视频监控中的人脸检测与识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·国内外研究以及应用现状 | 第7-8页 |
| ·OpenCV简介 | 第8-9页 |
| ·本论文的研究内容与创新点 | 第9页 |
| ·开发平台的搭建 | 第9-13页 |
| 2 图像预处理 | 第13-27页 |
| ·图像噪声的消除 | 第14-21页 |
| ·均值滤波 | 第15-17页 |
| ·中值滤波 | 第17-18页 |
| ·频域处理 | 第18-21页 |
| ·直方图均衡 | 第21-23页 |
| ·形态学滤波 | 第23-25页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第23-24页 |
| ·开运算和闭运算 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 3 视频实时监控 | 第27-47页 |
| ·运动目标检测的基本方法 | 第27-29页 |
| ·背景差分法 | 第27-28页 |
| ·相邻帧间差分法 | 第28页 |
| ·光流法 | 第28-29页 |
| ·背景建模方法 | 第29-32页 |
| ·获取第一帧图像为背景帧 | 第29页 |
| ·高斯背景建模 | 第29-31页 |
| ·核密度估计背景建模 | 第31-32页 |
| ·本文选取的运动检测算法 | 第32-44页 |
| ·本章小结 | 第44-47页 |
| 4 人脸检测与图像存储 | 第47-57页 |
| ·人脸检测概述 | 第47页 |
| ·Adaboost算法分析 | 第47-48页 |
| ·应用OpenCV进行人脸检测 | 第48-51页 |
| ·改进权值更新规则的Adaboost算法 | 第51-53页 |
| ·实时视频监控中的人脸检测 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 5 视频监控中的人脸识别 | 第57-67页 |
| ·人脸识别发展现状 | 第57页 |
| ·人脸图像数据库 | 第57-58页 |
| ·人脸图像的尺寸归一化 | 第58-60页 |
| ·PCA人脸识别算法 | 第60-66页 |
| ·K-L变换原理 | 第61-62页 |
| ·PCA应用于人脸识别 | 第62-64页 |
| ·PCA人脸识别仿真 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 报警功能设置 | 第67-71页 |
| ·时间控制报警 | 第67-68页 |
| ·人脸识别控制报警 | 第68-71页 |
| 7 总结与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
