| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 概述 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·应用前景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·项目的开发环境 | 第12页 |
| ·论文的主要内容以及架构 | 第12-13页 |
| 第二章 人脸检测 | 第13-21页 |
| ·系统框架 | 第14页 |
| ·人脸检测的几种方法 | 第14-17页 |
| ·基于面部重要特征的人脸检测方法 | 第15页 |
| ·基于彩色信息的人脸检测方法 | 第15-16页 |
| ·基于统计的人脸检测方法 | 第16-17页 |
| ·viola jones 人脸检测算法 | 第17-18页 |
| ·Adaboost 分类器介绍 | 第18-19页 |
| ·级联 Adaboost（cascade of classifiers） | 第19页 |
| ·实验结果 | 第19-21页 |
| 第三章 人脸图像预处理 | 第21-25页 |
| ·几何归一化 | 第21-22页 |
| ·光照一体化 | 第22-23页 |
| ·实验 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第四章 人脸识别 | 第25-33页 |
| ·人脸识别算法概述 | 第25-26页 |
| ·PCA | 第26-29页 |
| ·PCA 的原理介绍 | 第26-28页 |
| ·PCA 算法 | 第28-29页 |
| ·LDA 算法 | 第29-31页 |
| ·DCT 算法 | 第31-33页 |
| 第五章 系统的设计与实现 | 第33-45页 |
| ·人脸识别系统的软件框架 | 第33页 |
| ·实验环境 | 第33-34页 |
| ·人脸识别系统的总体结构 | 第34-36页 |
| ·程序算法的实现 | 第36-38页 |
| ·光照一体化 | 第36-37页 |
| ·Gabor 特征提取 | 第37页 |
| ·Fisherface 降维子空间 | 第37-38页 |
| ·人脸识别系统 | 第38-39页 |
| ·系统功能的展示 | 第39-42页 |
| ·系统主界面 | 第39-42页 |
| ·几种识别算法实验结果比较 | 第42-45页 |
| ·数据库介绍 | 第42页 |
| ·实验设计 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·结果分析 | 第44-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-46页 |
| ·本文工作总结 | 第45页 |
| ·对未来工作的展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |