基于安卓的人脸认证系统的设计与实现
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 人脸识别技术 | 第7-9页 |
| 1.2.2 Android平台下的人脸识别技术 | 第9页 |
| 1.3 本文的选题和研究问题 | 第9-10页 |
| 1.4 章节标题格式 | 第10-11页 |
| 2 人脸识别流程概述 | 第11-20页 |
| 2.1 人脸检测 | 第11-12页 |
| 2.2 图像预处理 | 第12-15页 |
| 2.3 特征提取 | 第15-18页 |
| 2.4 图像匹配与识别 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 人脸识别的改进算法 | 第20-35页 |
| 3.1 人脸检测改进算法 | 第20-29页 |
| 3.1.1 基于肤色的人脸检测 | 第20-21页 |
| 3.1.2 Adaboost概述 | 第21-23页 |
| 3.1.3 改进的Haar特征 | 第23-27页 |
| 3.1.4 改进的AdaBoost算法 | 第27-29页 |
| 3.1.5 算法测试及结果 | 第29页 |
| 3.2 特征提取改进算法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 HOG特征概述 | 第29-32页 |
| 3.2.2 改进的特征提取算法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 算法测试及结果 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 人脸认证系统的设计 | 第35-42页 |
| 4.1 Android平台概述 | 第35-38页 |
| 4.1.1 平台的特征和优点 | 第35-36页 |
| 4.1.2 平台系统架构 | 第36-37页 |
| 4.1.3 平台应用程序构成 | 第37-38页 |
| 4.2 系统主要研究目的 | 第38页 |
| 4.3 系统主要研究内容 | 第38-39页 |
| 4.4 系统整体设计框架 | 第39-41页 |
| 4.5 实验环境 | 第41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 人脸认证系统的实现 | 第42-56页 |
| 5.1 信息录入模块 | 第42-45页 |
| 5.1.1 用户注册 | 第43-44页 |
| 5.1.2 上传图像 | 第44-45页 |
| 5.2 人脸认证模块 | 第45-52页 |
| 5.2.1 人脸检测 | 第46-49页 |
| 5.2.2 图像预处理 | 第49-51页 |
| 5.2.3 特征提取 | 第51-52页 |
| 5.3 登录验证模块 | 第52-54页 |
| 5.3.1 用户登录 | 第53页 |
| 5.3.2 身份识别 | 第53-54页 |
| 5.4 系统验证分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
