| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 人脸识别研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人脸检测研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 智能人员管理系统需求分析 | 第13-20页 |
| 2.1 系统目标 | 第13页 |
| 2.2 系统功能需求分析 | 第13-18页 |
| 2.2.1 系统业务流程分析 | 第13-14页 |
| 2.2.2 系统分析 | 第14-18页 |
| 2.3 系统非功能需求分析 | 第18-19页 |
| 2.3.1 安全性需求 | 第18-19页 |
| 2.3.2 性能需求 | 第19页 |
| 2.3.3 稳定性需求 | 第19页 |
| 2.4 本章小节 | 第19-20页 |
| 第3章 智能人员管理系统设计 | 第20-33页 |
| 3.1 系统整体结构设计 | 第20-21页 |
| 3.2 系统模式 | 第21-23页 |
| 3.2.1 客户机/服务器模式 | 第21页 |
| 3.2.2 浏览器/服务器模式 | 第21-22页 |
| 3.2.3 两种模式的对比 | 第22-23页 |
| 3.3 系统功能模块详细设计 | 第23-26页 |
| 3.4 数据库设计 | 第26-30页 |
| 3.4.1 数据库E-R图 | 第26-28页 |
| 3.4.2 数据库表设计 | 第28-30页 |
| 3.5 算法选择 | 第30-32页 |
| 3.5.1 人脸检测算法选择 | 第30-31页 |
| 3.5.2 人脸识别算法选择 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 智能人员管理系统算法原理与实现 | 第33-43页 |
| 4.1 图像预处理算法 | 第33-34页 |
| 4.1.1 光照补偿算法的实现 | 第33-34页 |
| 4.2 动态前景检测的原理与实现 | 第34-37页 |
| 4.2.1 混合高斯模型的实现 | 第35-36页 |
| 4.2.2 参数选择与实验结果 | 第36-37页 |
| 4.3 基于AD-OOST算法人脸检测方法原理与实现 | 第37-40页 |
| 4.3.1 人脸检测算法的实现 | 第38-39页 |
| 4.3.2 人脸检测算法参数选择与实验结果 | 第39-40页 |
| 4.4 人脸识别算法 | 第40-42页 |
| 4.4.1 基于稀疏表示的人脸识别算法的实现 | 第41-42页 |
| 4.4.2 算法的参数选择与实验结果 | 第42页 |
| 4.5 本章小节 | 第42-43页 |
| 第5章 智能人员管理系统实现和测试 | 第43-57页 |
| 5.1 系统开发和运行环境 | 第43-44页 |
| 5.2 考勤系统的实现 | 第44-54页 |
| 5.2.1 考勤系统整体框架 | 第44-45页 |
| 5.2.2 员工相关操作功能实现 | 第45-53页 |
| 5.2.3 管理人员相关操作功能实现 | 第53-54页 |
| 5.3 数据库的实现 | 第54页 |
| 5.4 智能人员管理系统整机测试 | 第54-56页 |
| 5.4.1 系统整体测试 | 第55-56页 |
| 5.5 结果分析 | 第56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 研究结论 | 第57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |