个人证件图像处理系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及现实价值 | 第10-11页 |
| 1.2 目前研究概况 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究工作及贡献 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术分析 | 第15-25页 |
| 2.1 数学形态学方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 数学腐蚀 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数学膨胀 | 第16-17页 |
| 2.2 自适应图像处理方法 | 第17-19页 |
| 2.3 证件图像处理分析与方法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 图像的平滑和滤波 | 第19-21页 |
| 2.3.2 图像的边缘检测 | 第21页 |
| 2.4 神经网络的结构与学习规则 | 第21-24页 |
| 2.4.1 神经网络的学习和训练 | 第22-23页 |
| 2.4.2 前向多层网络的结构及BP学习算法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 个人证件图像处理系统的需求分析 | 第25-29页 |
| 3.1 系统特点和需解决问题 | 第25-26页 |
| 3.2 系统功能需求分析 | 第26-27页 |
| 3.3 系统性能需求分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 个人证件图像处理系统的设计 | 第29-39页 |
| 4.1 个人证件图像处理系统总体设计 | 第29-32页 |
| 4.1.1 硬件部分设计 | 第29-30页 |
| 4.1.2 软件部分设计 | 第30-31页 |
| 4.1.3 功能模块划分 | 第31-32页 |
| 4.2 图像数据采集模块的设计 | 第32-33页 |
| 4.3 图像预处理模块的设计 | 第33-35页 |
| 4.4 图像分割模块的设计 | 第35-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 个人证件图像处理系统的实现 | 第39-70页 |
| 5.1 系统开发环境选择 | 第39-41页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第39-40页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第40-41页 |
| 5.2 系统主要功能模块的实现 | 第41-55页 |
| 5.2.1 图像数据采集模块实现 | 第41-43页 |
| 5.2.2 图像预处理模块实现 | 第43-51页 |
| 5.2.3 图像分割模块实现 | 第51-53页 |
| 5.2.4 图像识别模块的实现 | 第53-55页 |
| 5.3 神经网络在识别中的应用 | 第55-69页 |
| 5.3.1 使用BP网络识别字符 | 第55-64页 |
| 5.3.2 人脸图像识别 | 第64-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 个人证件图像处理系统的测试 | 第70-78页 |
| 6.1 实验测试 | 第70-73页 |
| 6.2 测试数据 | 第73-77页 |
| 6.3 测试结果 | 第77页 |
| 6.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第七章 工作总结及研究展望 | 第78-81页 |
| 7.1 研究与开发工作的总结 | 第78-79页 |
| 7.2 后续工作与展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
