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基于图像处理与神经网络进行人数统计的研究与实现 |
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| 论文目录 |
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| 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 |
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论文编号BS1996858，这篇论文共83页
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