| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景及选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 系统总体设计 | 第14-18页 |
| 2.1 唯一性检测系统功能 | 第14页 |
| 2.2 唯一性检测系统组成 | 第14-17页 |
| 2.2.1 唯一性检测系统框架 | 第14-15页 |
| 2.2.2 唯一性检测装置主要模块功能及互连 | 第15-16页 |
| 2.2.3 系统检测流程 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 标识卡唯一性检测方法设计 | 第18-31页 |
| 3.1 标识卡数目检测 | 第18-27页 |
| 3.1.1 标识卡数目检测原理 | 第18-20页 |
| 3.1.2 定向天线的设计 | 第20-24页 |
| 3.1.3 天线几何参数的计算 | 第24-25页 |
| 3.1.4 定向天线的仿真分析 | 第25-27页 |
| 3.2 人数唯一性检测方法设计 | 第27-30页 |
| 3.2.1 人数唯一性检测原理 | 第27-30页 |
| 3.2.2 人数唯一性检测软件流程 | 第30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 人脸唯一性检测方法设计 | 第31-57页 |
| 4.1 基于Haar的人脸检测方法 | 第31-35页 |
| 4.1.1 Haar特征提取 | 第31-33页 |
| 4.1.2 基于Adaboost学习算法的分类器实现 | 第33-34页 |
| 4.1.3 环境光线以及补光对人脸检测的影响 | 第34-35页 |
| 4.2 人脸图像预处理 | 第35-36页 |
| 4.2.1 人脸图像的尺度归一化 | 第35-36页 |
| 4.2.2 人脸图像的直方图均衡 | 第36页 |
| 4.3 人脸识别算法 | 第36-37页 |
| 4.4 基于LBPH特征的人脸识别算法 | 第37-41页 |
| 4.4.1 LBP特征提取 | 第38-39页 |
| 4.4.2 LBP的等价模式 | 第39-40页 |
| 4.4.3 基于LBPH特征人脸识别的实现 | 第40-41页 |
| 4.5 基于PCA和LDA的Fisher face人脸识别算法 | 第41-47页 |
| 4.5.1 Fisher face中的主成分分析算法 | 第41-43页 |
| 4.5.2 Fisher face中的线性判别分析 | 第43-47页 |
| 4.5.3 基于Fisher face的人脸识别实现 | 第47页 |
| 4.6 基于个性化特征的人脸比对 | 第47-52页 |
| 4.6.1 基于主动表观模型AAM特征提取 | 第48页 |
| 4.6.2 人脸几何个性特征参数向量构造 | 第48-50页 |
| 4.6.3 加权模板对比法进行人脸对比 | 第50-52页 |
| 4.7 系统人脸识别模块的设计 | 第52-56页 |
| 4.7.1 各人脸识别算法的仿真性能对比 | 第52-55页 |
| 4.7.2 系统识别模块设计 | 第55-56页 |
| 4.8 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第57-66页 |
| 5.1 标识卡唯一性检测实验以及结果分析 | 第57-59页 |
| 5.1.1 实验方法 | 第57-58页 |
| 5.1.2 实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 5.2 人脸识别率实验及结果分析 | 第59-60页 |
| 5.2.1 实验方法 | 第60页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第60页 |
| 5.3 人脸对比实验及结果分析 | 第60-62页 |
| 5.3.1 实验方法 | 第61页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第61-62页 |
| 5.4 整机性能试验及结果分析 | 第62-65页 |
| 5.4.1 试验方法 | 第62-63页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 个人简历及攻读硕士期间的主要研究成果 | 第72-73页 |
