基于摄影测量的证照图像采集系统的原型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪言 | 第9-16页 |
| ·摄影测量技术 | 第9-12页 |
| ·摄影测量技术的发展 | 第9-11页 |
| ·普通数码相机的应用 | 第11-12页 |
| ·人脸识别 | 第12-16页 |
| ·人脸识别基础 | 第12-13页 |
| ·人脸识别的常用方法 | 第13-15页 |
| ·影响人脸识别性能的因素及解决方法 | 第15页 |
| ·开展人脸识别工作的必要性 | 第15-16页 |
| 2 数字图像处理 | 第16-21页 |
| ·图像处理技术基础 | 第16-17页 |
| ·图像处理技术的研究内容 | 第17页 |
| ·数字图像处理的基本运算 | 第17-20页 |
| ·数字图像处理的基本过程 | 第17-18页 |
| ·基本运算形式 | 第18-20页 |
| ·图像处理技术 | 第20-21页 |
| 3 特征提取 | 第21-24页 |
| ·基本概念 | 第21-22页 |
| ·问题的提出 | 第21页 |
| ·一些基本概念 | 第21-22页 |
| ·常用特征提取方法 | 第22-24页 |
| 4 人工神经网络 | 第24-29页 |
| ·人工神经网络简介 | 第24页 |
| ·人工神经网络模型 | 第24-27页 |
| ·人工神经网络定义 | 第24-25页 |
| ·人工神经元的模型 | 第25-27页 |
| ·神经网络的信息处理能力 | 第27-29页 |
| 5 系统实现 | 第29-52页 |
| ·系统介绍 | 第29-30页 |
| ·系统简介 | 第29页 |
| ·系统的基本技术要求 | 第29页 |
| ·系统中的关键技术 | 第29页 |
| ·系统的软硬件平台 | 第29-30页 |
| ·现有数码照相系统的工作原理及不足 | 第30-31页 |
| ·证照数码系统的一般工作流程 | 第30页 |
| ·现有证照数码系统图像裁剪缩放的原理 | 第30-31页 |
| ·现有证照数码系统的不足 | 第31页 |
| ·新系统的整体框架和流程 | 第31-32页 |
| ·图像的获取 | 第32-36页 |
| ·图像采集 | 第32页 |
| ·图像数据的读取，保存与屏幕显示 | 第32-36页 |
| ·图像预处理 | 第36-40页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第36-37页 |
| ·灰度图像二值化 | 第37-38页 |
| ·图像的梯度锐化 | 第38-39页 |
| ·去除离散杂点和噪声 | 第39-40页 |
| ·归一化调整 | 第40页 |
| ·特征提取 | 第40-42页 |
| ·模糊神经网络的分类识别 | 第42-50页 |
| ·模糊神经网络 | 第42-45页 |
| ·本系统中神经网络的具体算法 | 第45-48页 |
| ·具体的设计实例 | 第48-50页 |
| ·人脸图像的自动裁剪缩放 | 第50-52页 |
| 6 全文总结 | 第52-55页 |
| ·完成的主要工作 | 第52-53页 |
| ·工作不足和展望 | 第53-55页 |
| 致 谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |
