数码智能皮肤分析系统
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序 | 第8-12页 |
| 1 引言 | 第12-19页 |
| ·项目的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·皮肤表面分析研究发展现状 | 第13-16页 |
| ·皮肤剖析 | 第13-14页 |
| ·皮肤表面特性及指标 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状和面临的问题 | 第15-16页 |
| ·模式识别概述 | 第16-17页 |
| ·数码智能皮肤分析系统的优势 | 第17-18页 |
| ·本论文的主要工作 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 皮肤分析相关原理和方法 | 第19-26页 |
| ·行业中相关技术 | 第19-21页 |
| ·传统直接分析方法 | 第19页 |
| ·间接分析方法 | 第19-21页 |
| ·现有分析技术比较和展望 | 第21页 |
| ·现有技术的比较 | 第21页 |
| ·对未来的展望 | 第21页 |
| ·数码智能皮肤分析系统的提出 | 第21-24页 |
| ·皮肤分析系统的目的 | 第22页 |
| ·皮肤分析系统指标含义 | 第22-24页 |
| ·数码智能皮肤分析系统开发过程 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 数码智能皮肤分析系统的设计 | 第26-37页 |
| ·数据采集模块 | 第26-30页 |
| ·USB介绍 | 第26-27页 |
| ·感光器 | 第27-29页 |
| ·主要模块 | 第29-30页 |
| ·数据分析模块 | 第30-33页 |
| ·系统软件及驱动安装 | 第30页 |
| ·采集图像 | 第30-31页 |
| ·数据分析 | 第31-33页 |
| ·数据管理模块 | 第33-35页 |
| ·常用的数据库访问技术比较 | 第33-34页 |
| ·数据库类型及访问技术选择 | 第34-35页 |
| ·数据库模块设计 | 第35页 |
| ·软件开发环境和工具 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 数码智能皮肤分析系统算法实现 | 第37-57页 |
| ·图像自动对焦技术 | 第37-38页 |
| ·梯度函数——拉普拉斯(四邻域微分)算子 | 第37-38页 |
| ·图像预处理 | 第38-39页 |
| ·图像预处理的目的 | 第38-39页 |
| ·本系统预处理选择说明 | 第39页 |
| ·肤色分析 | 第39-41页 |
| ·水分油份分析 | 第41-43页 |
| ·统计回归案例分析 | 第41-43页 |
| ·斑点分析 | 第43-45页 |
| ·纹理皱纹分析 | 第45-47页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第45-46页 |
| ·纹理皱纹分析指标 | 第46-47页 |
| ·纹理皱纹分析过程 | 第47页 |
| ·OpenGL三维图像复现 | 第47-49页 |
| ·安全注册机制 | 第49-54页 |
| ·共享软件注册加密步骤 | 第49-52页 |
| ·MD5认证函数 | 第52-54页 |
| ·DLL封装和调用 | 第54-56页 |
| ·DLL封装 | 第54页 |
| ·DLL调用方式 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 结论和展望 | 第57-58页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·进一步的研究方向 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-62页 |
| 作者简历 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |
