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视频流中的人脸认证技术的研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第11-13页
    1.1 人脸识别技术的应用背景第11-12页
    1.2 本文的主要研究内容和结构安排第12-13页
        1.2.1 主要研究内容第12页
        1.2.2 结构安排第12-13页
第二章 人脸认证技术综述第13-19页
    2.1 人脸检测技术综述第13-16页
        2.1.1 模板匹配第13-14页
        2.1.2 基于器官特征的方法第14页
        2.1.3 示例学习第14页
        2.1.4 神经网络第14-15页
        2.1.5 基于隐马尔可夫模型的方法第15页
        2.1.6 基于AdaBoost 的方法第15页
        2.1.7 频域中的特征提取第15-16页
        2.1.8 多模态信息融合第16页
    2.2 人脸识别技术综述第16-19页
        2.2.1 基于几何特征的人脸识别方法第16-17页
        2.2.2 基于特征脸的人脸识别方法第17页
        2.2.3 基于局部特征的人脸识别方法第17页
        2.2.4 基于小波特征的弹性匹配方法第17-18页
        2.2.5 基于神经网络的人脸识别方法第18-19页
第三章 人脸检测算法第19-31页
    3.1 级联分类器第19-20页
    3.2 强分类器第20-21页
    3.3 弱分类器第21-23页
    3.4 类Haar 特征第23-25页
    3.5 积分图第25-26页
    3.6 平方积分图第26-27页
    3.7 人脸检测过程第27-30页
    3.8 本章小结第30-31页
第四章 人脸认证算法的研究第31-39页
    4.1 特征抽取第31-36页
        4.1.1 LDA 算法原理第31-32页
        4.1.2 LDA 算法遇到的问题第32-33页
        4.1.3 基于LDA 算法的改进第33-34页
        4.1.4 R-LDA 算法第34-36页
    4.2 竞争反样本第36-38页
    4.3 本章小结第38-39页
第五章 结合RFID 的人脸认证系统的实现第39-52页
    5.1 整体系统框架第39-42页
    5.2 人脸检测模块的实现第42-44页
        5.2.1 检测系统设计第42-43页
        5.2.2 训练系统设计第43-44页
    5.3 人脸认证模块的实现第44-46页
        5.3.1 训练部分结构第45页
        5.3.2 认证部分结构第45-46页
    5.4 数据输入模块的实现第46-49页
        5.4.1 视频流输入部分设计与实现第46-47页
        5.4.2 RFID 部分设计与实现第47-49页
    5.5 系统运行结果第49-51页
    5.6 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-58页
攻读硕士期间发表的论文和参与项目第58页

 
 
论文编号BS3120182,这篇论文共58
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