目标驱动的监控视频定位系统中人脸检测方法的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术 | 第15-25页 |
| 2.1 人脸检测 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基于知识的人脸检测方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于统计的人脸检测方法 | 第16-18页 |
| 2.1.3 基于知识与统计相结合的人脸检测算法 | 第18页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第18-22页 |
| 2.3 HOG特征提取 | 第22-23页 |
| 2.4 视频中的人脸检测 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 系统需求分析与概要设计 | 第25-31页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第25-26页 |
| 3.1.1 功能性需求分析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 非功能性需求分析 | 第26页 |
| 3.2 系统概要设计 | 第26-30页 |
| 3.2.1 系统功能结构 | 第27-28页 |
| 3.2.2 系统架构设计 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 人脸检测算法的设计与实现 | 第31-43页 |
| 4.1 三层卷积神经网络的人脸检测 | 第31-35页 |
| 4.1.1 图像金字塔 | 第32页 |
| 4.1.2 建议层卷积神经网络 | 第32-33页 |
| 4.1.3 提炼层卷积神经网络 | 第33页 |
| 4.1.4 输出层卷积神经网络 | 第33-34页 |
| 4.1.5 训练卷积神经网络人脸检测模型 | 第34-35页 |
| 4.2 基于特征提取的人脸检测 | 第35-38页 |
| 4.2.1 人脸的DPM特征提取算法 | 第35-36页 |
| 4.2.2 隐结构支持向量机 | 第36-38页 |
| 4.3 两种人脸检测器的结合 | 第38-41页 |
| 4.3.1 非极大值抑制 | 第38-39页 |
| 4.3.2 边框回归 | 第39-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 系统详细设计与实现 | 第43-55页 |
| 5.1 视频处理模块的详细设计与实现 | 第43-45页 |
| 5.1.1 视频处理模块详细设计 | 第43-44页 |
| 5.1.2 视频处理模块功能实现 | 第44-45页 |
| 5.2 人脸检测模块的详细设计与实现 | 第45-47页 |
| 5.2.1 人脸检测模块详细设计 | 第45页 |
| 5.2.2 人脸检测模块功能实现 | 第45-47页 |
| 5.3 人脸识别模块的详细设计与实现 | 第47-51页 |
| 5.3.1 人脸识别模块详细设计 | 第47-49页 |
| 5.3.2 人脸识别模块功能实现 | 第49-51页 |
| 5.4 摄像头转动模块的详细设计与实现 | 第51-53页 |
| 5.4.1 摄像头转动模块详细设计 | 第51-52页 |
| 5.4.2 摄像头转动模块功能实现 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 系统测试与验证 | 第55-65页 |
| 6.1 测试目标及环境 | 第55页 |
| 6.1.1 测试目标 | 第55页 |
| 6.1.2 测试环境搭建 | 第55页 |
| 6.2 系统功能测试 | 第55-60页 |
| 6.2.1 视频处理功能测试 | 第55-56页 |
| 6.2.2 人脸检测功能测试 | 第56-57页 |
| 6.2.3 人脸识别功能测试 | 第57-59页 |
| 6.2.4 摄像头转动功能测试 | 第59-60页 |
| 6.3 系统性能测试 | 第60-63页 |
| 6.3.1 人脸检测的评价标准 | 第60-61页 |
| 6.3.2 人脸检测性能测试 | 第61-63页 |
| 6.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 7.2 下一步研究工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
