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智能门禁系统中人脸活体检测方法研究

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智能门禁系统中人脸活体检测方法研究
论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-20页
  1.1 研究背景及意义第8-10页
  1.2 国内外研究现状第10-17页
    1.2.1 基于纹理信息的活体检测第11-13页
    1.2.2 基于运动信息的活体检测第13-16页
    1.2.3 基于多光谱的活体检测第16-17页
    1.2.4 基于多模态特征的活体检测第17页
  1.3 研究内容及论文结构第17-20页
2 人脸活体检测相关理论基础第20-30页
  2.1 人脸成像模型分析第20-22页
    2.1.1 Lambertian模型第20-21页
    2.1.2 真实人脸和照片人脸成像模型第21-22页
  2.2 人脸活体检测数据库第22-24页
  2.3 人脸检测第24-26页
  2.4 支持向量机分类理论第26-28页
  2.5 活体检测性能评价指标第28-29页
  2.6 本章小结第29-30页
3 基于梯度方向直方图的人脸活体判别方法第30-40页
  3.1 梯度方向直方图及其相似性测算第30-33页
    3.1.1 梯度方向直方图第30-32页
    3.1.2 直方图相似性测算方法第32-33页
  3.2 梯度信息描述人脸纹理第33-34页
  3.3 人脸活体判别方案第34-37页
  3.4 实验结果与分析第37-39页
  3.5 本章小结第39-40页
4 LBP特征结合深度学习的人脸活体判别第40-50页
  4.1 基于LBP的人脸特征描述第40-42页
  4.2 深度学习网络模型第42-45页
  4.3 基于LBP和DBN的人脸活体判别方案第45-47页
  4.4 实验与分析第47-49页
  4.5 本章小结第49-50页
5 总结与展望第50-52页
参考文献第52-58页
研究成果第58-60页
致谢第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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