| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状与研究综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究综述 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构 | 第15-18页 |
| 第二章 人脸识别相关技术研究 | 第18-31页 |
| 2.1 人脸识别技术的基本框架 | 第18页 |
| 2.2 常规的人脸识别技术 | 第18-20页 |
| 2.3 基于多分类逻辑回归算法的人脸识别 | 第20-27页 |
| 2.3.1 Adaboost+Cascade人脸检测算法的设计 | 第20-23页 |
| 2.3.2 基于多分类逻辑回归算法的设计 | 第23-27页 |
| 2.4 多分类逻辑回归算法在人脸识别中的应用 | 第27-30页 |
| 2.5 无人机上的人脸识别面临的挑战 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 无人机拍摄的图片失真问题与解决方案 | 第31-52页 |
| 3.1 无人机拍摄的图片失真问题 | 第31-32页 |
| 3.1.1 引言 | 第31页 |
| 3.1.2 暗光和曝光的现象 | 第31页 |
| 3.1.3 抖动模糊现象 | 第31-32页 |
| 3.1.4 广角相机拍摄的畸变现象 | 第32页 |
| 3.2 曝光和暗光图片的处理 | 第32-36页 |
| 3.2.1 处理方法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 实验设计与结果分析 | 第34-36页 |
| 3.3 抖动模糊图片的处理 | 第36-39页 |
| 3.3.1 处理方法 | 第36-38页 |
| 3.3.2 实验设计与结果分析 | 第38-39页 |
| 3.4 广角相机拍摄引起的图片畸变处理 | 第39-45页 |
| 3.4.1 处理方法 | 第39-44页 |
| 3.4.2 实验设计与结果分析 | 第44-45页 |
| 3.5 综合实验设计与结果分析 | 第45-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 数据增强在无人机人脸识别中的应用 | 第52-63页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 数据增强方法介绍 | 第52-54页 |
| 4.2.1 头套模型 | 第53-54页 |
| 4.2.2 眼镜模型 | 第54页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第54-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于无人机平台的人脸识别监控系统的实现 | 第63-71页 |
| 5.1 系统结构与工作流程 | 第63-64页 |
| 5.2 软硬件及实验环境配置介绍 | 第64-66页 |
| 5.3 软件功能模块实现 | 第66-69页 |
| 5.3.1 数据采集模块 | 第67页 |
| 5.3.2 图像处理模块 | 第67页 |
| 5.3.3 人脸检测与识别模块 | 第67-68页 |
| 5.3.4 监控反馈模块 | 第68-69页 |
| 5.4 实验结果 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小节 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 全文总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 附录 | 第79-80页 |
| 详细摘要 | 第80-82页 |