手机人脸识别在建筑施工远程考勤中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 国内外移动考勤的研究进展 | 第8-9页 |
| 1.2 本课题的来源、研究思路与主要研究内容 | 第9-12页 |
| 1.2.1 本课题的来源与研究意义 | 第9页 |
| 1.2.2 本课题的研究思路与主要研究内容 | 第9-12页 |
| 第2章 移动考勤的身份识别 | 第12-14页 |
| 2.1 身份识别问题 | 第12-13页 |
| 2.2 人脸识别在手机考勤方案中的可行性分析 | 第13-14页 |
| 第3章 Android 系统下的技术方案 | 第14-20页 |
| 3.1 Android 介绍 | 第14-15页 |
| 3.2 Android 的优势 | 第15-16页 |
| 3.3 人脸识别技术 | 第16-17页 |
| 3.4 OpenCV 介绍 | 第17-18页 |
| 3.5 选择 OpenCV 的原因 | 第18-20页 |
| 第4章 人脸检测与识别 | 第20-42页 |
| 4.1 人脸检测概述 | 第20页 |
| 4.2 人脸检测算法 | 第20-29页 |
| 4.3 人脸识别概述 | 第29-31页 |
| 4.4 人脸识别算法 | 第31-39页 |
| 4.4.1 EigenFace | 第33-36页 |
| 4.4.2 FisherFace | 第36-38页 |
| 4.4.3 LBP 直方图 | 第38-39页 |
| 4.5 视频图像的人脸获取 | 第39-42页 |
| 第5章 建筑施工远程考勤方案设计 | 第42-62页 |
| 5.1 设计方案 | 第42-44页 |
| 5.2 客户端设计界面 | 第44页 |
| 5.3 OpenCV 算法库 | 第44-51页 |
| 5.3.1 OpenCV 基本数据结构 | 第45页 |
| 5.3.2 人脸识别常用算法 | 第45-50页 |
| 5.3.3 算法分析 | 第50-51页 |
| 5.4 调用 OpenCV | 第51-56页 |
| 5.4.1 搭建 NDK 开发环境 | 第52-53页 |
| 5.4.2 JNI 调用方法 | 第53-55页 |
| 5.4.3 应用 OpenCV | 第55-56页 |
| 5.5 Wi-Fi 环境下的方案优化 | 第56-59页 |
| 5.6 设计方案实施情况 | 第59-62页 |
| 第6章 结论 | 第62-66页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 需进一步开展的工作 | 第63-66页 |
| 6.2.1 算法优化 | 第63页 |
| 6.2.2 3D 人脸检测 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 附录A 客户端界面设计 | 第70-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第72页 |
