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防欺骗人脸识别考勤系统研究与设计

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究的目的意义第8-9页
    1.2 人脸识别技术国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 人脸识别技术的研究现状第9-10页
        1.2.2 防欺骗人脸识别系统的研究现状第10-11页
    1.3 课题来源及研究主要内容第11-12页
    1.4 文章结构第12-14页
2 人脸样本的采集第14-27页
    2.1 基于AdaBoost算法的人脸检测第14-19页
        2.1.1 人脸检测方法概述第14页
        2.1.2 haar-like矩形特征提取第14-16页
        2.1.3 AdaBoost学习算法第16-18页
        2.1.4 人脸检测实现第18-19页
    2.2 人眼定位第19-23页
        2.2.1 人眼的粗定位第20页
        2.2.2 瞳孔定位第20-23页
    2.3 人脸图像预处理第23-26页
        2.3.1 人脸图像的几何校正第23-24页
        2.3.2 直方图均衡化第24-25页
        2.3.3 预处理实现第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
3 人脸的防欺骗检测第27-44页
    3.1 人脸防欺骗检测方案第27-29页
        3.1.1 人脸防欺骗检测技术对比第27-28页
        3.1.2 真实人脸和欺骗人脸成像模型分析第28-29页
    3.2 支持向量机概述第29-31页
        3.2.1 线性可分第30-31页
        3.2.2 线性不可分第31页
    3.3 基于LBP纹理特征提取第31-35页
        3.3.1 图像的纹理特征第31-32页
        3.3.2 LBP算子第32-34页
        3.3.3 LBP等价模式第34页
        3.3.4 LBP特征提取第34-35页
    3.4 基于傅里叶频谱和LBP特征提取第35-39页
        3.4.1 图形的变换第35-36页
        3.4.2 图像的傅里叶变换及频谱特征第36-38页
        3.4.3 傅里叶频谱特征与LBP特征提取第38-39页
    3.5 实验第39-43页
        3.5.1 真假人脸数据库第39-40页
        3.5.2 实验结果及分析第40-43页
    3.6 本章小结第43-44页
4 基于2DPCA-LDA的人脸识别算法第44-62页
    4.1 人脸识别概述第44-46页
        4.1.1 常用人脸特征提取算法第44-45页
        4.1.2 分类器设计第45-46页
    4.2 基于PCA人脸识别算法研究第46-49页
        4.2.1 K-L变换原理第46-47页
        4.2.2 特征值选取及特征脸空间构造第47-48页
        4.2.3 特征提取及训练识别流程第48-49页
    4.3 基于2DPCA人脸识别算法第49-52页
        4.3.1 2DPCA算法原理第49-51页
        4.3.2 2DPCA的特征提取第51页
        4.3.3 2DPCA训练识别流程第51-52页
    4.4 基于2DPCA-LDA人脸识别算法研究第52-56页
        4.4.1 LDA算法原理第53-54页
        4.4.2 2DPCA-LDA人脸识别算法第54-56页
    4.5 实验部分第56-61页
        4.5.1 人脸识别数据库第56-57页
        4.5.2 实验分析第57-61页
    4.6 本章小结第61-62页
5 系统的设计与开发第62-72页
    5.1 考勤系统设计第62-64页
        5.1.1 考勤需求分析第62页
        5.1.2 系统设计流程第62-63页
        5.1.3 运行环境及技术平台第63-64页
    5.2 考勤系统功能模块开发第64-68页
        5.2.1 采集模块第65页
        5.2.2 异常考勤管理模块第65页
        5.2.3 人脸识别模块第65-66页
        5.2.4 管理模块开发第66-68页
    5.3 系统测试第68-71页
        5.3.1 限制性条件第68页
        5.3.2 性能测试第68-71页
    5.4 本章小结第71-72页
6 总结与展望第72-73页
    6.1 总结第72页
    6.2 展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间所发表的论文及科研成果第78页

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