| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人脸识别的国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于子空间的人脸识别 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于局部特征的人脸识别 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 人脸识别相关技术研究 | 第17-27页 |
| 2.1 人脸识别系统架构 | 第17页 |
| 2.2 图像预处理 | 第17-21页 |
| 2.2.1 灰度化 | 第18页 |
| 2.2.2 人脸截取及归一化 | 第18-20页 |
| 2.2.3 光照预处理 | 第20页 |
| 2.2.4 滤波去噪 | 第20-21页 |
| 2.3 两种经典的人脸识别算法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 最近邻分类器 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Eigenface | 第22-23页 |
| 2.3.3 Fisherface | 第23-25页 |
| 2.4 常用人脸数据库 | 第25-26页 |
| 2.5 OpenCV简介 | 第26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于LBP特征和HOG特征加权融合的人脸识别算法 | 第27-41页 |
| 3.1 LBP算法基本原理 | 第27-30页 |
| 3.1.1 原始LBP算子 | 第27-28页 |
| 3.1.2 圆形LBP算子 | 第28-29页 |
| 3.1.3 基于分块LBP的人脸特征提取 | 第29-30页 |
| 3.2 HOG算法基本原理 | 第30-33页 |
| 3.2.1 HOG特征描述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 HOG特征提取流程 | 第31-33页 |
| 3.3 基于LBP特征和HOG特征加权融合的人脸识别算法 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-40页 |
| 3.4.1 FERET人脸库测试 | 第35-36页 |
| 3.4.2 ORL人脸库测试 | 第36-38页 |
| 3.4.3 GT人脸库测试 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于MHSCSLBP与HOG的融合特征和Fisherface的人脸识别 | 第41-55页 |
| 4.1 基于多级CS-LBP直方图序列特征提取 | 第41-45页 |
| 4.1.1 U-LBP算子 | 第41-42页 |
| 4.1.2 CS-LBP算子 | 第42-43页 |
| 4.1.3 多级CS-LBP直方图序列特征(MHSCSLBP) | 第43-45页 |
| 4.2 MHSCSLBP与HOG的融合特征和Fisherface的人脸识别 | 第45-47页 |
| 4.2.1 维数约简 | 第45页 |
| 4.2.2 MHSCSLBP与HOG的融合特征和Fisherface的结合算法 | 第45-47页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第47-54页 |
| 4.3.1 FERET人脸库测试 | 第47-50页 |
| 4.3.2 ORL人脸库测试 | 第50-52页 |
| 4.3.3 GT人脸库测试 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于Android人脸识别系统的设计与实现 | 第55-71页 |
| 5.1 开发环境搭建 | 第55-57页 |
| 5.1.1 硬件和软件环境 | 第55页 |
| 5.1.2 AndroidNDK和JNI技术 | 第55-57页 |
| 5.2 人脸识别系统设计 | 第57-65页 |
| 5.2.1 人脸识别系统整体设计 | 第57页 |
| 5.2.2 人脸识别系统功能模块设计 | 第57-65页 |
| 5.3 系统测试 | 第65-70页 |
| 5.3.1 功能测试 | 第65-67页 |
| 5.3.2 性能测试 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 论文总结 | 第71-72页 |
| 6.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第78页 |
