基于视频内容的身份认证
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·视频内容身份认证研究的主要内容和困难 | 第9页 |
| ·人脸识别技术的国内外发展概况 | 第9-10页 |
| ·国外的发展概况 | 第9-10页 |
| ·国内的发展概况 | 第10页 |
| ·本文所做工作 | 第10-12页 |
| 第二章 人脸检测和识别 | 第12-36页 |
| ·人脸检测过程 | 第12-19页 |
| ·视频序列中运动目标的分割 | 第12-13页 |
| ·基于肤色的人脸检测定位 | 第13-19页 |
| ·人脸识别过程 | 第19-26页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第19-20页 |
| ·特征提取 | 第20-25页 |
| ·识别分类 | 第25-26页 |
| ·各种特征提取方法的分析和实验 | 第26-33页 |
| ·主成分分析方法的讨论和实验 | 第27-31页 |
| ·Fisher线性鉴别方法的实验分析和讨论 | 第31-32页 |
| ·KPCA方法的实验分析和讨论 | 第32-33页 |
| ·特征提取方法的改进 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第36-47页 |
| ·人工神经网络 | 第36-38页 |
| ·BP人工神经网络训练和识别的具体过程 | 第38-39页 |
| ·EPLISON外推法 | 第39-42页 |
| ·一维搜索 | 第40-41页 |
| ·标量epsilon算法 | 第41页 |
| ·向量epsilon算法 | 第41-42页 |
| ·EPSILON外推法优化BP神经网络 | 第42-44页 |
| ·基于epsilon外推的最优学习速率方法 | 第42-43页 |
| ·权值向量序列的epsilon外推的加速方法 | 第43-44页 |
| ·实验和分析比较 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于视频内容的身份认证系统的实现 | 第47-54页 |
| ·基于视频内容的身份认证系统的实现流程 | 第47-48页 |
| ·系统流程图 | 第47页 |
| ·系统分析概述 | 第47-48页 |
| ·系统各部分的详细分析 | 第48-53页 |
| ·视频捕获系统 | 第48-49页 |
| ·人脸检测系统 | 第49-50页 |
| ·人脸识别系统 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结束语 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
