基于人脸识别技术的驾驶员考试防作弊系统设计
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·驾驶员考试防作弊系统的研究现状 | 第8-9页 |
| ·人脸识别技术和挑战性问题 | 第9-10页 |
| ·人脸识别的主要方法 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容及组织 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容贡献 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 系统概述 | 第13-16页 |
| ·系统要求 | 第13-14页 |
| ·关键问题分析 | 第14页 |
| ·开发系统的模式 | 第14-16页 |
| 第三章 系统需求分析 | 第16-19页 |
| ·可行性分析 | 第16-17页 |
| ·技术可行性 | 第16页 |
| ·操作可行性 | 第16-17页 |
| ·需求分析 | 第17页 |
| ·功能需求分析 | 第17页 |
| ·非功能需求分析 | 第17页 |
| ·仿真环境需求分析 | 第17-19页 |
| 第四章 系统总体设计 | 第19-23页 |
| ·架构设计 | 第19-22页 |
| ·总体设计 | 第19-21页 |
| ·应用架构 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第五章 系统详细设计 | 第23-30页 |
| ·人脸正面图像采集 | 第23页 |
| ·图像预处理 | 第23页 |
| ·人脸图像的特征提取 | 第23-25页 |
| ·最大散度差鉴别分析算法与改进 | 第24-25页 |
| ·分类识别 | 第25-30页 |
| ·支持向量机简介 | 第26-27页 |
| ·支持向量机的线性分类原理 | 第27-28页 |
| ·支持向量机的非线性分类原理 | 第28-29页 |
| ·支持向量机的应用问题 | 第29-30页 |
| 第六章 系统算法的仿真与测试 | 第30-37页 |
| ·系统算法仿真环境简介 | 第30页 |
| ·关键算法仿真 | 第30-33页 |
| ·读取样本图像的算法仿真 | 第30-31页 |
| ·最大散度差鉴别分析算法仿真 | 第31-32页 |
| ·用于多分类的支持向量机的算法仿真 | 第32-33页 |
| ·系统测试 | 第33-37页 |
| ·系统的测试环境与方案 | 第33页 |
| ·系统的测试数据简介 | 第33-34页 |
| ·系统的测试结果与分析 | 第34-37页 |
| 第七章 总结与展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-43页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第43-44页 |
| 附录 | 第44-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
