基于OpenCV的实时人脸识别系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·人脸识别研究的国内外现状 | 第9-11页 |
| ·课题研究的难点 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作及论文结构 | 第12-15页 |
| 2 人脸图像预处理 | 第15-23页 |
| ·彩色图像转换为灰度图像 | 第15-16页 |
| ·人脸图像的几何归一化处理 | 第16-19页 |
| ·人脸图像噪声的消减 | 第19-20页 |
| ·人脸图像的光照预处理 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 人脸检测算法与实现 | 第23-37页 |
| ·基于Adaboost的人脸检测算法 | 第23-32页 |
| ·Haar特征 | 第24-27页 |
| ·积分图 | 第27-28页 |
| ·最优弱分类器及其训练 | 第28-29页 |
| ·强分类器及其训练 | 第29-31页 |
| ·级联分类器及其训练 | 第31-32页 |
| ·结合人眼定位的人脸检测算法 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 人脸识别算法与实现 | 第37-51页 |
| ·基于PCA的人脸识别算法 | 第37-43页 |
| ·K-L变换原理 | 第37-39页 |
| ·基于PCA的人脸识别算法的实现 | 第39-43页 |
| ·基于伽马变换和小波变换的PCA人脸识别算法 | 第43-48页 |
| ·伽马变换 | 第43-44页 |
| ·小波变换 | 第44-46页 |
| ·算法实现 | 第46页 |
| ·算法中的关键参数的选择 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 系统设计与实现 | 第51-63页 |
| ·人脸识别系统开发平台的搭建 | 第51-53页 |
| ·系统的硬件平台 | 第51页 |
| ·系统的软件平台 | 第51-53页 |
| ·系统设计 | 第53-57页 |
| ·系统总体结构 | 第53页 |
| ·系统模块设计 | 第53-57页 |
| ·系统测试与分析 | 第57-61页 |
| ·系统运行过程 | 第57-59页 |
| ·系统主要性能分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
