| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| ·选题背景 | 第12-14页 |
| ·相关技术概述 | 第14-15页 |
| ·相关技术的发展动态 | 第15-17页 |
| ·桌面软件应用发展动态 | 第15页 |
| ·互联网应用发展动态 | 第15-16页 |
| ·手机应用发展动态 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作与论文结构 | 第18-20页 |
| 2 系统总体设计和开发环境 | 第20-27页 |
| ·系统基本描述 | 第20页 |
| ·系统的应用环境 | 第20-21页 |
| ·系统的架构 | 第21-22页 |
| ·系统的运行环境 | 第22-24页 |
| ·硬件规格 | 第22-23页 |
| ·iPhone 对人脸识别系统的支持 | 第23页 |
| ·系统的软件环境 | 第23-24页 |
| ·开发环境 | 第24-26页 |
| ·开发语言 | 第24-25页 |
| ·OpenCV | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 人脸检测识别的研究 | 第27-37页 |
| ·人脸检测过程 | 第27-32页 |
| ·基于特征分析的人脸检测方法 | 第28-30页 |
| ·基于统计的人脸检测方法 | 第30-31页 |
| ·影响人脸检测的可能因素 | 第31-32页 |
| ·人脸识别过程 | 第32-36页 |
| ·常用的识别方法 | 第33-35页 |
| ·影响人脸识别的可能因素 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于 iPhone 和 OpenCV 的人脸识别关键技术的实现 | 第37-53页 |
| ·程序构架及流程 | 第37-40页 |
| ·本文使用的 iPhone 相关技术 | 第40-47页 |
| ·iPhone 拍照功能 | 第40-42页 |
| ·获取地理位置信息 | 第42-45页 |
| ·图片和信息上传 | 第45-47页 |
| ·OpenCV 的相关技术 | 第47-52页 |
| ·基于 OpenCV 的 EmguCV 库在本系统中的使用方法 | 第48-49页 |
| ·人脸检测功能的软件实现 | 第49-52页 |
| ·人脸识别功能的软件实现 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 测试结果和分析 | 第53-64页 |
| ·测试流程和数据 | 第53-61页 |
| ·基本使用流程测试 | 第53-58页 |
| ·评价标准 | 第58页 |
| ·测试数据 | 第58-61页 |
| ·测试结果 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 问题与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·存在的不足以及展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69页 |