人脸识别系统的设计与开发
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·系统开发背景 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·系统需要解决的主要问题 | 第14-15页 |
| ·本文的主要贡献及组织结构 | 第15-16页 |
| ·本文的主要贡献 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 系统概述 | 第16-17页 |
| ·总体业务描述 | 第16页 |
| ·系统总体要求 | 第16页 |
| ·系统开发模式 | 第16-17页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第17-19页 |
| ·系统需求获取模式 | 第17页 |
| ·需求描述方法 | 第17-19页 |
| ·业务模型 | 第17页 |
| ·功能性需求 | 第17-18页 |
| ·非功能性需求 | 第18-19页 |
| 第4章 系统架构设计 | 第19-23页 |
| ·架构的目标和约束 | 第19页 |
| ·架构设计 | 第19-23页 |
| ·系统总体架构 | 第19-21页 |
| ·应用架构 | 第21页 |
| ·部署架构 | 第21-23页 |
| 第5章 系统详细设计 | 第23-38页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·图像预处理 | 第23-24页 |
| ·PCA特征提取 | 第24-29页 |
| ·K-L变换原理 | 第24-26页 |
| ·奇异值分解原理 | 第26-28页 |
| ·PCA原理与实现 | 第28-29页 |
| ·基于粗糙集的属性约简方法 | 第29-33页 |
| ·基于粗糙集的属性约简方法 | 第30-31页 |
| ·属性重要度特征选择方法 | 第31-33页 |
| ·神经网络分类器设计 | 第33-38页 |
| ·输入输出层设计 | 第34页 |
| ·隐含层设计 | 第34-36页 |
| ·初始化设计 | 第36页 |
| ·网络中函数与期望误差的选取 | 第36-38页 |
| 第6章 系统的实现与测试 | 第38-47页 |
| ·系统总体实现 | 第38页 |
| ·具体关键实现 | 第38-42页 |
| ·PCA特征提取和人脸识别的实现 | 第39页 |
| ·利用粗糙集进行特征选择的实现 | 第39-41页 |
| ·神经网络对人脸图像进行训练和识别的实现 | 第41-42页 |
| ·系统测试 | 第42-47页 |
| ·系统的测试环境与方案 | 第42页 |
| ·系统的测试数据与过程 | 第42页 |
| ·系统的测试结果与分析 | 第42-47页 |
| 第7章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 附录、附图表 | 第48-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第56页 |
