基于人脸识别的身份验证系统研究
| 独创性说明 | 第1-3页 |
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 致谢 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究的意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-12页 |
| 第二章 基于肤色特征的人脸检测 | 第12-28页 |
| ·几种典型的人脸检测方法介绍 | 第12-15页 |
| ·基于肤色的人脸检测 | 第15-16页 |
| ·肤色特征在人脸检测中的特点 | 第15页 |
| ·肤色特征的人脸检测通用模型 | 第15-16页 |
| ·颜色模型 | 第16-19页 |
| ·RGB模型 | 第17-18页 |
| ·HIS模型 | 第18-19页 |
| ·YCbCr模型 | 第19页 |
| ·颜色空间的选择 | 第19-20页 |
| ·基于肤色人脸检测算法的实现 | 第20-28页 |
| ·算法流程 | 第20-21页 |
| ·人脸分割 | 第21-25页 |
| ·人脸验证 | 第25-26页 |
| ·实验结果 | 第26-28页 |
| 第三章 人脸图像预处理 | 第28-37页 |
| ·人脸图像与图像处理 | 第28-31页 |
| ·数字图像 | 第28-29页 |
| ·人脸图像的灰度表示 | 第29-30页 |
| ·人脸图像的平滑及消除噪声 | 第30-31页 |
| ·人脸图像的标准化 | 第31-34页 |
| ·图像的旋转校正 | 第31-33页 |
| ·图像的尺寸归一化 | 第33-34页 |
| ·图像的灰度归一化 | 第34页 |
| ·人脸图像的压缩 | 第34-37页 |
| ·小波变换 | 第34-35页 |
| ·人脸图像的小波变换 | 第35-37页 |
| 第四章 基于奇异值分解的人脸识别 | 第37-49页 |
| ·几种典型的人脸识别方法介绍 | 第37-40页 |
| ·人脸的奇异值分解及特征提取 | 第40-45页 |
| ·奇异值分解及其性质 | 第40-41页 |
| ·特征提取 | 第41-43页 |
| ·分类器的选择 | 第43-45页 |
| ·基于奇异值分解的人脸识别算法的实现 | 第45-49页 |
| ·算法流程 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-49页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第49-56页 |
| ·实验系统开发和运行环境 | 第49-52页 |
| ·软硬件平台 | 第49-50页 |
| ·系统执行界面 | 第50-52页 |
| ·人脸数据库的建立 | 第52-54页 |
| ·实验结果 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第61页 |
