人脸识别技术在智能化小区中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别方法的国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·人脸识别研究的发展历程 | 第10-11页 |
| ·人脸检测 | 第11-13页 |
| ·人脸特征提取 | 第13-14页 |
| ·人脸识别与验证 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 智能化小区及人脸识别系统设计 | 第17-27页 |
| ·智能化小区的系统结构 | 第17-19页 |
| ·智能化小区的安全防范系统 | 第19-24页 |
| ·周界报警系统 | 第19-20页 |
| ·闭路电视监控系统 | 第20-21页 |
| ·电子巡更系统 | 第21-22页 |
| ·访客对讲系统 | 第22页 |
| ·住户防盗与安全报警系统 | 第22-24页 |
| ·人脸识别系统的设计 | 第24-26页 |
| ·智能化视频监测系统 | 第24-25页 |
| ·人脸识别系统 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 人脸识别技术及图像处理 | 第27-43页 |
| ·人脸识别方法 | 第27-32页 |
| ·基于静止图像的方法 | 第28-30页 |
| ·基于视频序列的方法 | 第30-31页 |
| ·基于三维的方法 | 第31-32页 |
| ·图像处理 | 第32-41页 |
| ·图像去噪方法的研究 | 第33-36页 |
| ·图像增强 | 第36-38页 |
| ·边缘检测 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于小波分析和灰度熵的人脸识别 | 第43-59页 |
| ·小波分析 | 第43页 |
| ·小波变换 | 第43-52页 |
| ·小波变换与时—频分析 | 第43-45页 |
| ·离散小波变换 | 第45-46页 |
| ·小波变换的性质 | 第46-47页 |
| ·二维小波变换 | 第47页 |
| ·二维图像的多分辨率分析 | 第47-52页 |
| ·信息熵 | 第52-56页 |
| ·信息熵的性质 | 第53-54页 |
| ·图像信息熵 | 第54-55页 |
| ·图像灰度熵 | 第55-56页 |
| ·人脸图像特征向量提取 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第59-74页 |
| ·图像处理实验结果分析 | 第59-63页 |
| ·图像去噪 | 第59-60页 |
| ·图像增强 | 第60-62页 |
| ·边缘检测 | 第62-63页 |
| ·综合实验 | 第63-69页 |
| ·数据库图像人脸识别 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 作者简介 | 第82页 |
