基于视频的实时人脸识别系统研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·人脸识别技术的背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·人脸识别相关技术国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·人脸检测技术 | 第10-12页 |
| ·眼睛定位技术 | 第12页 |
| ·人脸识别技术 | 第12-14页 |
| ·人脸识别的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的主要研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 人脸检测 | 第17-23页 |
| ·Adaboost人脸检测方法 | 第17-20页 |
| ·Haar-like特征及其特征值的快速计算 | 第17-18页 |
| ·基于Adaboost算法的分类器 | 第18-19页 |
| ·级联分类器 | 第19-20页 |
| ·人脸检测的实现和实验结果分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 人脸特征定位与归一化 | 第23-33页 |
| ·眼睛定位 | 第23-27页 |
| ·ASEF滤波器的构建 | 第23-26页 |
| ·ASEF实现眼睛定位 | 第26-27页 |
| ·人脸归一化处理 | 第27-31页 |
| ·人脸对齐 | 第28-29页 |
| ·人脸图像质量增强 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 特征提取 | 第33-41页 |
| ·特征提取方法概述 | 第33-34页 |
| ·LBP基本原理 | 第34-36页 |
| ·基本LBP算子 | 第34页 |
| ·扩展的LBP算子 | 第34-36页 |
| ·LBP的发展演化 | 第36-39页 |
| ·统一LBP | 第36-37页 |
| ·旋转不变LBP | 第37-38页 |
| ·局部三值模式 | 第38-39页 |
| ·LBP特征提取 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 SVM分类判别 | 第41-52页 |
| ·支持向量机 | 第41-46页 |
| ·线性可分SVM | 第41-43页 |
| ·线性不可分SVM | 第43-44页 |
| ·非线性可分SVM | 第44-46页 |
| ·SVM分类器的设计 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·人脸数据库 | 第48-49页 |
| ·训练分类器的构建 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 实时人脸识别系统实现 | 第52-56页 |
| ·系统简介 | 第52页 |
| ·实时人脸识别系统展示 | 第52-54页 |
| ·系统识别算法实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62页 |
