人脸识别技术及其在汽车防盗中的应用



人脸识别技术及其在汽车防盗中的应用

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人脸识别技术及其在汽车防盗中的应用

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-7 页
致谢	第7-12 页
第一章绪论	第12-17 页
· 人脸识别技术的现状和意义	第12-13 页
· 智能汽车防盗技术发展和现状	第13-15 页
· 人脸识别在汽车防盗上的应用前景	第15-16 页
· 本文研究的内容及重点	第16-17 页
第二章人脸图像预处理技术	第17-23 页
· 数字图像处理技术概述	第17 页
· 数字图像常见的格式	第17-18 页
· 人脸图像预处理技术	第18-22 页
· 光线补偿	第18 页
· 灰度变化	第18 页
· 人脸图像高斯平滑滤波	第18-21 页
· 图像二值化	第21-22 页
· 人脸图像预处理结果	第22-23 页
第三章基于DM6446 的人脸识别系统的硬件设计	第23-37 页
· 基于人脸识别的汽车防盗系统总体框图	第23-24 页
· 基于 DM6446 的人脸图像采集平台的设计	第24-37 页
· VCM6446 介绍	第26-27 页
· DM6446-ARM 子系统	第27-29 页
· DM6446-DSP 子系统	第29-31 页
· 双处理器的协同工作	第31-32 页
· 图像采集平台视频子系统	第32-37 页
· 图像编解码芯片介绍	第33-34 页
· 图像采集前端模块(VPFE)	第34-35 页
· 图像后端模块(VPBE)	第35-37 页
第四章基于Adaboost算法的人脸检测的研究	第37-46 页
· 图像矩形特征与积分图值	第37-40 页
· 人脸图像矩形特征	第37-38 页
· 积分图值与特征值计算	第38-40 页
· Adaboost训练算法介绍	第40-42 页
· 弱分类器特性	第40-41 页
· 强分类器特性	第41-42 页
· 级联分类器特性	第42-43 页
· 人脸检测过程	第43-46 页
第五章基于PCA 的人脸识别算法的研究	第46-54 页
· 引言	第46 页
· PCA 的理论基础	第46-50 页
· 投影向量	第46-47 页
· PCA 的作用及其统计特性	第47-48 页
· 特征脸	第48-49 页
· 奇异值分解（SVD）	第49 页
· 利用小矩阵计算大矩阵特征向量	第49 页
· 图片归一化	第49-50 页
· 用 PCA 算法进行人脸识别	第50-54 页
· PCA 算法简介	第50-51 页
· 基于特征脸的人脸识别算法	第51-54 页
· 建立人脸特征模板	第51-53 页
· 人脸图像识别过程	第53-54 页
第六章人脸识别软件设计	第54-67 页
· 引言	第54 页
· 人脸识别软件详细设计	第54-58 页
· 人脸检测软件详细设计	第55-56 页
· 人脸识别软件详细设计	第56-58 页
· 人脸识别软件实现与实验结果	第58-65 页
· OPENCV 安装	第59-61 页
· 人脸检测软件实现	第61-63 页
· 视频类的构建	第61 页
· 人脸图像处理类的构建	第61-62 页
· 人脸检测的结果	第62-63 页
· 人脸识别软件的实现与结果	第63-65 页
· 人脸识别软件的移植	第65-67 页
第七章总结与展望	第67-68 页
参考文献	第68-71 页
硕士阶段撰写的论文	第71-72 页
附件一	第72-73 页
附件二	第73-74 页
附件三	第74-76页

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