| 感谢 | 第1-5页 |
| 中文摘要 | 第5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-18页 |
| 1．1 人脸识别技术概述 | 第6-9页 |
| 1．1．1 走近人脸识别技术 | 第6-7页 |
| 1．1．2 人脸识别技术的发展 | 第7-8页 |
| 1．1．3 人脸识别系统的测试与评价 | 第8-9页 |
| 1．2 人脸识别技术的应用领域 | 第9-12页 |
| 1．2．1 静态匹配 | 第11页 |
| 1．2．2 动态匹配 | 第11-12页 |
| 1．3 交叉学科对人脸识别技术的启发 | 第12-13页 |
| 1．4 人脸识别技术的研究现状 | 第13-14页 |
| 1．5 人脸识别技术的应用现状 | 第14-16页 |
| 1．5．1 国内应用 | 第14-15页 |
| 1．5．2 国外应用 | 第15-16页 |
| 1．6 本文的工作 | 第16-18页 |
| 第二章 自适应的二级人脸定位算法 | 第18-46页 |
| 2．1 算法概述 | 第18-20页 |
| 2．2 HBEL算法 | 第20-32页 |
| 2．2．1 算法条件和流程 | 第20页 |
| 2．2．2 算法描述 | 第20-32页 |
| 第一步： 直方图分析确定阈值 | 第21-25页 |
| 第二步： 使用块标记算法标记块 | 第25-27页 |
| 第三步： 处理头发块，并确定脸部区域 | 第27-30页 |
| 第四步： 提取脸部区域并去除头发部分 | 第30-31页 |
| 第五步： 直方图分析并确定阈值 | 第31页 |
| 第六步： 使用块标记算法标记块 | 第31页 |
| 第七步： 使用条件约束定位眼睛 | 第31-32页 |
| 第八步： 输出定位结果 | 第32页 |
| 2．3 可变形椭圆模板匹配算法 | 第32-44页 |
| 2．3．1 算法条件和流程 | 第32-34页 |
| 2．3．2 算法描述 | 第34-44页 |
| 第一步： 规范图像大小 | 第34页 |
| 第二步： 进行边缘提取（Canny算子） | 第34-38页 |
| 第三步： 构造可变形椭圆模板 | 第38-39页 |
| 第四步： 使用遗传算法进行匹配搜索 | 第39-43页 |
| 第五步： 眼睛定位 | 第43页 |
| 第六步： 修改遗传条件 | 第43-44页 |
| 2．4 小结 | 第44-46页 |
| 第三章 基于特征区域分析的人脸自动识别 | 第46-55页 |
| 3．1 引言 | 第46-47页 |
| 3．2 眼睛的精确定位 | 第47-49页 |
| 3．3 人脸区域标准化 | 第49-50页 |
| 3．4 特征区域确定 | 第50-51页 |
| 3．5 特征区域分析 | 第51-53页 |
| 3．5．1 眼睛区域 | 第52页 |
| 3．5．2 眉眼鼻区域 | 第52页 |
| 3．5．3 嘴区域 | 第52-53页 |
| 3．5．4 标准化人脸区域 | 第53页 |
| 3．6 相似度匹配 | 第53-54页 |
| 3．7 小结 | 第54-55页 |
| 第四章 MANDRILL系统原型 | 第55-63页 |
| 4．1 项目背景与概述 | 第55-56页 |
| 4．2 系统界面 | 第56页 |
| 4．3 智能查询模块 | 第56-58页 |
| 4．4 数据维护模块 | 第58-59页 |
| 4．5 外设接口模块 | 第59-63页 |
| 4．5．1 Twain协议设备支持（camera．dll） | 第60-62页 |
| 4．5．2 摄像机设备支持（capdll．dll） | 第62-63页 |
| 第五章 总结和展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |