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人脸识别技术在招生考试系统中的研究与应用

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究发展现状第12页
    1.3 要研究目标及内容第12-13页
    1.4 论文结构安排第13-15页
2 相关技术简介第15-28页
    2.1 图像预处理第15-18页
        2.1.1 图像灰度化第15-16页
        2.1.2 直方图均衡化第16-18页
    2.2 人脸检测第18-24页
    2.3 PCA算法第24-26页
    2.4 AJAX第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
3 系统总体分析与设计第28-40页
    3.1 北京交通大学远程与继续教育学院招生考试系统第28-34页
        3.1.1 系统简介第28页
        3.1.2 系统体系结构第28-29页
        3.1.3 总体功能模块分析第29-30页
        3.1.4 主要功能模块简介第30-34页
        3.1.5 小结第34页
    3.2 监控系统需求分析第34-35页
        3.2.1 功能需求分析第34-35页
        3.2.2 非功能需求分析第35页
    3.3 监控系统总体功能设计第35-39页
        3.3.1 功能划分第35-37页
        3.3.2 考试监控流程第37-39页
    3.4 本章小结第39-40页
4 监控系统详细设计与实现第40-65页
    4.1 图像采集模块第40-50页
    4.2 图像预处理模块第50-51页
    4.3 人脸注册模块第51-55页
    4.4 人脸识别模块第55-60页
    4.5 管理监控模块第60-62页
        4.5.1 考场管理第60-61页
        4.5.2 试后查询功能第61-62页
    4.6 性能优化第62-64页
    4.7 本章小结第64-65页
5 监控系统测试环节第65-72页
    5.1 测试环境第65页
    5.2 测试内容第65页
    5.3 测试结果及分析第65-72页
        5.3.1 准确度测试第65-71页
        5.3.2 结果分析第71-72页
6 总结与展望第72-74页
    6.1 总结第72-73页
    6.2 展望第73-74页
参考文献第74-77页
作者简介第77-79页
学位论文数据集第79页

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