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第一章 绪论
1.1人脸识别的研究内容
1.2人脸识别的研究现状及难点
1.2.1人脸识别的发展历程及主要研究方法
1.2.2人脸识别研究与应用现状
1.2.3人脸识别的难点
1.3本文的主要工作及组织结构
1.3.1本文的主要工作及创新点
1.3.2本文的组织结构
第二章 基于AdaBoost算法的人脸检测
2.1 AdaBoost算法简介
2.2.AdaBoost人脸检测的人脸特征描述
2.2.1 Haar-like特征
2.2.2积分图
2.3.AdaBoost人脸检测
2.3.1弱分类器
2.3.1 AdaBoost算法过程与强分类器
2.3.1层叠分类器
2.4本章小结
第三章 人脸特征提取
3.1主元分析方法
3.1.1主元分析的背景及基本原理
3.1.2主元分析的基本过程
3.1.3基于主元分析的人脸特征提取
3.1.4 2D主元分析
3.2 Gabor滤波器
3.2.1 Gabor小波变换的理论背景与基本思想
3.2.2一维Gabor小波
3.1.3二维Gabor小波及二维Gabor人脸描述
3.3局部二值模式
3.3.1原始LBP算子
3.3.2旋转不变的LBP算子
3.3.3基于一致模式(Uniform Pattern)的旋转不变LBP算子
3.3.4非局部二值模式
3.3.5采用LBP算子的人脸描述
3.3.6多方向LBP算子
3.4实验
3.5本章小结
第四章 基于核岭回归的人脸分类器
4.1岭回归的背景及基本概念
4.1.1多元线性模型
4.1.2最小二乘估计
4.1.3岭回归估计
4.2用于人脸分类的多元标注岭回归
4.3核岭回归
4.4人脸标注向量的构造
4.4.1构造方法一
4.4.2构造方法二
4.4基于岭回归的人脸识别过程
4.4.1岭回归人脸识别
4.4.2核岭回归人脸识别
4.5本章小结
第五章人脸识别系统的设计与实现
5.1系统算法的设计
5.2 OpenCV简介
5.2.1 OpenCV的特征
5.2.2 OpenCV的功能
5.2.3 OpenCV模块
5.3人脸识别系统的框架
5.4人脸识别系统的实现
5.4.1人脸检测
5.4.2人脸图像预处理
5.4.3人脸特征提取
5.4.5系统的功能与界面
5.5本章小结
第六章结论与展望
6.1总结
6.2对未来工作的展望
参考文献
致谢
附录作者在攻读硕士学位期间发表的文章和参与的科研项目
