基于图像处理与神经网络进行人数统计的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状及未来发展趋势 | 第11-15页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·发展趋势 | 第14-15页 |
| ·论文主要工作及创新点 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 需求分析与系统设计 | 第17-33页 |
| ·整体目标 | 第17页 |
| ·需求分析 | 第17-18页 |
| ·开发及运行环境 | 第18-21页 |
| ·软件环境 | 第18-20页 |
| ·硬件环境 | 第20-21页 |
| ·整体设计 | 第21-22页 |
| ·各模块相关技术介绍 | 第22-32页 |
| ·图像预处理模块 | 第22-25页 |
| ·人数统计模块 | 第25-31页 |
| ·后期校验模块 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 图像预处理模块的设计及实现 | 第33-42页 |
| ·图像降噪模块的设计及实现 | 第33-34页 |
| ·光线补偿模块的设计及实现 | 第34-37页 |
| ·彩色图像均衡化模块的设计及实现 | 第37-40页 |
| ·彩色图像转化为灰度图像的实现 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 人数统计系统的设计及实现 | 第42-63页 |
| ·Haar-like 特征与积分图简介 | 第42-44页 |
| ·基于 Haar 特征的人脸检测 | 第44-53页 |
| ·Haar 分类器的人脸检测效果 | 第53-55页 |
| ·基于 Haar 特征的人脸检测的分析 | 第55-56页 |
| ·BP 人工神经网络的设计及实现 | 第56-60页 |
| ·BP 神经网络的人头检测效果 | 第60-61页 |
| ·基于 BP 人工神经网络的人头检测的分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 后期校验模块与系统整体实验 | 第63-78页 |
| ·肤色校验 | 第63-68页 |
| ·肤色校验的实现 | 第63-67页 |
| ·肤色校验试验结果与分析 | 第67-68页 |
| ·根据参照物来校验人数检测结果 | 第68-72页 |
| ·参照物校验的实现 | 第70-71页 |
| ·参照物校验试验结果与分析 | 第71-72页 |
| ·系统整体测试 | 第72-77页 |
| ·系统界面与使用介绍 | 第72-73页 |
| ·测试结果 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结和展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
