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基于Open CV的银行职员人脸识别研究与实现

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基于Open CV的银行职员人脸识别研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-18页
  1.1 课题研究背景和意义第9-11页
    1.1.1 研究背景第9-10页
    1.1.2 研究意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.3 人脸识别的主要方法第14-16页
  1.4 论文的组织与安排第16-17页
  1.5 本章小结第17-18页
2 系统平台构建及相关技术介绍第18-22页
  2.1 系统平台功能构建设计第18页
  2.2 视频图像采集及相关技术第18-19页
  2.3 计算机视觉处理软件平台OpenCV简介第19-21页
    2.3.1 OpenCV的特点第20页
    2.3.2 OpenCV的功能第20-21页
  2.4 本章小结第21-22页
3 人脸识别的预处理技术第22-26页
  3.1 基于肤色特征的人脸识别预处理技术第22-25页
    3.1.1 色彩空间第22页
    3.1.2 对图像进行预处理第22-23页
    3.1.3 人脸肤色建模第23-25页
    3.1.4 人脸检测区域选定第25页
  3.2 本章小结第25-26页
4 人脸识别算法研究第26-37页
  4.1 主分量分析(PCA)第26-29页
    4.1.1 基于主分量分析理论基础第26-27页
    4.1.2 主分量分析方法第27-28页
    4.1.3 基于主分量分析的人脸特征提取第28-29页
  4.2 支持向量机(SVM)第29-31页
    4.2.1 样本空间线性可分第29-30页
    4.2.2 样本空间线性不可分第30-31页
  4.3 LSHADE优化第31-34页
    4.3.1 基于历史记忆库分配控制参数第31-32页
    4.3.2 产生试验向量第32页
    4.3.3 下一代的生存第32-33页
    4.3.4 外部存档第33页
    4.3.5 更新历史记忆库第33-34页
    4.3.6 种群线性下降(LPSR)第34页
  4.4 实验结果第34-36页
  4.5 本章小结第36-37页
5 银行职员人脸识别系统设计与实现第37-44页
  5.1 功能设计第37-38页
  5.2 模块设计第38-39页
  5.3 硬件与相关接口设计第39-43页
    5.3.1 微控制器第39页
    5.3.2 网络摄像头第39-41页
    5.3.3 MiCO移植第41-42页
    5.3.4 MiCO接口第42-43页
  5.4 系统实现第43页
  5.5 本章小结第43-44页
6 系统测试第44-46页
7 总结和展望第46-48页
致谢第48-49页
参考文献第49-52页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果第52页

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