| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的组织结构和研究内容 | 第11-14页 |
| 第二章 人脸识别技术基础 | 第14-22页 |
| 2.1 人脸识别基本原理 | 第14-15页 |
| 2.2 人脸检测技术 | 第15-17页 |
| 2.2.1 人脸检测的主要方法 | 第15-17页 |
| 2.2.2 人脸检测的挑战和解决方法 | 第17页 |
| 2.3 人脸特征点定位技术 | 第17-19页 |
| 2.3.1 人脸特征点定位的主要方法 | 第17-19页 |
| 2.3.2 人脸特征点定位的挑战和解决方法 | 第19页 |
| 2.4 人脸识别技术 | 第19-20页 |
| 2.4.1 人脸识别的主要方法 | 第19-20页 |
| 2.4.2 人脸识别的挑战和解决方法 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于知识和统计特征融合人脸检测算法 | 第22-42页 |
| 3.1 肤色检测和图像增强 | 第22-27页 |
| 3.1.1 肤色空间 | 第23-25页 |
| 3.1.2 肤色建模 | 第25-26页 |
| 3.1.3 图像增强 | 第26-27页 |
| 3.2 AdaBoost算法 | 第27-33页 |
| 3.2.1 Boosting算法的思想及过程 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Adaboost算法过程 | 第28-30页 |
| 3.2.3 Haar特征和积分图计算 | 第30-32页 |
| 3.2.4 Adaboost的特点和缺陷 | 第32-33页 |
| 3.3 Adaboost算法的改进 | 第33-35页 |
| 3.3.1 Haar特征的改进 | 第33-34页 |
| 3.3.2 Adaboost算法的权重更新改进 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 实验参数设定 | 第36-37页 |
| 3.4.2 肤色特征处理和未使用肤色特征效果图对比 | 第37-39页 |
| 3.4.3 肤色特征处理和未使用肤色特征处理检测速度的对比 | 第39-40页 |
| 3.4.4 改进后Adaboost算法和原始Adaboost算法检测率和误检率的比较 | 第40页 |
| 3.5 本章小节 | 第40-42页 |
| 第四章 基于主动形状模型和主动表现模型融合改进人脸特征点定位算法 | 第42-58页 |
| 4.1 点分布模型 | 第42-43页 |
| 4.2 主动形状模型人脸特征点提取算法 | 第43-46页 |
| 4.2.1 全局形状模型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 局部纹理模型 | 第44-45页 |
| 4.2.3 搜索算法 | 第45-46页 |
| 4.3 主动表观模型人脸特征点提取算法 | 第46-51页 |
| 4.3.1 统计形状模型 | 第46-48页 |
| 4.3.2 统计纹理模型 | 第48-50页 |
| 4.3.3 主动表观模型算法流程 | 第50-51页 |
| 4.4 基于主动形状模型和主动表观模型融合改进的算法 | 第51-54页 |
| 4.4.1 初始形状的估计 | 第53页 |
| 4.4.2 主动形状模型和主动表观模型结合的特征点定位 | 第53-54页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 4.5.1 实验参数的设定 | 第54页 |
| 4.5.2 改进算法定位效果与主动形状模型算法定位效果对比 | 第54-56页 |
| 4.5.3 改进算法搜索时间与原始主动表观模型算法搜索时间对比 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于局部二值模式和支持向量机的人脸识别算法 | 第58-68页 |
| 5.1 局部二值模式 | 第58-62页 |
| 5.1.1 局部二值模式原理 | 第58-59页 |
| 5.1.2 局部二值模式改进 | 第59-62页 |
| 5.2 支持向量机 | 第62-64页 |
| 5.2.1 线性支持向量机 | 第62-63页 |
| 5.2.2 非线性支持向量机 | 第63-64页 |
| 5.3 基于局部二值模式和支持向量机的人脸识别算法 | 第64-65页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第65-67页 |
| 5.4.1 实验参数设定 | 第65页 |
| 5.4.2 改进的局部二值模式和原始局部二值模式人脸识别率对比 | 第65-66页 |
| 5.4.3 不同核函数和参数对LBP和SVM结合算法识别人脸的影响 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
