人脸检测技术在监控系统中的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 人脸检测技术简介 | 第11-12页 |
| 1.4 研究的内容 | 第12页 |
| 1.5 本文的主要工作及论文结构 | 第12-13页 |
| 1.6 本章小结 | 第13-15页 |
| 第2章 人脸检测算法分析 | 第15-21页 |
| 2.1 基于知识的方法 | 第15-16页 |
| 2.2 基于特征的方法 | 第16页 |
| 2.3 模板匹配的方法 | 第16-17页 |
| 2.4 基于外观的方法 | 第17页 |
| 2.5 基于统计的方法 | 第17-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于YCgCb新颜色空间的肤色建模 | 第21-35页 |
| 3.1 常见的颜色空间 | 第22-28页 |
| 3.1.1 RGB空间模型 | 第22-24页 |
| 3.1.2 归一化RGB | 第24-25页 |
| 3.1.3 HIS色彩空间 | 第25-26页 |
| 3.1.4 YCbCr空间模型 | 第26-28页 |
| 3.2 颜色空间地选择 | 第28-29页 |
| 3.3 肤色模型的建立 | 第29-30页 |
| 3.4 二值图像的形态学处理 | 第30-33页 |
| 3.4.1 膨胀 | 第30-31页 |
| 3.4.2 腐蚀 | 第31-32页 |
| 3.4.3 开运算和闭运算 | 第32-33页 |
| 3.5 人脸候选区域的筛选 | 第33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于小波变换的人脸检测 | 第35-45页 |
| 4.1 小波变换基础理论 | 第35-37页 |
| 4.1.1 连续小波变换 | 第35-36页 |
| 4.1.2 离散小波变换 | 第36-37页 |
| 4.2 多分辨率分析和图像的离散小波变换 | 第37-40页 |
| 4.2.1 多分辨率分析 | 第37-38页 |
| 4.2.2 小波函数 | 第38页 |
| 4.2.3 图像小波变换 | 第38-40页 |
| 4.3 小波基函数的选取 | 第40-41页 |
| 4.4 人脸图像小波分解 | 第41-42页 |
| 4.5 一种新的小波分解子图特征融合的方法 | 第42-44页 |
| 4.5.1 现有的小波子图特征融合方法 | 第42-43页 |
| 4.5.2 一种新的小波子图特征融合方法的提出 | 第43-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 数字监控系统的应用---辨脸通 | 第45-53页 |
| 5.1 系统概述 | 第45页 |
| 5.2 系统组成 | 第45-46页 |
| 5.3 考勤系统实现方式 | 第46-47页 |
| 5.4 开发环境需求分析 | 第47-48页 |
| 5.4.1 硬件环境 | 第47-48页 |
| 5.4.2 软件环境 | 第48页 |
| 5.5 服务器统计表及分析 | 第48-51页 |
| 5.5.1 服务器端表 | 第48-49页 |
| 5.5.2 设备信息表 | 第49-50页 |
| 5.5.3 统计结果分析 | 第50-51页 |
| 5.6 人脸检测技术与数字监控系统结合的意义 | 第51页 |
| 5.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |
