基于图像识别的电子交易身份识别与认证方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.3 论文内容与章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 图像识别技术 | 第15-24页 |
| 2.1 人脸检测 | 第15-18页 |
| 2.1.1 图像预处理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 相关特征 | 第16-17页 |
| 2.1.3 检测方法 | 第17-18页 |
| 2.2 人脸匹配 | 第18-23页 |
| 2.2.1 特征脸方法 | 第18-21页 |
| 2.2.2 灰度投影法 | 第21页 |
| 2.2.3 卷积神经网络方法 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 身份识别与认证系统 | 第24-38页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第24页 |
| 3.2 系统概要设计 | 第24-25页 |
| 3.2.1 总体架构 | 第24-25页 |
| 3.2.2 开发环境 | 第25页 |
| 3.3 系统详细设计 | 第25-37页 |
| 3.3.1 功能模块设计 | 第25-33页 |
| 3.3.2 业务方法设计 | 第33-37页 |
| 3.4 系统实现 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于图像的身份识别与认证 | 第38-58页 |
| 4.1 需求分析 | 第38页 |
| 4.2 模块设计 | 第38-41页 |
| 4.2.1 功能设计 | 第38-40页 |
| 4.2.2 业务方法设计 | 第40-41页 |
| 4.2.3 验证流程设计 | 第41页 |
| 4.3 面部检测 | 第41-47页 |
| 4.3.1 快速LAB级联 | 第44-45页 |
| 4.3.2 粗糙MLP级联 | 第45-46页 |
| 4.3.3 精细MLP级联 | 第46-47页 |
| 4.3.4 实现 | 第47页 |
| 4.4 特征点定位 | 第47-51页 |
| 4.4.1 Global SAN | 第48-49页 |
| 4.4.2 Local SANs | 第49-50页 |
| 4.4.3 实现 | 第50-51页 |
| 4.5 特征提取与比对 | 第51-53页 |
| 4.5.1 AlexNet | 第51-52页 |
| 4.5.2 VIPLFaceNet | 第52-53页 |
| 4.5.3 实现 | 第53页 |
| 4.6 眨眼检测 | 第53-55页 |
| 4.6.1 检测算法 | 第54页 |
| 4.6.2 实现 | 第54-55页 |
| 4.7 双人识别 | 第55-57页 |
| 4.7.1 识别算法 | 第56页 |
| 4.7.2 实现 | 第56-57页 |
| 4.8 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 系统测试 | 第58-64页 |
| 5.1 身份识别与认证系统测试 | 第58-59页 |
| 5.1.1 测试环境 | 第58页 |
| 5.1.2 系统稳定性 | 第58页 |
| 5.1.3 平均响应时间 | 第58页 |
| 5.1.4 并发用户数 | 第58-59页 |
| 5.1.5 硬件资源占用率 | 第59页 |
| 5.2 图像识别测试 | 第59-63页 |
| 5.2.1 识别准确测试 | 第59-61页 |
| 5.2.2 识别性能测试 | 第61-63页 |
| 5.3 系统分析 | 第63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 攻读硕士期间取得的工作成果 | 第69-70页 |
