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基于計算機視覺的人臉檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計） |
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課程(專業(yè))
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通信 |
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關(guān)鍵詞
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人臉檢測|AdaBoost |
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適用年級
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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40 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word |
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文件大小
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378K |
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發(fā)布時間
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2013-01-28 17:08:00 |
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預(yù)覽文件
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無 |
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下載次數(shù)
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1 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡介：
畢業(yè)論文 基于計算機視覺的人臉檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，說明書共44頁，20319字，附任務(wù)書、開題報告等。
摘要
人臉檢測作為物體檢測問題的一個特例，長期以來一直倍受關(guān)注。無論是從實際應(yīng)用還是從理論研究的角度來看，人臉檢測都是一個頗具吸引力的課題。并且人臉檢測技術(shù)不僅是人臉識別、表情識別、人臉跟蹤等技術(shù)的重要前提條件，同時在模式識別、人機交互、智能監(jiān)控、視頻檢索等領(lǐng)域也引起了廣泛的重視。
本論文簡單介紹了人臉識別技術(shù)研究及應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀。在第二章中介紹了包括人臉檢測研究的三類檢測方法；在第三章簡單介紹了四種經(jīng)典的檢測方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型方法、示例學(xué)習(xí)、支持向量機。
在第四章重點分析了AdaBoost算法中集成機器學(xué)習(xí)的一個重要機制：多個弱分類器集成的方法，機器學(xué)習(xí)中的弱學(xué)習(xí)到強學(xué)習(xí)，集成的關(guān)鍵是投票，最簡單的方法是“絕對多數(shù)”的方法。在第五章詳細(xì)分析了AdaBoost算法檢測速度快、可以檢測任意尺度的圖像的特點。
在這個理論基礎(chǔ)上，本文中人臉?biāo)惴ǖ难芯炕贠penCV開源代碼，在OpenCV開源代碼中設(shè)計了一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)類型和一些幫助數(shù)據(jù)類型。由于OpenCV的源代碼完全開放，本文的研究中利用這套代碼在PC上以Visual C++集成開發(fā)環(huán)境做平臺搭建了一個基于OpenCV的人臉檢測系統(tǒng)，進行了人臉檢測仿真，并對其結(jié)果進行分析。
關(guān)鍵詞：人臉檢測；AdaBoost；OpenCV
目錄
第1章 緒 論 1
1.1課題背景 1
1.2 人臉檢測的發(fā)展情況 2
第二章 人臉檢測的三類方法 3
2.1 基于知識的人臉檢測技術(shù) 3
2.2 基于特征的人臉檢測技術(shù) 4
2.3 基于模板匹配的人臉檢測技術(shù) 5
第3章 人臉檢測的經(jīng)典方法 7
3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7
3.2 隱馬爾可夫模型方法 7
3.3 示例學(xué)習(xí) 8
3.4 支持向量機 9
第4章 Adaboost算法 10
4.1 Adaboost概述 10
4.1.1 Adaboost算法簡介 10
4.1.2 Adaboost人臉檢測算法 11
4.2 弱學(xué)習(xí)與強學(xué)習(xí) 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 矩形特征與積分圖 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 積分圖 18
5.3.1 積分圖的概念 18
第6章 實驗部分 21
6.1 OpenCV概述 21
6.1.1 OpenCV簡介 21
6.1.2 應(yīng)用領(lǐng)域 22
6.1.3 OpenCV的起源 22
6.1.4 OpenCV的基本結(jié)構(gòu) 23
6.1.5 OpenCV的特征 24
6.2 OpenCV在檢測中的應(yīng)用 25
6.2.1 編譯OpenCV 25
26
結(jié)論 26
致 謝 27
參 考 文 獻 28
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