基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现

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毕业论文范文题目： 基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现，论文范文关键词： 基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现
基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现毕业论文范文介绍开始：
　　毕业论文基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现，说明书共44页，20319字，附任务书、开题报告等。
　　摘要
　　人脸检测作为物体检测问题的一个特例，长期以来一直倍受关注。无论是从实际应用还是从理论研究的角度来看，人脸检测都是一个颇具吸引力的课题。并且人脸检测技术不仅是人脸识别、表情识别、人脸跟踪等技术的重要前提条件，同时在模式识别、人机交互、智能监控、视频检索等领域也引起了广泛的重视。
　　本论文简单介绍了人脸识别技术研究及应用的发展现状。在第二章中介绍了包括人脸检测研究的三类检测方法；在第三章简单介绍了四种经典的检测方法，包括神经网络、隐马尔可夫模型方法、示例学习、支持向量机。
　　在第四章重点分析了AdaBoost算法中集成机器学习的一个重要机制：多个弱分类器集成的方法，机器学习中的弱学习到强学习，集成的关键是投票，最简单的方法是“绝对多数”的方法。在第五章详细分析了AdaBoost算法检测速度快、可以检测任意尺度的图像的特点。
　　在这个理论基础上，本文中人脸算法的研究基于OpenCV开源代码，在OpenCV开源代码中设计了一些基础的数据类型和一些帮助数据类型。由于OpenCV的源代码完全开放，本文的研究中利用这套代码在PC上以Visual C++集成开发环境做平台搭建了一个基于OpenCV的人脸检测系统，进行了人脸检测仿真，并对其结果进行分析。
　　关键词：人脸检测；AdaBoost；OpenCV
　　
　　目录
　　第1章绪论 1
　　1.1课题背景 1
　　1.2 人脸检测的发展情况 2
　　第二章人脸检测的三类方法 3
　　2.1 基于知识的人脸检测技术 3
　　2.2 基于特征的人脸检测技术 4
　　2.3 基于模板匹配的人脸检测技术 5
　　第3章人脸检测的经典方法 7
　　3.1 神经网络 7
　　3.2 隐马尔可夫模型方法 7
　　3.3 示例学习 8
　　3.4 支持向量机 9
　　第4章 Adaboost算法 10
　　4.1 Adaboost概述 10
　　4.1.1 Adaboost算法简介 10
　　4.1.2 Adaboost人脸检测算法 11
　　4.2 弱学习与强学习 12
　　4.3 PAC 基本模型 14
　　4.3.1 概述 14
　　4.3.3 PAC模型的不足 15
　　第5章矩形特征与积分图 16
　　5.1 引言 16
　　5.2 矩形特征 16
　　5.2.1 概述 16
　　5.2.2 特征模板 17
　　5.3 积分图 18
　　5.3.1 积分图的概念 18
　　第6章实验部分 21
　　6.1 OpenCV概述 21
　　6.1.1 OpenCV简介 21
　　6.1.2 应用领域 22
　　6.1.3 OpenCV的起源 22
　　6.1.4 OpenCV的基本结构 23
　　6.1.5 OpenCV的特征 24
　　6.2 OpenCV在检测中的应用 25
　　6.2.1 编译OpenCV 25
　　 26
　　结论 26
　　致谢 27
　　参考文献 28

以上为本篇毕业论文范文 基于计算机视觉的人脸检测系统的设计与实现的介绍部分。

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