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人脸识别系统的研究与实现

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人脸识别系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-15页
  · 研究背景第11-12页
  · 研究意义及应用第12-13页
    · 在金融银行系统的应用第12-13页
    · 在政法系统的应用第13页
    · 其他方面的应用第13页
  · 人脸识别技术的研究难点第13-14页
  · 本文的主要研究内容第14-15页
第2章 常用识别方法综述和完整人脸识别系统的组成框架第15-20页
  · 人脸识别方法综述第15-17页
    · 基于几何特征的方法第15页
    · 基于模板匹配的方法第15-16页
    · 基于神经网络的方法第16页
    · 基于特征脸的方法第16-17页
    · 基于弹性图匹配的方法第17页
  · 完整人脸识别系统的组成框架第17-18页
  · 本章小结第18-20页
第3章 图像预处理第20-24页
  · 将彩色人脸图像转化为 256 级灰度图像第20-21页
  · 去噪滤波第21-22页
  · 利用图像的灰度投影曲线确定人脸的左右边界第22-23页
  · 分离高低灰度图第23页
  · 人脸图像的剪裁与缩放第23页
  · 本章小结第23-24页
第4章 基于肤色特征的人脸区域检测第24-32页
  · 人脸肤色的色彩处理第24-27页
    · 色彩空间模型第24-26页
    · 人脸肤色空间的选取与建模第26-27页
  · 人脸区域检测的实现过程第27-29页
    · 基于 RGB 模型的方法第28-29页
    · 基于高斯模型的方法第29页
  · 人脸区域的框选第29-31页
  · 本章小结第31-32页
第5章 人脸特征提取第32-38页
  · 人脸特征提取概述第32-33页
    · 几何特征提取第32页
    · 代数特征提取第32-33页
  · 图像的 DCT 变换第33页
  · PCA 算法在人脸识别系统中的应用第33-37页
    · K-L 变换的原理第34-35页
    · 基于 PCA 算法的人脸特征提取第35-37页
  · 本章小结第37-38页
第6章 人脸识别分类器的设计第38-43页
  · 最小距离分类器第38-40页
  · 近邻分类器第40-41页
  · 隐马尔可夫模型分类器第41-42页
  · GMM 分类器第42页
  · 本章小结第42-43页
第7章 实验平台的搭建及工程实现第43-58页
  · 实验工具的介绍第43页
  · 人脸特征提取的工程实现第43-45页
    · 图像的 DCT 变换第43-44页
    · 基于 PCA 算法的特征提取第44-45页
  · GMM 分类器设计的工程实现第45-49页
    · GMM 模型的训练第45-46页
    · 阈值的计算第46-49页
  · 人脸识别系统的设计第49-53页
    · 图像采集第49-50页
    · 图像预处理第50页
    · 人脸区域检测第50-51页
    · 人脸注册第51-52页
    · 人脸识别第52-53页
  · 人脸识别系统的运行界面第53-56页
  · 本章小结第56-58页
第8章 总结与展望第58-60页
  · 工作总结第58-59页
  · 进一步的工作展望第59-60页
参考文献第60-63页
致谢第63 页

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