| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 单样本人脸识别算法研究进展 | 第10-11页 |
| 1.3 运动目标检测算法研究进展 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要的工作及创新点 | 第12-13页 |
| 1.5 论文结构组织 | 第13-14页 |
| 第二章 基于多层投票的单样本人脸识别算法 | 第14-28页 |
| 2.1 特征提取模块 | 第14-16页 |
| 2.2 样本分类模块 | 第16-19页 |
| 2.2.1 多层投票分类器 | 第16-17页 |
| 2.2.2 候选标签集计算策略 | 第17-19页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第19-27页 |
| 2.3.1 多噪声条件下的单样本人脸识别 | 第19-21页 |
| 2.3.2 极端光照条件下的单样本人脸识别 | 第21-23页 |
| 2.3.3 进一步讨论 | 第23-27页 |
| 2.4 章结小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于块背景建模和更新的运动目标检测算法 | 第28-36页 |
| 3.1 图像分割 | 第28页 |
| 3.2 帧间差分算法 | 第28-29页 |
| 3.3 相似性度量 | 第29-30页 |
| 3.4 基于块背景建模和更新(3BM)的运动目标检测算法 | 第30-33页 |
| 3.5 实验及分析 | 第33-35页 |
| 3.6 章节小结 | 第35-36页 |
| 第四章 融合MLV和 3BM算法的人脸识别考勤管理系统 | 第36-58页 |
| 4.1 整体框架 | 第36-37页 |
| 4.2 数据库设计 | 第37-41页 |
| 4.2.1 管理员表实体及其属性图 | 第38页 |
| 4.2.2 员工表实体及其属性图 | 第38-39页 |
| 4.2.3 考勤信息表实体及其属性图 | 第39页 |
| 4.2.4 异常登记表实体及其属性图 | 第39-41页 |
| 4.3 人脸图像采集模块 | 第41-48页 |
| 4.3.1 运动目标检测 | 第41-42页 |
| 4.3.2 人脸图像裁剪 | 第42-48页 |
| 4.4 动作识别交互模块 | 第48-50页 |
| 4.5 人脸识别模块 | 第50-53页 |
| 4.6 管理员考勤管理模块 | 第53-57页 |
| 4.6.1 管理员注册 | 第53页 |
| 4.6.2 管理员登录 | 第53-54页 |
| 4.6.3 设置考勤时间 | 第54页 |
| 4.6.4 编辑考勤时间 | 第54-55页 |
| 4.6.5 员工登记 | 第55页 |
| 4.6.6 查看考勤信息记录 | 第55-56页 |
| 4.6.7 异常处理 | 第56-57页 |
| 4.7 章节小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第66-67页 |
| 科研情况 | 第66页 |
| 论文发表情况 | 第66页 |
| 专利 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |