面向身份认证的人脸识别及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的优势及相关资源 | 第10-14页 |
| ·人脸识别的优势 | 第10-11页 |
| ·人脸识别相关资源 | 第11-14页 |
| ·研究内容及存在的问题 | 第14-19页 |
| ·人脸识别技术的研究内容 | 第14-15页 |
| ·存在的问题 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·本文的研究内容与研究方法 | 第19-21页 |
| ·特征点定位 | 第19-20页 |
| ·人脸几何归一化 | 第20页 |
| ·基于双一维局部二值模式的特征提取方法 | 第20页 |
| ·基于粒子群优化支持向量机的人脸识别方法 | 第20-21页 |
| ·仿真与开发平台 | 第21页 |
| ·论文结构与创新点 | 第21-23页 |
| ·论文结构 | 第21-22页 |
| ·论文创新点 | 第22-23页 |
| 第二章 基于局部梯度算子的特征点定位 | 第23-41页 |
| ·基于局部梯度算子嘴角定位算法 | 第24-33页 |
| ·嘴部区域的检测 | 第24-28页 |
| ·嘴角精确定位 | 第28-33页 |
| ·基于局部梯度算子的人脸归一化方法 | 第33-36页 |
| ·眼睛定位 | 第34页 |
| ·眼球的精确定位 | 第34-35页 |
| ·归一化处理 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-40页 |
| ·实验数据 | 第36页 |
| ·评价标准 | 第36-37页 |
| ·嘴角定位仿真实验 | 第37-39页 |
| ·归一化仿真实验 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于双一维局部二值模式的特征提取 | 第41-57页 |
| ·局部二值模式 | 第42-46页 |
| ·几种直方图度量方法 | 第46-47页 |
| ·双一维局部二值模式 | 第47-50页 |
| ·LBP 的不足 | 第47-48页 |
| ·双一维局部二值模式 | 第48-50页 |
| ·DULBP 相对于LBP 的优势 | 第50页 |
| ·最近邻分类器 | 第50-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-55页 |
| ·JAFFE 库 | 第51-52页 |
| ·测试方法 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于粒子群优化支持向量机的人脸识别 | 第57-79页 |
| ·支持向量机 | 第57-66页 |
| ·理论背景 | 第58-61页 |
| ·支持向量机 | 第61-65页 |
| ·支持向量机的参数选择 | 第65-66页 |
| ·粒子群优化算法 | 第66-69页 |
| ·基本粒子群算法 | 第67-69页 |
| ·带权值的粒子群算法 | 第69页 |
| ·粒子群优化支持向量机 | 第69-72页 |
| ·粒子群优化支持向量机的流程 | 第69-70页 |
| ·性能仿真 | 第70-72页 |
| ·基于粒子群优化支持向量机的人脸识别 | 第72-74页 |
| ·实验结果及分析 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 人脸识别系统开发与应用 | 第79-96页 |
| ·人脸识别平台的构建 | 第79-87页 |
| ·开发环境 | 第81-82页 |
| ·系统模块介绍 | 第82-87页 |
| ·大型场馆出入控制系统应用 | 第87-92页 |
| ·基于人脸识别技术的出入控制系统 | 第88页 |
| ·基于集群计算机的出入控制系统 | 第88-89页 |
| ·大型场馆出入控制系统应用 | 第89-92页 |
| ·人脸识别查询系统 | 第92-94页 |
| ·数据增补 | 第92-93页 |
| ·数据查询 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第六章 结束语 | 第96-100页 |
| ·本文结论 | 第96-97页 |
| ·工作展望 | 第97-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-112页 |
| 作者在校期间期间发表学术论文情况 | 第112-113页 |
| 作者在校期间期间参加科研情况 | 第113-114页 |
