毕业论文基于OpenCV的人脸识别算法.docx

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1、1绪论8-181.1人脸识别的探讨背景8-101.2国内外人脸识别技术探讨近况101.3自动人脸识别系统的进展与走势10-111.4相关论述基础与运用领域11-131.4.1人脸识别基本论述11-12毕业论文范文1.4.2人脸识别运用领域12-131.5人脸识别现有策略概述13-161.5.1人脸检测策略概述13-151.5.2人脸定位策略概述15-161.6本论文探讨工作概述16-182人脸图像预处理18-222.1图像预处理探讨背景与作用182.2人脸图像的预处理18-212.2.1人脸图像直方图均衡化18-20

2、2.2.2人脸图像中值滤波20-212.3本章小结21-223基于AdaBoost的人脸检测算法22-403.1AdaBoost算法概述22-243.1.1弱学习与强学习23-243.2矩形特点与积分图24-30毕业论文范文3.2.1矩形特点24-273.2.2积分图27-303.3Adaboost训练算法30-393.3.1基本算法描述30-323.3.2弱分类器与强分类器32-38怎样写开题报告3.3.3检测器的设计38-393.4本章小结39-40格式范文4基于Camshift的人脸跟踪算法40-504.1常用

3、人脸跟踪算法概述40-444.2Camshift算法背景及实现44-494.2.1颜色概率分布与反向投影图444.2.2Mean-shift算法44-464.2.3Camshift算法原理46-494.2.4算法实现流程及结果浅析494.3本章小结49-505基于Eigenface的人脸识别算法50-575.1PCA算法概述50-525.1.1Karhunen-Loeve变换50-515.1.2PCA算法原理51-525.2PCA论述基础52-535.2.1投影概念52-535.2.2几何解释535.3PCA识别算法

4、的改善53-565.3.1分块PCA原理53-565.4本章小结56-57论文提纲6基于OpenCV的人脸识别系统的实现57-636.1OpenCV介绍576.2系统环境配置57-586.3人脸识别系统的实现58-626.3.1人脸跟踪识别系统的软件实现59-616.3.2系统实现效果61-626.4本章小结62-637总结与展望63-64致谢64-65参考文献65-67脸等，论文针对处理的每个阶段做出了适当论述论证和试验结果，并在算法方面做了适当改善。本论文是基于Intel开发的机器视觉库OpenCV，采取Visu

5、alC++2008集成开发环境，基于MFC在PC上实现了对系统的开发。试验结果表明，对系统的稳定性和识别准确率的提升还需要继续探讨探讨。