| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 插图目录 | 第14-17页 |
| 表格目录 | 第17-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-26页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·人脸识别研究的意义及应用 | 第19-20页 |
| ·人脸识别研究的内容 | 第20-22页 |
| ·人脸识别的一般过程 | 第20-21页 |
| ·人脸检测和定位 | 第21-22页 |
| ·特征提取和识别 | 第22页 |
| ·论文的主要内容及章节安排 | 第22-26页 |
| ·论文的主要研究内容及主要研究成果 | 第22-24页 |
| ·论文的章节安排 | 第24-26页 |
| 第二章 人脸检测和人脸识别的研究现状 | 第26-51页 |
| ·人脸检测的研究现状 | 第26-31页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·基于知识的方法 | 第26-28页 |
| ·基于统计的方法 | 第28-31页 |
| ·基于肤色模型的方法 | 第31页 |
| ·人脸识别的研究历史和现状 | 第31-46页 |
| ·人脸识别技术的发展 | 第31-39页 |
| ·国内外研究团队 | 第39-40页 |
| ·国内外主要的公共人脸数据库 | 第40-45页 |
| ·人脸识别相关的重要国际会议/期刊 | 第45-46页 |
| ·人脸识别的性能评测 | 第46-48页 |
| ·FERET测试 | 第46-47页 |
| ·FRVT测试 | 第47-48页 |
| ·自动人脸识别需要解决的关键问题 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 非约束环境下的彩色图像人脸检测 | 第51-87页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·光照鲁棒的肤色模型及其肤色区域检测 | 第51-57页 |
| ·颜色空间的选择 | 第52-53页 |
| ·复杂光照下的肤色样本选择 | 第53页 |
| ·计算肤色模型 | 第53-54页 |
| ·基于肤色模型的人脸肤色检测 | 第54-57页 |
| ·基于SMQT+SNoW的人脸检测 | 第57-61页 |
| ·SMQT算法描述 | 第58-59页 |
| ·SNoW分类器训练 | 第59页 |
| ·样本处理和实验结果分析 | 第59-61页 |
| ·支持向量机理论 | 第61-72页 |
| ·前言 | 第61页 |
| ·SVM基础理论 | 第61-65页 |
| ·SVM最优分类超平面的训练 | 第65-66页 |
| ·SVM多类别分类问题 | 第66-70页 |
| ·LIBSVM软件包介绍 | 第70-72页 |
| ·基于肤色模型和SMQT+SNoW+SVM的人脸检测 | 第72-77页 |
| ·系统框架 | 第72-73页 |
| ·SVM分类器的训练 | 第73-75页 |
| ·实验结果和分析 | 第75-77页 |
| ·基于肤色模型和FloatBoost的多姿态人脸检测 | 第77-85页 |
| ·引言 | 第77-79页 |
| ·肤色区域分割 | 第79页 |
| ·人脸候选区域的搜索和分割 | 第79-80页 |
| ·FloatBoost算法 | 第80-82页 |
| ·分类器的设计 | 第82-83页 |
| ·实验结果和分析 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第四章 人脸图像预处理 | 第87-115页 |
| ·前言 | 第87页 |
| ·几何校正 | 第87-89页 |
| ·噪声处理 | 第89-90页 |
| ·光照处理 | 第90-112页 |
| ·直方图均衡化 | 第90-91页 |
| ·双直方图均衡化 | 第91-94页 |
| ·直方图规定化 | 第94-95页 |
| ·商图像法 | 第95-98页 |
| ·Retinex算法 | 第98-101页 |
| ·自商图像法 | 第101-103页 |
| ·光照锥法 | 第103-108页 |
| ·球面谐波基函数模型 | 第108-112页 |
| ·人脸图像的二值化 | 第112-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 第五章 非约束环境下的人脸识别 | 第115-154页 |
| ·引言 | 第115页 |
| ·人脸识别的特征提取方法 | 第115-130页 |
| ·PCA | 第115-119页 |
| ·2DPCA | 第119-121页 |
| ·LDA | 第121-123页 |
| ·ICA | 第123-124页 |
| ·Gabor | 第124-127页 |
| ·LBP | 第127-130页 |
| ·基于统一模式LBP(ULBP)和SVM的复杂光照人脸识别方法 | 第130-136页 |
| ·前言 | 第130-131页 |
| ·基于ULBP的人脸特征提取 | 第131-134页 |
| ·实验结果及分析 | 第134-136页 |
| ·基于水平镜像和决策融合的多姿态人脸识别 | 第136-152页 |
| ·前言 | 第136-138页 |
| ·姿态估计 | 第138-147页 |
| ·多姿态人脸识别系统的设计和实现过程 | 第147-151页 |
| ·实验结果和分析 | 第151-152页 |
| ·本章小结 | 第152-154页 |
| 第六章 网络人脸识别系统的设计与实现 | 第154-164页 |
| ·前言 | 第154页 |
| ·系统设计方案 | 第154-155页 |
| ·人员信息库的创建 | 第155-157页 |
| ·开发工具的选择 | 第155-156页 |
| ·数据库设计 | 第156-157页 |
| ·后台服务程序开发 | 第157-163页 |
| ·客户端后台服务程序处理过程 | 第157-158页 |
| ·服务器端后台服务程序处理过程 | 第158-159页 |
| ·后台服务程序开发过程 | 第159-163页 |
| ·本章小结 | 第163-164页 |
| 第七章 总结与展望 | 第164-169页 |
| ·本文总结 | 第164-166页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第164-166页 |
| ·存在的不足 | 第166页 |
| ·人脸识别技术的发展趋势 | 第166-169页 |
| 作者在攻读博士学位期间的主要工作 | 第169-171页 |
| 参考文献 | 第171-184页 |
| 致谢 | 第184页 |
