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摘 要
Abstract
第一章 绪论
1.1 选题背景及意义
1.1.1 智能监控视频技术的发展
1.1.2 监控视频中人脸识别的研究价值
1.2 研究现状
1.2.1 监控视频中人脸识别的研究现状
1.2.2 低分辨率图像重构的研究现状
1.3 主要工作内容
1.4 论文组织结构
第二章 视频中人脸检测与定位
2.1 图像预处理
2.1.1图像灰度化
2.1.2人脸图像去噪
2.1.3直方图均衡化
2.2 基于肤色模型的人脸检测
2.2.1 建立YCbCr肤色模型
2.2.2 人脸区域筛选
2.2.3 实验结果
2.3 奇异值特征的人脸检测
2.4 基于Adaboost算法的人脸检测
2.4.1 Haar特征
2.4.2 分类器的构造
2.4.3 实验结果
2.4.4 算法改进
2.5 本章小结
第三章 图像超分辨率重构
3.1 图像高分辨率到低分辨的过程
3.2 双线性插值算法
3.2.1 原理介绍
3.2.2 实验结果
3.3 基于小波变换的重构
3.3.1 原理介绍
3.3.2 实验结果
3.4 迭代反投影法
3.4.1 原理介绍
3.4.2 实验结果
3.5 凸集投影法
3.5.1 原理介绍
3.5.2 实验结果
3.6 本章小结
第四章 基于Gabor小波特征提取的PCA人脸识别
4.1 Gabor滤波器
4.1.1 Gabor小波原理
4.1.2 基于Gabor滤波器的人脸特征提取
4.2 基于PCA的人脸识别
4.2.1 PCA原理
4.2.2 基于最邻近距离的判别方法
4.3 实验过程与结果
4.3.1 实验过程
4.3.2 实验结果
4.4 本章小结
第五章 人脸识别系统设计与实现
5.1 软件环境介绍
5.1.1 OpenCV函数库
5.1.2 SQL server数据库的应用
5.2 需求分析
5.3 系统设计
5.3.1 视频图像预处理模块
5.3.2 人脸目标检测模块
5.3.3 图像重构模块
5.3.4 人脸识别模块
5.4 系统实现
5.4.1 用户注册信息
5.4.2 数据库操作
5.4.3 查找识别
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 后序工作展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
长安大学;
