面向人脸检测的主题网络爬虫系统

摘要

目前，随着信息总量越来越快地增长，信息类型也越来越复杂，文字、图片、音频、视频等要素不断充斥着互联网，当今的网络正朝着要素多元化的方向不断发展。在这样一个类型和数量都极其庞大的信息库里，让人们按照自身需求快速便捷地检索到关注信息的类型和详情，已经成为现代信息检索的关键点。同时，随着社会分工的不断细化，网络用户的个性化需求也随之增加，人们在面对网络的各种要素时，也需要功能更为细致的工具对某个单一要素进行处理，从而使得网络操作更具针对性和时效性。
　　本文介绍的面向人脸检测的主题网络爬虫系统，就是在上述背景下应运而生的。该系统首先通过主题网络爬虫对网络信息进行主题检索，尽可能地获得与主题相关的信息；再结合人脸检测技术，针对已获得的信息中的图片要素展开检测，从图片中找出人脸信息。具备以上功能的应用系统，将在面向图像内容的搜索、精确信息查找和社会“安全性”等方面拥有极强的实用意义。
　　本文的论述主要围绕主题网络爬虫和人脸检测技术展开，具体的工作有：
　　①从用户的角度出发，阐述了该系统的开发背景和实际意义，并介绍了主题网络爬虫与人脸检测技术的研究现状。
　　②从主题网络爬虫的基本概念、关键算法以及相关技术出发，详细介绍了主题网络爬虫的构成。
　　③介绍人脸检测技术的相关概念、检测方法和经典算法，从多个角度着重介绍各类已经实现的检测方法。
　　④从功能模块和系统工作流程的角度，介绍了主题网络爬虫系统的结构和组成，并结合伪代码对实现系统的关键技术进行了说明，最后对实验结果进行了展示和分析。

目录

封面

中文摘要

英文摘要

目录

1 绪论

1.1 系统背景及开发意义

1.1.1 系统开发的背景

1.1.2 实现该系统的目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 主题网络爬虫的研究现状

1.2.2 人脸检测技术的研究现状

1.3 本文组织结构

2 主题网络爬虫及其相关技术

2.1 主题网络爬虫的基本概念

2.1.1 主题网络爬虫的定义

2.1.2 主题网络爬虫的基本组成

2.1.3 主题网络爬虫的爬行流程

2.1.4 主题页面的分布特性

2.2 主题网络爬虫的关键算法

2.2.1 搜索策略算法

2.2.2 主题相关度算法

2.3 主题网络爬虫的相关技术

2.3.1 网页获取技术

2.3.2 主题相关度技术

2.4 本章小结

3 人脸检测及其相关技术

3.1 人脸检测的相关概念

3.1.1 人脸检测技术的定义

3.1.2 人脸检测的模式分析

3.1.3 人脸模式特征的提取

3.1.4 人脸模式的特征综合

3.2 人脸检测的经典算法——AdaBoost算法

3.2.1 Boosting算法背景

3.2.2 AdaBoost算法的提出

3.3 本章小结

4 面向人脸检测的主题网络爬虫设计与实现

4.1 面向人脸检测的主题网络爬虫的设计

4.1.1 系统设计目标

4.1.2 系统功能设计

4.1.3 系统实现流程

4.2 面向人脸检测的主题网络爬虫系统的实现

4.2.1 图片提取实现的伪代码及分析

4.2.2 人脸检测部分实现的伪代码

4.3 实验结果及分析

4.3.1 实验结果显示

4.3.2 实验结果分析

4.4 本章小结

5 总结与展望

致谢

参考文献