| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题背景与意义 | 第13页 |
| ·人脸识别研究进展 | 第13-16页 |
| ·人脸识别研究内容及优点 | 第16-17页 |
| ·目前人脸识别技术存在的难点 | 第17-20页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第20-21页 |
| 第2章 人脸图像预处理与人脸识别方法介绍 | 第21-33页 |
| ·人脸图像预处理 | 第21-27页 |
| ·人脸图像灰度变换 | 第21页 |
| ·人脸图像灰度补偿 | 第21-23页 |
| ·人脸图像平滑滤波 | 第23-25页 |
| ·人脸图像大小规一化 | 第25-27页 |
| ·人脸识别方法分类介绍 | 第27-32页 |
| ·基于面部几何特征的方法 | 第27-28页 |
| ·基于代数特征的方法 | 第28-30页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 一种基于肤色与头发结合的人脸检测方法 SCHFD | 第33-46页 |
| ·单一肤色人脸检测方法不足 | 第33页 |
| ·基于 SCHFD 算法的人脸检测方法流程 | 第33-34页 |
| ·色彩空间及其转换 | 第34-38页 |
| ·SCHFD 算法定义肤色阈值对图像进行二值化处理 | 第38-40页 |
| ·平滑滤波结果 | 第40-41页 |
| ·SCHFD 算法定义规则排除非人脸区域后的结果 | 第41-43页 |
| ·SCHFD 算法基于头发确认的人脸检测方法检测结果 | 第43-44页 |
| ·SCHFD 人脸检测方法与单一肤色人脸检测方法分析比较 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 一种包括两个步骤的稀疏样本表示方法 TSSR | 第46-58页 |
| ·原始稀疏样本表示方法原理及不足 | 第46-47页 |
| ·包括两个阶段的稀疏样本表示算法 TSSR | 第47-49页 |
| ·TSSR 方法的第一阶段 | 第47-48页 |
| ·TSSR 方法的第二阶段 | 第48-49页 |
| ·TSSR 算法的理论解释 | 第49-52页 |
| ·实验所使用人脸数据库介绍 | 第52-53页 |
| ·ORL 人脸数据库 | 第52-53页 |
| ·FERET 人脸数据库 | 第53页 |
| ·TSSR 算法与原始稀疏样本表示方法的实验对比分析 | 第53-57页 |
| ·实验的参数 | 第53页 |
| ·使用顺序训练样本进行测试 | 第53-55页 |
| ·使用随机训练样本进行测试 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 一个简单的基于 SCHFD 算法的人脸检测系统 | 第58-61页 |
| ·系统的开发平台 | 第58页 |
| ·系统人脸检测流程图 | 第58-59页 |
| ·系统框架介绍 | 第59页 |
| ·基于 SCHFD 算法的人脸检测系统部分检测结果 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
