基于LabVIEW平台的教室场景内的人脸识别系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·LABVIEW 开发环境和图像处理软件包 | 第11-13页 |
| ·LabVIEW 开发环境介绍 | 第11-12页 |
| ·图像处理软件包 | 第12-13页 |
| ·人脸识别系统及研究现状 | 第13-20页 |
| ·基于局部特征的人脸识别 | 第14-15页 |
| ·基于模板匹配的人脸识别 | 第15页 |
| ·弹性图匹配的人脸识别 | 第15-16页 |
| ·基于特征脸的人脸识别 | 第16-17页 |
| ·基于神经网络的人脸识别 | 第17页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的人脸识别 | 第17-18页 |
| ·频域内的特征抽取 | 第18-19页 |
| ·基于多种分类器组合的方法 | 第19-20页 |
| ·论文主要内容 | 第20-22页 |
| 第二章 教室场景内的人脸识别 | 第22-40页 |
| ·基于肤色和模板匹配的人脸检测方法 | 第22-29页 |
| ·YCbCr 色彩空间的肤色模型 | 第22-27页 |
| ·模板匹配准则和匹配过程 | 第27-29页 |
| ·LBP 特征抽取与人脸识别 | 第29-36页 |
| ·LBP 表征人脸 | 第31-33页 |
| ·LBP 特征提取 | 第33-34页 |
| ·基于 LBP 直方图的人脸相似度计算 | 第34-35页 |
| ·基于最短距离的 K 近邻分类 | 第35-36页 |
| ·样本光照处理 | 第36-38页 |
| ·光照预处理 | 第37-38页 |
| ·光照预处理后 LBP 特征对比 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 系统总体架构和数据处理流程 | 第40-46页 |
| ·系统总体架构 | 第40-41页 |
| ·数据处理流程 | 第41-43页 |
| ·人脸训练样本数据处理流程 | 第41-42页 |
| ·人脸识别数据处理流程 | 第42-43页 |
| ·系统结构 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 人脸识别系统各模块设计 | 第46-72页 |
| ·摄像头参数设置 | 第46-49页 |
| ·摄像头参数设置 | 第46-47页 |
| ·摄像头采集图像 | 第47-48页 |
| ·图像获取及指令传输 | 第48-49页 |
| ·人脸数据库管理模块 | 第49-54页 |
| ·人脸数据库的文件管理 | 第49-50页 |
| ·人脸特征及其数据结构 | 第50页 |
| ·人脸特征库的数据结构 | 第50-52页 |
| ·人脸数据库的建立过程 | 第52-54页 |
| ·数据分析模块 | 第54-71页 |
| ·数据分析总流程 | 第54-57页 |
| ·人脸检测 | 第57-63页 |
| ·人眼检测 | 第63-66页 |
| ·人脸正规化 | 第66-69页 |
| ·人脸掩模 | 第69页 |
| ·计算χ 2距离及人脸识别 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 系统运行结果与分析 | 第72-78页 |
| ·系统运行的结果与分析 | 第72-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·工作总结 | 第78页 |
| ·发展展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第86-87页 |
