黑龙江省医院门禁系统人脸识别技术的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·问题的提出及背景 | 第8-9页 |
| ·研究的主要目的 | 第9页 |
| ·论文研究的意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第10-11页 |
| ·人脸识别 | 第11-14页 |
| ·人脸识别的研究 | 第11-12页 |
| ·人脸检测/跟踪 | 第12-13页 |
| ·特征提取 | 第13页 |
| ·特征降维 | 第13页 |
| ·匹配识别 | 第13-14页 |
| ·黑龙江省医院门禁系统的构造 | 第14页 |
| ·本文研究的主要内容及结构 | 第14-15页 |
| 第2章 嵌入式人脸检测系统设计 | 第15-23页 |
| ·嵌入式操作系统 | 第15-18页 |
| ·嵌入式操作系统的优势 | 第16页 |
| ·Linux 操作系统 | 第16-18页 |
| ·硬件系统设计 | 第18-19页 |
| ·硬件平台的选定 | 第18-19页 |
| ·搭建硬件开发环境 | 第19页 |
| ·嵌入式人脸检测的设计与实现 | 第19-22页 |
| ·宿主机开发平台选择的软件 | 第20-21页 |
| ·目标机平台的移植 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 特征提取和降维算法 | 第23-39页 |
| ·PCA 算法 | 第23-30页 |
| ·PCA 算法的原理 | 第23-24页 |
| ·PCA 算法求解 | 第24-26页 |
| ·PCA 算法在人脸识别中的应用 | 第26-30页 |
| ·Gabor 小波变换 | 第30-37页 |
| ·Gabor 小波基础 | 第30-33页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第33-34页 |
| ·Gabor 变换在人脸识别中的应用 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于Gabor 和PCA 融合的人脸识别 | 第39-47页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·ORL 人脸库实验分析 | 第40-44页 |
| ·算法的比较 | 第41-42页 |
| ·样本数目的选择 | 第42-43页 |
| ·采样因子的确定 | 第43-44页 |
| ·YALE 人脸库实验 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附录1： 基于PCA 的人脸识别 | 第54-60页 |
| 附录2 Gabor 小波提取特征 | 第60-64页 |
| 附录3： Gabor 和PCA 融合方法 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
