| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·人脸识别的特点及应用 | 第8页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·开源视觉处理库OPENCV 简述 | 第10-11页 |
| ·OpenCV 概述 | 第10页 |
| ·OpenCV 的特点 | 第10-11页 |
| ·本文工作 | 第11-12页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 2 人脸检测与识别算法介绍 | 第13-26页 |
| ·常见算法概述 | 第13-14页 |
| ·常见的人脸检测算法 | 第13-14页 |
| ·常见的人脸识别算法 | 第14页 |
| ·ADABOOST 算法 | 第14-17页 |
| ·Haar 特征 | 第14-15页 |
| ·积分图 | 第15页 |
| ·Adaboost 算法 | 第15-16页 |
| ·级联分类器 | 第16-17页 |
| ·HMM 模型 | 第17-19页 |
| ·Markov 链 | 第17-18页 |
| ·隐马尔可夫模型的定义及基本问题 | 第18-19页 |
| ·HMM 模型的三个算法 | 第19-22页 |
| ·向前-向后算法 | 第19-20页 |
| ·Viterbi 算法 | 第20-21页 |
| ·Baum-Welch 算法 | 第21-22页 |
| ·HMM 在人脸识别中的应用 | 第22-25页 |
| ·二维隐马尔可夫模型人脸识别 | 第23-24页 |
| ·特征提取 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 图像算法库 OPENCV 的移植 | 第26-45页 |
| ·WINDOWS CE 下OPENCV 移植的意义 | 第26-27页 |
| ·OpenCV 的功能 | 第26-27页 |
| ·OpenCV 在人脸检测中的优势 | 第27页 |
| ·移植概述 | 第27-29页 |
| ·移植的要求 | 第28页 |
| ·不同平台间进行软件移植的问题 | 第28-29页 |
| ·OPENCV 可移植性分析 | 第29-31页 |
| ·OpenCV 的模块结构 | 第29-30页 |
| ·OpenCV 的可移植性分析 | 第30页 |
| ·移植OpenCV 采用的工具 | 第30-31页 |
| ·移植的实现 | 第31-41页 |
| ·选择合适的汇编代码 | 第31-33页 |
| ·修改或替换不兼容的API | 第33-34页 |
| ·EVC 对C/C++语言的支持 | 第34-35页 |
| ·Unicode 与ANSI 转换 | 第35-36页 |
| ·第三方软件模块的使用 | 第36-40页 |
| ·移植中的其他工作 | 第40-41页 |
| ·性能优化 | 第41-42页 |
| ·使用中存在的问题 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 软件的设计与实现 | 第45-59页 |
| ·需求分析及应用特点 | 第45页 |
| ·开发环境 | 第45-46页 |
| ·软件环境 | 第45页 |
| ·硬件环境 | 第45-46页 |
| ·总体设计 | 第46-47页 |
| ·图片数据库管理 | 第47-49页 |
| ·EDB 简述 | 第47-48页 |
| ·图片的数据库管理 | 第48-49页 |
| ·各模块具体实现 | 第49-56页 |
| ·人脸分类器训练 | 第49-50页 |
| ·视频采集 | 第50-51页 |
| ·人脸检测及结果分析 | 第51-53页 |
| ·人脸库训练 | 第53-56页 |
| ·人脸识别模块的设计与实现 | 第56页 |
| ·阀值设定 | 第56-58页 |
| ·试验结果及分析 | 第58-59页 |
| 5 结论 | 第59-60页 |
| ·工作总结 | 第59页 |
| ·未来工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63页 |