人脸识别的智能门禁系统的研究与设计
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸识别技术的发展及国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 嵌入式技术简介 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 2 系统的整体方案设计及软硬件平台的搭建 | 第15-26页 |
| 2.1 系统的需求分析 | 第15页 |
| 2.2 系统的特点及指标 | 第15-16页 |
| 2.3 系统整体方案设计 | 第16页 |
| 2.4 硬件方案设计 | 第16-17页 |
| 2.4.1 处理器的选择 | 第16-17页 |
| 2.4.2 图像采集设备 | 第17页 |
| 2.4.3 存储器的选择 | 第17页 |
| 2.4.4 显示模块 | 第17页 |
| 2.5 嵌入式操作系统的选择 | 第17-18页 |
| 2.6 主机开发环境的搭建 | 第18-21页 |
| 2.7 嵌入式操作系统编译 | 第21-24页 |
| 2.7.1 BootLoader | 第21页 |
| 2.7.2 Linux内核的配置及编译 | 第21-23页 |
| 2.7.3 根文件系统的制作 | 第23-24页 |
| 2.8 信息管理中心开发平台的搭建 | 第24-25页 |
| 2.8.1 数据库MySQL | 第24-25页 |
| 2.9 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 人脸识别算法的研究 | 第26-56页 |
| 3.1 人脸识别算法概述 | 第26-28页 |
| 3.2 图像的预处理 | 第28-31页 |
| 3.2.1 彩色图像的灰度化 | 第28-29页 |
| 3.2.2 去噪声处理 | 第29-30页 |
| 3.2.3 直方图均衡化 | 第30-31页 |
| 3.2.4 图像的大小归一化 | 第31页 |
| 3.3 基于Adaoost算法的人脸检测 | 第31-39页 |
| 3.3.1 Haar特征及图像特征数的计算 | 第32-36页 |
| 3.3.2 Adaboost算法的基本原理 | 第36-37页 |
| 3.3.3 Adaboost分类器的设计 | 第37-38页 |
| 3.3.4 人脸检测仿真实验 | 第38-39页 |
| 3.4 基于PCA的人脸识别 | 第39-44页 |
| 3.4.1 K-L变换 | 第39-40页 |
| 3.4.2 PCA用于人脸识别 | 第40-44页 |
| 3.5 提高PCA算法的抗干扰性的研究 | 第44-48页 |
| 3.5.1 局部二值模式的基本原理 | 第45-47页 |
| 3.5.2 基于LBP与PCA结合的人脸识别 | 第47页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第47-48页 |
| 3.6 侧面人脸识别算法的研究 | 第48-55页 |
| 3.6.1 自编码器模型和限制玻尔兹曼机 | 第48-50页 |
| 3.6.2 反向传播算法 | 第50-51页 |
| 3.6.3 自编码器模型的训练 | 第51-53页 |
| 3.6.4 基于自编码器的正面人脸重建 | 第53-55页 |
| 3.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 系统软件设计 | 第56-76页 |
| 4.1 实时图像采集及预处理 | 第57-59页 |
| 4.1.1 V4L2的简介 | 第57-58页 |
| 4.1.2 图像采集 | 第58-59页 |
| 4.2 人脸检测的设计 | 第59-60页 |
| 4.3 防照片欺诈行为的设计 | 第60-65页 |
| 4.3.1 基于Adaboost算法的眨眼检测 | 第60-61页 |
| 4.3.2 正负样本的选取 | 第61-62页 |
| 4.3.3 训练分类器 | 第62-64页 |
| 4.3.4 眨眼检测 | 第64-65页 |
| 4.4 人脸识别模块 | 第65-68页 |
| 4.4.1 训练阶段 | 第65-67页 |
| 4.4.2 识别阶段 | 第67-68页 |
| 4.5 信息管理中心的设计 | 第68-75页 |
| 4.5.1 登录模块 | 第68-70页 |
| 4.5.2 主界面 | 第70页 |
| 4.5.3 用户管理 | 第70-71页 |
| 4.5.4 管理员密码修改 | 第71-72页 |
| 4.5.5 人员信息管理 | 第72-74页 |
| 4.5.6 门禁设置 | 第74-75页 |
| 4.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 5 系统测试结果及分析 | 第76-82页 |
| 5.1 人脸实时检测结果与分析 | 第76页 |
| 5.2 活体检测结果 | 第76-77页 |
| 5.3 人脸识别结果 | 第77-80页 |
| 5.4 正面人脸重建效果验证 | 第80-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 6 结论 | 第82-84页 |
| 6.1 结论 | 第82页 |
| 6.2 不足及改进之处 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
