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实用人脸识别系统:技术研究与系统实现

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·引言第12页
   ·人脸识别算法研究现状第12-15页
     ·人脸识别流程第12-13页
     ·算法概述第13-14页
     ·常用公共人脸库第14-15页
   ·国内外主要的实用人脸识别系统第15-16页
     ·国内主要商业系统第16页
     ·国外主要商业系统第16页
   ·本文的主要工作及论文的组织结构第16-20页
     ·本文主要工作第16-18页
     ·论文的组织结构第18-20页
第二章 自动人脸识别中的光照预处理第20-36页
   ·问题提出第20-21页
   ·常用预处理算法第21-23页
     ·直方图均衡化第21-22页
     ·对数变换第22页
     ·形态学商图像第22-23页
   ·对数全变分模型及其改进方法第23-30页
     ·对数全变分模型第23-25页
     ·TV + L~1 模型的快速求解算法第25-28页
     ·对数变换对模型的影响第28-29页
     ·改进对数全变分模型第29-30页
   ·实验与分析第30-35页
     ·测试数据第30-33页
     ·测试方法与测试结果第33-34页
     ·结果分析第34-35页
   ·本章 小结第35-36页
第三章 人脸特征提取与特征挑选第36-64页
   ·常用的人脸特征第36-45页
     ·Gabor 特征第36-42页
     ·LBP 特征第42-45页
   ·基于改进对数全变分模型的人脸显著特征挑选方法第45-54页
     ·显著特征在人脸识别中的作用第45-46页
     ·利用改进对数全变分模型提取人脸几何结构第46-48页
     ·基于几何结构的Gabor 特征表达第48-49页
     ·基于Hausdorff 距离的多特征融合方法第49-51页
     ·实验与分析第51-54页
   ·基于AdaBoost 的人脸特征挑选方法第54-62页
     ·AdaBoost 算法简介第54-56页
     ·AdaBoost 在人脸特征选择中的应用第56-57页
     ·利用AdaBoost 算法挑选Gabor 和LBP 特征第57-59页
     ·实验与分析第59-62页
   ·本章 小结第62-64页
第四章 基于人脸识别的智能化小区管理系统设计第64-76页
   ·系统概述第64-65页
     ·系统目标第64页
     ·系统功能与特点第64-65页
   ·智能化小区管理系统总体设计第65-66页
     ·系统工作流程第65-66页
     ·人脸识别流程第66页
   ·系统硬件设计第66-68页
     ·系统硬件总体架构第66页
     ·系统硬件平台第66-67页
     ·门禁控制器第67页
     ·数据采集终端第67-68页
   ·软件结构及各模块功能第68-72页
     ·软件整体结构第68页
     ·网络服务器程序第68-69页
     ·识别终端程序第69-71页
     ·用户客户端程序第71-72页
   ·识别核心算法封装第72-73页
     ·算法封装结构第72页
     ·算法库使用方法第72-73页
   ·软件界面第73-74页
   ·本章 小结第74-76页
第五章 总结与展望第76-78页
   ·总结第76页
   ·展望第76-78页
参考文献第78-86页
致谢第86-87页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第87-88页
附件第88页

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