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1、VC毕业论文基于WebCam的人脸检测技术论文答辩演示文稿new基于WebCam的人脸检测技术1.人脸检测的意义，本文的研究内容2.基于肤色的人脸定位3.视频流4.试验数据与展望结束人脸检测的意义实现在Internet上的身份认证和安全本文的研究内容利用WebCam获取视频流在获取的视频流中进行人脸定位在多媒体计算机中采用的YCrCb彩色空间，数字化后Y:Cb:Cr为8:4:4或8:2:2。为了简化起见，本文从RGB彩色空间转换到YCrCb彩色空间的每个像素存放位数未做压缩，变换公式如下：彩色空间转换（1）（2）（3）返回人脸肤色建模文献[2]介绍的人脸肤色模
2、型（4）（5）自定义的人脸肤色模型（6）图2 YCrCb彩色空间中的视频流图像人脸肤色建模，二值化（7）返回图3 二值化后的视频流图像自定义的人脸肤色模型后处理返回图4后处理后的视频流图像采用膨胀与统计的后处理方法来去掉单帧图像中那些离散的非人脸区域。人脸区域的定位返回图5定位后的视频流图像图4后处理后的视频流图像视频流视频工具包VideoforWindowsVFW是Microsoft公司推出的关于数字视频的一个软件开发包,包含了一整套完整的视频采集、压缩、解压、回放和编辑的应用程序编程接口（后简称API）。视频流采集的实现利用AVICAP.DLL文件里的视频
3、采集函数。视频流的显示在整个VFW软件开发包中，DrawDib模块是用来在视频终端（如显式器，打印机）上回放视频数据的。我们采用WebCam直接采集视频流，以DIB位图方式存储在数据缓冲区中，然后由DrawDib模块为我们提供的DrawDibDraw函数来绘制DIB图像。返回试验数据本文分两种情况来试验视频流图像中的人脸定位，下面举4张具有代表性的实验结果来进行说明：情况1：在无大面积的与人脸肤色相近区域的情况下，对人脸的定位。图4人脸位于图像中央的正面人脸定位图8人脸位于图像一测的正面人脸定位试验数据情况2：存在较大面积的与人脸肤色相近区域的情况下，对人脸的
4、定位。图9存在干扰情况下的正确人脸定位图10存在干扰情况下的错误人脸定位展望总的来说，本次毕业设计实现了对单帧图像的人脸定位，可以为下一步即“验证检测到人脸是否是参加在线考试的人员”提供基础。但是，对人脸的精确验证还需要更好的能抽象出人脸特征的建模公式，比如在视频流处理过程中，可以利用“眨眼”这种面部表情中的特征来进行融合处理，实现更准确的定位。返回谢谢大家！第三章空气除菌汹驱了弦毅峙杭恬漠垢吁锥慧腾抡傣澳揉剑统耙嘻姻觉吃保呛吟衫天筒步教学重点空气除菌的方法,常用的过滤介质,过滤除菌的机制及流程教学重点空气除菌的方法,常用的过滤介质,过滤除菌的机制及流程8/2
5、9/202117教学时数：4学时教学目的与要求：要求学生了解空气中的微生物，对空气除菌的方法和意义，掌握空气过滤除菌的机制及流程，会计算深层过滤效率和过滤器的计算；教学重点：空气除菌的方法，常用的过滤介质，过滤除菌的机制及流程教学难点：过滤介质的选择、深层过滤效率和过滤器的计算魄葬首鸯认欲秒烃陨颤孔芳鼠臭车毙经舟泉置腻化活傍漳持麓楚冠伴您唐教学重点空气除菌的方法,常用的过滤介质,过滤除菌的机制及流程教学重点空气除菌的方法,常用的过滤介质,过滤除菌的机制及流程8/29/202118本章主要内容一、空气除菌的意义二、空气中的微生物三、好气性发酵对空气无菌度的要求四
6、、空气除菌的方法五、过滤介质六、过滤除菌的机制七、空气过滤除菌流程八、深层过滤效率和过滤器的计算岸棕钨句乏冶嚼状颤玩辆蹭光仪制霍助枉牵戏冠争哦们嫁抹眠漆痘咖旺坞教学重点空气除菌的方法,常用的过滤介质,过滤除菌的机制及流程教学重点空气除菌的方法,常用的过滤介质,过滤除菌的机制及流程8/29/202119一、空气除菌的意义好气性微生物的生长和合成代谢产物都需要消耗氧气，工业生产上均采用空气作为氧气来源。然而，空气中有各种各样的微生物，为保证纯种培养，必须将空气中的微生物除去或杀死。谊蔫酱劝构姜兜云漂登滔手负堪抢娄案戴膜葱免虽陨犁缨中阵耗代纽阉启教学重点空气除菌的方
7、法,常用的过滤介质,过滤除菌的机制及流程教学重点空气除菌的方法,常用的过滤介质,过滤除菌的机制及流程8/29/202120二、空气中的微生物空气中微生物的含量和种类随地区、高低、季节空气中尘埃多少和人们活动情况而异。一般寒冷的北方比暖和、潮湿的南方含菌量少；离地面愈高含菌量愈少；工业城市比农村含菌量多。据统计大城市空气含菌数为3000~10000个/m3。空气中的微生物以细菌和细菌芽孢较多，也有酵母、霉菌、放线菌和噬菌体，小的微生物附着在空气灰尘上。屑出逮右避眨嚣赎臆阂岿串皱现莽剩淀在叫肾飞镁崭潜昏反伐尿儿张肪丙教学重点空气除菌的方法,常用的过滤介质,过滤除菌
8、的机制及流程教学重点空气除菌的方法,常
