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面向云安全的人脸特征认证系统研究与实现

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 引言第10-18页
    1.1 研究背景第10-16页
        1.1.1 云安全第10-12页
        1.1.2 生物特征认证技术第12-15页
        1.1.3 嵌入式实现的人脸特征认证系统第15-16页
    1.2 研究意义第16页
    1.3 论文研究工作的特色第16-17页
    1.4 论文的组织结构第17-18页
2 人脸检测和特征认证算法的研究与选择第18-22页
    2.1 人脸检测算法的研究与选择第18-19页
    2.2 人脸特征认证算法的研究与选择第19-21页
    2.3 本章小结第21-22页
3 人脸特征认证系统平台的搭建第22-36页
    3.1 系统总体方案设计第22-23页
    3.2 系统硬件平台介绍第23-25页
        3.2.1 Zedboard平台简介第23-25页
        3.2.2 成像设备简介第25页
    3.3 嵌入式系统架构设计第25-34页
        3.3.1 嵌入式Linux操作系统移植第25-31页
        3.3.2 应用软件的简介及移植第31-34页
    3.4 本章小结第34-36页
4 人脸特征认证系统的实现第36-60页
    4.1 人脸特征认证系统软件总体设计第36页
    4.2 摄像头图像采集模块第36-40页
        4.2.1 V4L2简介第37-38页
        4.2.2 基于V4L2的图像采集开发实现第38-40页
    4.3 基于QT的人机交互界面模块第40-42页
    4.4 人脸图像预处理模块第42-45页
        4.4.1 人脸图像灰度化第42-43页
        4.4.2 直方图均衡化第43-44页
        4.4.3 中值滤波第44-45页
    4.5 人脸检测模块第45-51页
        4.5.1 Adaboost算法的原理第45-49页
        4.5.2 基于Opencv和Qt的Adaboost人脸检测的实现第49-51页
    4.6 人脸特征认证模块第51-59页
        4.6.1 基于PCA的人脸特征认证算法第51-54页
        4.6.2 基于PCA的人脸特征认证的实现第54-56页
        4.6.3 基于PCA的人脸特征认证算法的性能优化第56-59页
    4.7 本章小结第59-60页
5 总结与展望第60-62页
    5.1 论文工作总结第60页
    5.2 工作展望第60-62页
参考文献第62-66页
附录第66-78页
作者简历及攻读硕士间取得的研究成果第78-82页
学位论文数据集第82页

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