4.1 基于帧差法的运动人体目标检测 | 第28页 |
| 4.2 AdaBoost人脸检测 | 第28-29页 |
| 4.3 分块DCT变换与PCA特征提取 | 第29-31页 |
| 4.3.1 分块DCT变换 | 第29-30页 |
| 4.3.2 PCA特征提取 | 第30-31页 |
| 4.4 HMM模式识别 | 第31-34页 |
| 4.4.1 人脸HMM定义 | 第31-32页 |
| 4.4.2 观察序列的生成 | 第32-33页 |
| 4.4.3 人脸隐马尔可夫模型的训练 | 第33-34页 |
| 4.4.4 人脸识别 | 第34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 人脸识别系统的实现与效果测试 | 第35-57页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第36页 |
| 5.2 系统各模块的实现 | 第36-46页 |
| 5.2.1 视频序列采集模块 | 第36-37页 |
| 5.2.2 局部预处理模块 | 第37-39页 |
| 5.2.3 人脸库建立 | 第39-41页 |
| 5.2.4 视频序列中运动人体目标检测模块 | 第41-43页 |
| 5.2.5 人脸区域定位模块 | 第43页 |
| 5.2.6 人脸特征提取与识别模块 | 第43-46页 |
| 5.3 系统应用实例 | 第46-53页 |
| 5.3.1 系统主界面 | 第46页 |
| 5.3.2 人脸库管理 | 第46-48页 |
| 5.3.3 前期检测及定位过程 | 第48-50页 |
| 5.3.4 特征提取与识别过程 | 第50-53页 |
| 5.4 系统测试与评价 | 第53-56页 |
| 5.4.1 测试结果与分析 | 第54-55页 |
| 5.4.2 改进之处与适用范围 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 本文的主要工作与技术特色 | 第57页 |
| 6.2 本文存在的不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |