| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·选题背景与意义 | 第11-12页 |
| ·人脸检测和识别国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·本课题研究成果 | 第15页 |
| ·本论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 人脸特征提取和检测及识别算法介绍 | 第17-25页 |
| ·人脸特征提取方法 | 第17-19页 |
| ·基于欧氏距离的特征提取 | 第17-18页 |
| ·基于 KL 的变换的特征提取 | 第18页 |
| ·基于 SVD 的特征分析的特征提取 | 第18页 |
| ·基于 ICA 的特征提取 | 第18-19页 |
| ·人脸检测算法 | 第19-20页 |
| ·基于特征的人脸检测 | 第19页 |
| ·基于统计的人脸检测 | 第19页 |
| ·基于肤色模型的人脸检测 | 第19-20页 |
| ·人脸识别算法 | 第20-24页 |
| ·基于静态图像的识别 | 第20-21页 |
| ·基于视频图像的人脸识别 | 第21页 |
| ·基于隐马尔科夫（HMM）的人脸识别 | 第21-24页 |
| ·HMM 算法描述 | 第21页 |
| ·HMM 的三个基本问题及模型训练 | 第21-22页 |
| ·HMM 的三大基本算法 | 第22-23页 |
| ·HMM 模型训练流程图 | 第23-24页 |
| ·HMM 识别流程图 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于肤色模型的 ADABOOST 人脸检测 | 第25-37页 |
| ·人脸检测的基本原理 | 第25页 |
| ·检测人脸的类型 | 第25-26页 |
| ·分类器训练算法 | 第26-31页 |
| ·分类器训练样本集 | 第26-27页 |
| ·分类器特征选取 | 第27-29页 |
| ·Harr 特征介绍 | 第27页 |
| ·人脸矩阵特征 | 第27-28页 |
| ·Haar 特征计算（积分图） | 第28-29页 |
| ·分类器训练算法 | 第29-31页 |
| ·Adaboost 训练算法简介 | 第29页 |
| ·Adaboost 算法具体描述 | 第29-30页 |
| ·具体训练流程 | 第30-31页 |
| ·人脸检测 | 第31-35页 |
| ·肤色模型 | 第31-33页 |
| ·肤色模型简介 | 第31-32页 |
| ·肤色模型效果 | 第32-33页 |
| ·人脸检测算法流程 | 第33-34页 |
| ·人脸检测算法分步介绍 | 第33页 |
| ·人脸检测算法流程图 | 第33-34页 |
| ·人脸确认 | 第34-35页 |
| ·算法优化 | 第35-36页 |
| ·特征提取 | 第35页 |
| ·级联分类器 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于 LBP 特征图的 EHMM 人脸识别 | 第37-55页 |
| ·识别相关算法 | 第37-42页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第37-38页 |
| ·嵌入式隐马尔科夫模型（EHMM） | 第38-39页 |
| ·模型训练 | 第39-40页 |
| ·VITERBI 算法 | 第40-41页 |
| ·Viterbi 算法定义 | 第40页 |
| ·Viterbi 估算模型 | 第40-41页 |
| ·概率估计 | 第41-42页 |
| ·人脸跟踪 | 第42-52页 |
| ·识别图片预处理 | 第43-44页 |
| ·基于 EHMM 模型和局部二值模式（LBP）的人脸识别 | 第44-45页 |
| ·人脸特征提取 | 第45-46页 |
| ·局部二值模式(LBP) | 第46-48页 |
| ·人脸 EHMM 模型训练 | 第48-49页 |
| ·人脸 LBP 节点模型训练 | 第49-50页 |
| ·EHMM 的人脸识别 | 第50-52页 |
| ·待识别图像预处理 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 人脸识别系统实现与实验分析 | 第55-69页 |
| ·人脸识别系统需求分析 | 第55-57页 |
| ·人脸系统设计目的 | 第55页 |
| ·人脸系统需求分析 | 第55-57页 |
| ·系统独立性需求 | 第56页 |
| ·系统智能型需求 | 第56-57页 |
| ·系统完整性需求 | 第57页 |
| ·系统的设计 | 第57-60页 |
| ·系统使用方法与功能 | 第60-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-68页 |
| ·人脸检测实验 | 第61-64页 |
| ·人脸识别实验 | 第64-66页 |
| ·通用数据库实验结果与比较 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第76-77页 |
