| 第一章 概述 | 第6-15页 |
| 1.1 监控系统的发展 | 第6-8页 |
| 1.1.1 模拟图像监控阶段 | 第6-7页 |
| 1.1.2 数字图像监控阶段 | 第7-8页 |
| 1.1.3 网络图像监控阶段 | 第8页 |
| 1.2 国内外现状及今后的发展方向 | 第8-9页 |
| 1.2.1 国内外现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 图像监控系统的发展方向 | 第9页 |
| 1.3 主要应用技术 | 第9-15页 |
| 第二章 人像识别综述 | 第15-37页 |
| 2.1 模式识别概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 关于模式识别的基本概念 | 第15页 |
| 2.1.2 模式识别系统的组成 | 第15-17页 |
| 2.2 人脸识别方法综述 | 第17-26页 |
| 2.2.1 当前主要应用的人脸识别方法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 使用基于特征值的方法进行人脸区域的检测 | 第20-26页 |
| 2.3 使用BP网络实现人脸识别 | 第26-37页 |
| 2.3.1 网络结构设计 | 第26-28页 |
| 2.3.2 反向传播算法 | 第28-31页 |
| 2.3.3 网络参数选择 | 第31-33页 |
| 2.3.4 改进后的BP算法 | 第33-37页 |
| 第三章 基于网络的视频图像传输 | 第37-50页 |
| 3.1 网络体系结构及常用协议简介 | 第37-40页 |
| 3.2 视频图像信息的网络传输 | 第40-50页 |
| 3.2.1 多媒体信息的网络传输方法 | 第40页 |
| 3.2.2 流式传输方式 | 第40-46页 |
| 3.2.3 多媒体文件下载方式 | 第46-50页 |
| 第四章 系统分析与设计 | 第50-61页 |
| 4.1 面向对象分析设计方法与UML | 第50-51页 |
| 4.1.1 面向对象分析设计方法 | 第50页 |
| 4.1.2 关于UML建模语言 | 第50-51页 |
| 4.2 智能监控系统的系统模型 | 第51-61页 |
| 4.2.1 智能图像监控系统的用例模型视图 | 第52-56页 |
| 4.2.2 智能图像监控系统的结构模型视图 | 第56-58页 |
| 4.2.3 智能图像监控系统的行为模型视图 | 第58-60页 |
| 4.2.4 智能图像监控系统的环境模型视图 | 第60-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 结论 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 中文摘要 | 第66-68页 |
| Abstract | 第68页 |