| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·生物特征识别的研究意义及应用前景 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别技术 | 第11-12页 |
| ·人脸检测简介 | 第12页 |
| ·人脸检测国内外研究现状 | 第12页 |
| ·人脸识别简介 | 第12-13页 |
| ·人脸识别的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 第二章 基于Haar-Like T特征的人脸检测 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·Haar-Like特征 | 第15-16页 |
| ·Haar-Like T特征 | 第16页 |
| ·Haar-Like T特征与人脸模型匹配关系 | 第16页 |
| ·Haar-Like T特征值计算 | 第16-18页 |
| ·Adaboost算法 | 第18-19页 |
| ·基于Haar-Like T特征的人脸检测算法 | 第19页 |
| ·基于Haar-Like T特征的人脸检测实验 | 第19-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-24页 |
| ·结论 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于Haar-Like T特征的稀疏表示人脸识别算法 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·基于Haar-Like T特征的稀疏表示人脸识别算法引入 | 第27页 |
| ·稀疏表示算法简介 | 第27-28页 |
| ·稀疏表示分类原理 | 第28-29页 |
| ·稀疏表示算法的步骤 | 第29页 |
| ·基于Haar-Like T特征的稀疏表示人脸识别算法 | 第29-31页 |
| ·实验与结果分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于Haar-Like T 特征人脸检测实验的调试与实际操作 | 第34-46页 |
| ·实验用到的部分软件工具简介 | 第34页 |
| ·CMake的使用与OpenCV的编译 | 第34-40页 |
| ·Cmake在本文中所起的作用 | 第34页 |
| ·OpenCV简介 | 第34-35页 |
| ·使用CMake工具编译OpenCV | 第35-40页 |
| ·分类器的训练与调试(代码篇) | 第40-42页 |
| ·在Windows控制台下训练分类器 | 第42-46页 |
| 第五章 基于iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球人脸检测的实现 | 第46-57页 |
| ·iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球简介 | 第46页 |
| ·基于iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球人脸检测软件的开发与实现 | 第46-47页 |
| ·客户端注册模块 | 第47-49页 |
| ·实时流播放模块 | 第49-50页 |
| ·回调函数 | 第50-52页 |
| ·视频流解码 | 第52-53页 |
| ·T_YV12类型视频流数据转化为OpenCV格式的图像 | 第53页 |
| ·基于iDS-2DF1-77A型网络红外高清自动跟踪球人脸检测的实现 | 第53-57页 |
| 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
