基于OpenCV的人脸识别系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-13页 |
| 1.1.1 人脸识别技术难点 | 第9-11页 |
| 1.1.2 人脸识别及人脸欺骗 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第13页 |
| 1.3 本文工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 2 系统整体框架设计 | 第15-25页 |
| 2.1 系统框架设计 | 第15-17页 |
| 2.2 相关技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 OpenCV技术 | 第17页 |
| 2.2.2 Visual Studio技术 | 第17-18页 |
| 2.2.3 Qt技术 | 第18-19页 |
| 2.3 图像预处理技术 | 第19-23页 |
| 2.3.1 图像灰度化 | 第20页 |
| 2.3.2 直方图均衡化 | 第20-21页 |
| 2.3.3 空间滤波 | 第21-22页 |
| 2.3.4 几何归一化 | 第22-23页 |
| 2.4 人脸识别技术评价 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 人脸活体检测模块 | 第25-32页 |
| 3.1 活体检测方法 | 第25-27页 |
| 3.2 人脸检测 | 第27-31页 |
| 3.2.1 Haar特征 | 第28-30页 |
| 3.2.2 Adaboost算法 | 第30-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 人脸识别模块 | 第32-38页 |
| 4.1 人脸识别方法 | 第32-36页 |
| 4.1.1 基于EigenFace的方法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基于FisherFace的方法 | 第33-34页 |
| 4.1.3 基于LBP的方法 | 第34-36页 |
| 4.2 人脸识别方法分析和选择 | 第36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 5 系统环境搭建与设计 | 第38-49页 |
| 5.1 系统软件设计 | 第38-46页 |
| 5.1.1 人脸检测模块设计 | 第38-40页 |
| 5.1.2 活体检测模块设计 | 第40-42页 |
| 5.1.3 人脸识别模块设计 | 第42-44页 |
| 5.1.4 系统界面设计 | 第44-46页 |
| 5.2 系统环境配置 | 第46-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 6 系统实现与测试 | 第49-56页 |
| 6.1 模块功能实现 | 第49-51页 |
| 6.1.1 人脸检测模块实现 | 第49页 |
| 6.1.2 活体检测模块实现 | 第49-51页 |
| 6.1.3 人脸识别模块实现 | 第51页 |
| 6.2 系统界面实现与测试 | 第51-55页 |
| 6.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 7 总结 | 第56-58页 |
| 7.1 全文总结 | 第56页 |
| 7.2 论文的创新点 | 第56-57页 |
| 7.3 论文的不足之处 | 第57-58页 |
| 8 展望 | 第58-59页 |
| 9 参考文献 | 第59-63页 |
| 10 致谢 | 第63页 |
