毕业设计论文-基于稀疏特征的人脸识别系统设计

1、基于 matlab 的人脸识别系统设计与仿真第一章 绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。1.1 研究背景自 70 年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一。

2、 题目： 基于 OpenCV 的视频人脸识别系统的设计与实现 学生姓名 学 号 201184250317 院 系 电气与信息工程系专 业 电子信息工程 年 级 2011 级 二零一四年十月基于 OpenCV 的视频人脸识别系统的设计与实现0摘 要基于生物特征识别的身份认证方法和系统研究一直以来都是计算机图形学和模式识别领域研究的热点，其中，由于人脸的稳定性和可见性，针对人脸识别的算法研究和系统应用最为广泛，本文针对校园内实验室和宿舍安全管理需求，设计和实现了一套针对监控视频的基于 OpenCV 的人脸识别原型系统，开发语言选用 C+，全文内容包括：（1）构。

3、本 科 毕 业 论 文基于 PCA 算法的人脸识别系统设计Face recognition based on PCA algorithm systemdesign毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得安阳工学院及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日。

4、佳木斯大学毕业论文基于 Matlab 的人脸识别系统设计与仿真学 院 信息电子技术专 业 电子信息工程班 级 11 级 1 班学 籍 号 11100540116姓 名 杨 雷指导教师 周经国佳 木 斯 大 学2015 年 6 月 10 日佳木斯大学学士学位论文佳木斯大学信息电子技术学院1摘要人脸识别即指利用分析比对人脸视觉特征信息从而达到身份鉴别效果的计算机技术。人脸识别是一项当下十分热门的计算机技术的研究领域，该项技术可以人脸明暗侦测，并且自动调整动态曝光补偿，同时对人脸追踪侦测，并自动调整影像放大；这项技术属于生物特征识别技术的一种，是利用生物。

5、目录第一章 绪论 21.1 研究背景 .21.2 人脸图像识别的应用前景 31.3 本文研究的问题 41.4 识别系统构成 .41.5 论文的内容及组织 6第二章 图像处理的 Matlab 实现 72.1 Matlab 简介 .72.2 数字图像处理及过程 72.2.1 图像处理的基本操作 72.2.2 图像类型的转换 82.2.3 图像增强 82.2.4 边缘检测 92.3 图像处理功能的 Matlab 实现实例 92.4 本章小结 .13第三章 人脸图像识别计算机系统 143.1 引言 .143.2 系统基本机构 153.3 人脸检测定位算法 1513.4 人脸图像的预处理 .223.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 .23第四章 基于直方图的。

6、本 科 毕 业 论 文基于 PCA 算法的人脸识别系统设计Face recognition based on PCA algorithm systemdesign毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得安阳工学院及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日。

7、毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 1毕业论文题目：基于 PCA 的人脸识别系统研究毕业论文 人脸识别系统的研究与实现 2人脸识别方法的研究目 录第一章 绪论第一节 课题背景 一 课题的来源-1二 人脸识别技术的研究意义-1第二节 人脸识别技术的国内外发展概况-3一 国外发展概况- -2。

8、信息科学与技术学院毕业论文课题名称： 基于特征识别的人脸检测系统学 院： 信息科学与技术学院完成日期： 二一七年五月十九日摘要I摘 要我的毕业设计题目是基于特征的人脸检测系统，这个系统不仅仅能够检测人脸，还具有识别人脸的功能。检测人脸检测部分的算法采用的是于仕祺老师的 LBP 特征加 Gentle AdaBoost 分类器相结合的算法，提取识别特征部分的算法采用的是Google 在 2015 年提出的基于深度学习策略的一种人工神经网络 FaceNet，较为新颖，其准确率高，在光照不足，姿态和表情变化剧烈时仍能保持稳定，具有很强的鲁棒性。该系统。

9、南昌航空大学学士学位论文1程序，翻译，开题报告，说明书等，全套设计，联系 153893706毕业设计（论文）题 目：基于稀疏特征的人脸识别系统设计学 院： 信息工程学院专业名称： 电子信息工程班级学号： 学生姓名： 指导教师： 二 O 一二 年 六 月 南昌航空大学学士学位论文2第一章 绪论 11.1 人脸识别的研究背景及意义 11.1.1 人脸识别技术 11.1.2 人脸识别的难点 21.2 人脸识别主要分类方法 21.3 人脸识别的前景 31.3.1 人脸识别的发展趋势 31.3.2 人脸识别的应用领域 41.4 本文的研究内容和结构安排 5第二章 基于主成分分析 PCA的人脸识。