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2D-PCA特征提取及其在人脸识别中的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·课题研究背景及意义第10-12页
   ·人脸识别技术的国内外研究现状与进展第12-13页
   ·人脸识别技术的应用领域及发展趋势第13-14页
   ·论文的主要内容和结构安排第14-16页
第2章 人脸识别技术第16-30页
   ·常用的人脸检测方法第16-19页
     ·基于知识的人脸检测方法第17页
     ·基于肤色的人脸检测方法第17-18页
     ·基于模板匹配的方法第18页
     ·基于特征的人脸检测方法第18-19页
   ·常用的人脸识别方法第19-22页
     ·基于机器学习的方法第20页
     ·基于代数特征的人脸识别方法第20-21页
     ·隐马尔科夫模型第21-22页
     ·弹性图匹配方法第22页
   ·几种常用的距离分类器第22-24页
   ·人脸识别系统的组成第24-26页
   ·人脸识别难点及性能评估准则第26-28页
   ·本章小结第28-30页
第3章 人脸识别算法的研究第30-48页
   ·Adaboost 人脸检测方法第30-33页
   ·PCA 算法的人脸识别第33-35页
   ·人脸识别算法改进方案第35-43页
     ·二维主成分析的相关理论分析第36-38页
     ·2D-PCA 技术特点第38-40页
     ·分块 2D-PCA第40-42页
     ·分块方法的选择第42-43页
   ·实验分析第43-46页
   ·本章小结第46-48页
第4章 基于 OpenCV 的人脸识别系统的设计与实现第48-62页
   ·初探人脸识别系统设计的共性问题第48-50页
     ·摄像设备的选择第48页
     ·现场环境的设计第48-49页
     ·注册原型图像的选择第49页
     ·学习集的构建第49页
     ·识别输出第49-50页
   ·OpenCV 简介及在本系统中的使用方法第50-52页
   ·人脸识别系统开发及其运行环境第52-56页
     ·实验的软硬件平台第52-53页
     ·系统执行界面第53-56页
   ·人脸识别系统设计与实现第56-61页
     ·算法部分第57页
     ·功能部分第57-61页
   ·本章小结第61-62页
第5章 人脸识别系统实验与数据分析第62-68页
   ·人脸识别系统实验第62-65页
     ·人脸检测实验第62-63页
     ·人脸识别的实验第63-65页
   ·实验结果与分析第65-68页
结论第68-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第74-76页
致谢第76-78页
作者简介第78页

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