人脸识别在ATM机中的运用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 人脸识别研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 ATM技术存在问题 | 第14-15页 |
| 1.4 章节结构 | 第15-16页 |
| 第二章 银行身份认证系统的需求与系统分析 | 第16-22页 |
| 2.1 本文主要内容及创新点 | 第16页 |
| 2.2 银行系统应用人脸识别的技术意义与优势 | 第16-19页 |
| 2.2.1 人脸识别的技术特点 | 第16-17页 |
| 2.2.2 银行系统使用人脸识别的技术意义与优势 | 第17-19页 |
| 2.3 ATM介绍 | 第19-22页 |
| 2.3.1 ATM分类介绍 | 第19-20页 |
| 2.3.2 ATM系统安全 | 第20-22页 |
| 第三章 人脸识别ATM系统设计 | 第22-41页 |
| 3.1 ATM控制软件设计 | 第22页 |
| 3.1.1 设计标准 | 第22页 |
| 3.2 系统整体设计与逻辑构架搭建 | 第22-25页 |
| 3.3 业务流程开发 | 第25-27页 |
| 3.4 ATMC软件协议 | 第27-28页 |
| 3.5 人脸检测技术 | 第28-31页 |
| 3.5.1 防跟踪系统 | 第30-31页 |
| 3.6 人脸识别的安全防范设计 | 第31-34页 |
| 3.6.1 人脸确认 | 第31-33页 |
| 3.6.2 尾随预警 | 第33-34页 |
| 3.7 人脸检测安全状态判定及系统设计 | 第34页 |
| 3.8 主要技术难点及解决方案 | 第34-41页 |
| 3.8.1 技术难点 | 第34-35页 |
| 3.8.2 解决方案 | 第35页 |
| 3.8.3 图像预处理 | 第35-38页 |
| 3.8.4 面部特征提取 | 第38-40页 |
| 3.8.5 人脸检测异常判定 | 第40-41页 |
| 第四章 ATM验证系统的改建 | 第41-63页 |
| 4.1 ATM验证系统流程 | 第41-44页 |
| 4.2 人脸识别认证授权设计 | 第44-46页 |
| 4.2.1 设计思路 | 第44-45页 |
| 4.2.2 人脸识别系统的实现 | 第45-46页 |
| 4.3 人脸特征的提取 | 第46-59页 |
| 4.3.1 神经网络识别法 | 第49-50页 |
| 4.3.2 神经网络识别法实现方式 | 第50-54页 |
| 4.3.3 神经网络识别实现代码 | 第54-59页 |
| 4.4 视频采集模块 | 第59-60页 |
| 4.5 ATM整机设备 | 第60-63页 |
| 4.5.1 整机流程验证 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |
