移动环境下大数据人脸识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国内外研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 发展趋势及存在的主要问题 | 第14-16页 |
| 1.3 公共人脸数据库 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第19-29页 |
| 2.1 前言 | 第19页 |
| 2.2 人脸识别概述 | 第19-22页 |
| 2.2.1 人脸识别的研究内容 | 第19-20页 |
| 2.2.2 人脸识别的优点 | 第20-21页 |
| 2.2.3 人脸识别的难点 | 第21-22页 |
| 2.3 人脸光照预处理 | 第22-23页 |
| 2.3.1 光照变化对人脸识别的影响 | 第22页 |
| 2.3.2 光照预处理的方法 | 第22-23页 |
| 2.4 大规模人脸识别 | 第23-25页 |
| 2.4.1 大规模人脸库对人脸识别的影响 | 第23-24页 |
| 2.4.2 大规模人脸识别的方法 | 第24-25页 |
| 2.5 聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 移动环境下基于小波的光照预处理方法 | 第29-38页 |
| 3.1 前言 | 第29页 |
| 3.2 基于小波变换的光照分析 | 第29-31页 |
| 3.3 移动环境下基于小波的光照预处理方法 | 第31-33页 |
| 3.3.1 自商图像的光照预处理方法 | 第32-33页 |
| 3.3.2 移动环境下基于小波的光照预处理方法 | 第33页 |
| 3.4 实验与结果 | 第33-37页 |
| 3.4.1 人脸库 | 第33页 |
| 3.4.2 实验描述 | 第33-34页 |
| 3.4.3 结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于聚类的大规模人脸识别加速算法 | 第38-46页 |
| 4.1 前言 | 第38页 |
| 4.2 大规模人脸识别的分析 | 第38-39页 |
| 4.3 K-MEANS聚类算法 | 第39-40页 |
| 4.4 基于聚类的大规模人脸识别加速算法 | 第40-43页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第43-45页 |
| 4.5.1 人脸库 | 第43页 |
| 4.5.2 实验描述 | 第43页 |
| 4.5.3 结果与分析 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 移动环境下大规模人脸识别系统的设计与实现 | 第46-54页 |
| 5.1 前言 | 第46页 |
| 5.2 移动环境下大规模人脸识别系统的设计 | 第46-49页 |
| 5.2.1 系统需求 | 第46-47页 |
| 5.2.2 系统的总体架构 | 第47-49页 |
| 5.3 移动环境下大规模人脸识别系统的实现 | 第49-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 A 攻读硕士期间发表的论文目录 | 第61-62页 |
| 附录 B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第62页 |
