摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第13-18页 |
1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
1.2 门禁系统研究现状及发展趋势 | 第14-15页 |
1.3 人脸识别技术国内外研究现状 | 第15-17页 |
1.4 本文组织结构 | 第17页 |
1.5 本章小结 | 第17-18页 |
第2章 人脸识别理论分析与研究 | 第18-42页 |
2.1 图像预处理 | 第18-19页 |
2.1.1 灰度化 | 第18-19页 |
2.1.2 图像尺寸归一化 | 第19页 |
2.2 人脸检测研究 | 第19-28页 |
2.2.1 基于Haar特征的AdaBoost人脸检测算法 | 第20-23页 |
2.2.2 基于MTCNN的人脸检测算法 | 第23-26页 |
2.2.3 人脸检测算法选取 | 第26-28页 |
2.3 人脸识别研究 | 第28-41页 |
2.3.1 基于稀疏表示的人脸识别算法 | 第29-35页 |
2.3.2 基于FACENET的人脸识别算法 | 第35-39页 |
2.3.3 人脸识别算法选取 | 第39-41页 |
2.4 本章小结 | 第41-42页 |
第3章 智能门禁系统的设计与实现 | 第42-63页 |
3.1 系统需求分析 | 第42-43页 |
3.2 系统总体结构设计与实现 | 第43页 |
3.3 嵌入式门禁端设计与实现 | 第43-53页 |
3.4 人脸识别服务端设计与实现 | 第53-62页 |
3.5 本章小结 | 第62-63页 |
第4章 系统测试与结果分析 | 第63-71页 |
4.1 测试环境 | 第63-64页 |
4.2 性能测试 | 第64-66页 |
4.2.1 人脸检测测试 | 第64-65页 |
4.2.2 人脸识别测试 | 第65-66页 |
4.3 功能测试 | 第66-69页 |
4.4 本章小结 | 第69-71页 |
总结与展望 | 第71-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
攻读硕士学位期间发表的学位论文 | 第77-79页 |
致谢 | 第79页 |