基于Hadoop的人脸识别系统研究与设计
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第18页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 系统相关技术分析 | 第21-33页 |
| 2.1 Hadoop相关技术 | 第21-30页 |
| 2.1.1 Hadoop框架概述 | 第21-22页 |
| 2.1.2 分布式文件系统HDFS | 第22-25页 |
| 2.1.3 并行计算模型MapReduce | 第25-28页 |
| 2.1.4 分布式数据库Hbase | 第28-30页 |
| 2.2 视频数据处理相关技术简介 | 第30-31页 |
| 2.2.1 视频编码与解压缩 | 第30页 |
| 2.2.2 FFMPEG | 第30-31页 |
| 2.3 人脸识别算法 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 系统关键技术研究 | 第33-47页 |
| 3.1 系统架构 | 第33-35页 |
| 3.2 视频数据上传模块 | 第35-37页 |
| 3.2.1 视频数据分割 | 第35-36页 |
| 3.2.2 视频信息数据还原 | 第36-37页 |
| 3.3 Hadoop视频处理接口设计 | 第37-42页 |
| 3.3.1 Hadoop数据序列化接口扩展 | 第37-39页 |
| 3.3.2 Hadoop输入输出格式扩展 | 第39-41页 |
| 3.3.3 MapReduce中视频数据处理流程 | 第41-42页 |
| 3.4 人脸数据存储与检索 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 人脸检测与识别算法研究 | 第47-59页 |
| 4.1 Adaboost算法理论研究背景 | 第47-49页 |
| 4.2 基于Adaboost的人脸检测算法 | 第49-54页 |
| 4.2.1 扩展Haar特征集 | 第49-51页 |
| 4.2.2 积分图计算方法 | 第51-52页 |
| 4.2.3 多通道分类器训练 | 第52-54页 |
| 4.3 PCA算法 | 第54-55页 |
| 4.4 改进的人脸检测算法性能分析 | 第55-58页 |
| 4.4.1 正负样本数据 | 第55-56页 |
| 4.4.2 改进的Adaboost算法实现与测试 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 系统实现与性能分析 | 第59-77页 |
| 5.1 系统功能介绍 | 第59-64页 |
| 5.1.1 人脸注册模块功能 | 第60-61页 |
| 5.1.2 监控视频处理模块功能 | 第61-63页 |
| 5.1.3 视频检索模块 | 第63-64页 |
| 5.2 集群环境部署 | 第64-73页 |
| 5.2.1 Hadoop集群环境搭建 | 第65-70页 |
| 5.2.2 Hbase环境搭建 | 第70-72页 |
| 5.2.3 集群其他软件运行环境配置 | 第72-73页 |
| 5.3 系统测试 | 第73-75页 |
| 5.3.1 Hadoop图像处理功能测试 | 第73-74页 |
| 5.3.2 系统性能测试 | 第74-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 总结和展望 | 第77-79页 |
| 论文总结 | 第77页 |
| 工作展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 详细摘要 | 第86-90页 |
