基于人脸识别的智能保安监控系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外发展及研究现状 | 第11-14页 |
| ·视频监控系统的发展 | 第11-12页 |
| ·国内外人脸识别技术的发展状况 | 第12-13页 |
| ·我国 GPRS 的发展状况 | 第13-14页 |
| ·本文章节安排以及主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 智能保安监控系统的设计 | 第15-26页 |
| ·系统描述与可行性分析 | 第15-16页 |
| ·视频设备选型 | 第16-17页 |
| ·GPRS 模块 | 第17-24页 |
| ·PTB200GPRS 模块介绍 | 第18-21页 |
| ·AT 指令集 | 第21-22页 |
| ·短信彩信发送 | 第22-24页 |
| ·智能保安监控系统 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于 PCA 的人脸识别算法 | 第26-41页 |
| ·人脸识别方法 | 第26-31页 |
| ·人脸图像预处理 | 第31-36页 |
| ·图像归一化 | 第31-35页 |
| ·图像二值化 | 第35-36页 |
| ·主成分分析法（PCA） | 第36-40页 |
| ·PCA 算法 | 第36-37页 |
| ·PCA 人脸识别 | 第37-39页 |
| ·基于 PCA 的人脸识别算法的优缺点 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 结合 LBP 和 PCA 的人脸识别算法 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·基于局部二元模式（LBP）的人脸表达 | 第42-44页 |
| ·结合 LBP 和 PCA 的人脸识别算法 | 第44-47页 |
| ·算法流程 | 第44-45页 |
| ·训练样本图像特征提取 | 第45页 |
| ·测试图像特征提取 | 第45-46页 |
| ·应用最邻近分类器识别 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 人脸识别系统实现 | 第50-56页 |
| ·系统软硬件环境 | 第50-51页 |
| ·系统主要功能和特点 | 第51-52页 |
| ·人脸识别系统界面 | 第52-55页 |
| ·人脸采集界面 | 第52-53页 |
| ·数据录入界面 | 第53-55页 |
| ·人脸识别界面 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 在学研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
