人脸识别门禁系统的设计与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究发展与现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 人脸识别技术的发展 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第10页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第10-11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 人脸识别门禁系统设计 | 第12-16页 |
| 2.1 系统应用分析 | 第12-13页 |
| 2.2 系统设计目标 | 第13-14页 |
| 2.3 系统总体结构 | 第14-15页 |
| 2.4 系统的技术难点 | 第15页 |
| 2.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 3 系统硬件设计 | 第16-23页 |
| 3.1 系统硬件设计方案 | 第16页 |
| 3.2 OK6410 开发板概述 | 第16-19页 |
| 3.3 图像采集设备 | 第19-20页 |
| 3.4 电控锁介绍 | 第20-21页 |
| 3.5 网络通讯方案 | 第21-22页 |
| 3.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 4 相关算法分析 | 第23-35页 |
| 4.1 人脸检测 | 第23-25页 |
| 4.1.1 基于图像的方法 | 第23-24页 |
| 4.1.2 基于知识的方法 | 第24-25页 |
| 4.2 人脸图像预处理 | 第25-28页 |
| 4.2.1 彩色图像灰度化 | 第25-26页 |
| 4.2.2 图像滤波 | 第26-27页 |
| 4.2.3 直方图均衡化 | 第27-28页 |
| 4.2.4 几何校正 | 第28页 |
| 4.3 人脸识别算法 | 第28-34页 |
| 4.3.1 主成分分析法 | 第29-32页 |
| 4.3.2 线性鉴别分析法 | 第32-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 5 系统实现与测试 | 第35-51页 |
| 5.1 Android 系统 | 第35-41页 |
| 5.1.1 Android 系统概述 | 第35-36页 |
| 5.1.2 Android 系统架构 | 第36-39页 |
| 5.1.3 Android 应用开发环境 | 第39-41页 |
| 5.2 人脸图像的数据库管理 | 第41-42页 |
| 5.2.1 SQLite 简述 | 第41-42页 |
| 5.2.2 人脸图像的管理 | 第42页 |
| 5.3 主要功能实现 | 第42-48页 |
| 5.3.1 图像采集的实现 | 第43-44页 |
| 5.3.2 人脸检测的实现 | 第44页 |
| 5.3.3 人脸识别的实现 | 第44-45页 |
| 5.3.4 扩展功能的实现 | 第45-48页 |
| 5.4 系统测试 | 第48-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录 | 第56页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间参与项目情况 | 第56页 |
