智能视频监控中的人脸识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景 | 第9-11页 |
| ·智能视频监控国内外研究现状 | 第11页 |
| ·人脸识别国内外研究现状和研究方法 | 第11-13页 |
| ·课题研究意义 | 第13-14页 |
| ·人脸识别技术评价指标 | 第14-15页 |
| ·课题研究的难点 | 第15页 |
| ·论文研究内容和组织结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 图像预处理 | 第17-26页 |
| ·灰度调整 | 第17-20页 |
| ·图像噪声的消除 | 第20-22页 |
| ·光照补偿 | 第22-24页 |
| ·人脸图像尺寸归一化 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于改进的LBP的人脸识别算法 | 第26-45页 |
| ·基本的LBP算子 | 第27-29页 |
| ·基于线性LBP的人脸识别算法 | 第29-31页 |
| ·基于统计LBP的人脸识别算法 | 第31-33页 |
| ·基于统计线性LBP的人脸识别算法 | 第33-42页 |
| ·算法流程 | 第33-37页 |
| ·特征向量权重讨论 | 第37-42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 智能视频监控体系下的人脸识别 | 第45-55页 |
| ·人脸尺寸归一化对SLLBP人脸识别算法的影响 | 第45-51页 |
| ·基本思路 | 第45-46页 |
| ·图像扩大对识别率的影响 | 第46-48页 |
| ·图像缩小对识别率的影响 | 第48-50页 |
| ·实验结论 | 第50-51页 |
| ·人脸姿态各异性对识别算法精度的影响 | 第51-53页 |
| ·视频序列信息在人脸识别过程中的作用 | 第53-54页 |
| ·在人脸误检问题中的作用 | 第53-54页 |
| ·在训练样本姿态不全问题中的作用 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 人脸识别系统仿真 | 第55-61页 |
| ·系统总体结构 | 第55-57页 |
| ·仿真软件简介 | 第57-58页 |
| ·实验 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-64页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第70页 |
