人脸识别技术研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题学术和实用意义 | 第8-10页 |
| ·人脸识别技术国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·人脸识别技术的国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术的国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究的目的和主要内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 人脸检测与预处理 | 第15-21页 |
| ·基于 ADABOOST 算法的人脸检测 | 第15-18页 |
| ·集成机器学习 | 第16页 |
| ·弱学习和强学习 | 第16-17页 |
| ·集成方式 | 第17页 |
| ·AdaBoost 算法原理 | 第17-18页 |
| ·人脸检测方案 | 第18页 |
| ·预处理 | 第18-20页 |
| ·噪声去除 | 第18-19页 |
| ·图像归一化处理 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 特征提取与降维 | 第21-34页 |
| ·局部二值模式（LBP）算法 | 第21-27页 |
| ·局部二值模式的提出 | 第21页 |
| ·局部二值模式的计算方法 | 第21-23页 |
| ·LBP 算子的基本特性 | 第23-24页 |
| ·LBP 方法在特征提取中的应用 | 第24-25页 |
| ·LBP 特征提取算法设计与实现 | 第25-27页 |
| ·主成分分析（PCA）算法 | 第27-32页 |
| ·K-L 变换 | 第27-30页 |
| ·PCA 降维算法设计与实现 | 第30-32页 |
| ·最小距离分类器 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 人脸实时识别系统的设计与实现 | 第34-40页 |
| ·OPENCV、MFC 简介 | 第34页 |
| ·人脸识别系统设计 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 实验结果与分析 | 第40-51页 |
| ·实验 1 | 第40-42页 |
| ·标准人脸库 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·实验 2 | 第42-45页 |
| ·自建人脸库 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-45页 |
| ·人脸识别系统运行结果 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| A. 研究生期间发表或录用的论文 | 第57页 |
