危险场所人脸识别门禁管理系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别技术的发展 | 第10-13页 |
| ·人脸识别的发展历程 | 第10-12页 |
| ·人脸识别的发展趋势 | 第12-13页 |
| ·门禁管理系统 | 第13-14页 |
| ·本课题研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 人脸识别方法概述 | 第15-27页 |
| ·人脸图像预处理 | 第15-16页 |
| ·人脸模式识别系统简述 | 第16-24页 |
| ·人脸检测及定位 | 第16-17页 |
| ·人脸检测算法研究 | 第17-21页 |
| ·人脸识别算法研究 | 第21-24页 |
| ·标准人脸数据库 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 人脸图像的预处理 | 第27-34页 |
| ·人脸图像的灰度化 | 第27-28页 |
| ·人脸图像的标准化 | 第28-31页 |
| ·人脸图像的几何标准化 | 第29-30页 |
| ·人脸图像的灰度标准化 | 第30-31页 |
| ·二值化 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于 PCA 的人脸识别改进算法 | 第34-57页 |
| ·K-L 变换基本原理 | 第34-36页 |
| ·基于 PCA 的人脸识别 | 第36-39页 |
| ·特征子空间的构造 | 第36-38页 |
| ·训练样本的特征提取 | 第38页 |
| ·基于 PCA 的人脸识别 | 第38-39页 |
| ·基于 2DPCA 的人脸识别 | 第39-43页 |
| ·2D-PCA 的基本思想 | 第39-41页 |
| ·基于 2DPCA 的人脸特征提取 | 第41-42页 |
| ·PCA 与 2DPCA 实验设计及结果分析 | 第42-43页 |
| ·PCA 算法的改进 | 第43-50页 |
| ·基于图像增强技术的 PCA | 第43-45页 |
| ·基于分块 PCA 的人脸识别方法 | 第45-50页 |
| ·改进 PCA 实验结果分析 | 第50页 |
| ·改进 PCA+2DPCA 人脸识别算法 | 第50-56页 |
| ·图像增强 PCA+2DPCA | 第51-52页 |
| ·MPCA+2DPCA | 第52-53页 |
| ·图像增强 PCA+MPCA | 第53-55页 |
| ·图像增强 PCA +MPCA+2DPCA | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 门禁管理系统的设计与实现 | 第57-63页 |
| ·系统构架 | 第57页 |
| ·实时监控 | 第57-58页 |
| ·门禁控制 | 第58-59页 |
| ·数据管理 | 第59-60页 |
| ·统计查询 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 总结 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表文章目录 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-76页 |
