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基于唇部特特征的身份识别系统设计

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基于唇部特特征的身份识别系统设计
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
 1.1 研究背景及意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-12页
 1.3 研究目标和创新点第12-13页
 1.4 论文内容组织第13-14页
第二章 系统的理论基础与相关技术第14-23页
 2.1 数据集简介第14-16页
  2.1.1 静态人脸数据集第14-15页
  2.1.2 动态人脸数据集第15页
  2.1.3 实验室自建数据集第15-16页
 2.2 图像处理技术第16-19页
  2.2.1 尺度归一化第16-17页
  2.2.2 灰度归一化第17-18页
  2.2.3 色彩空间转换第18页
  2.2.4 相似度计算第18-19页
 2.3 特征提取技术简介第19-22页
  2.3.1 直接像素法第19-20页
  2.3.2 矢量量化法第20-21页
  2.3.3 主要成分分析法第21-22页
  2.3.4 光流分析法第22页
 2.4 本章小结第22-23页
第三章 系统框架设计第23-30页
 3.1 系统功能需求分析第23-26页
  3.1.1 视频预处理第23-24页
  3.1.2 特征提取第24-26页
  3.1.3 身份识别第26页
 3.2 系统性能需求分析第26-27页
 3.3 系统开发环境第27页
 3.4 系统总体设计第27-29页
 3.5 本章小结第29-30页
第四章 基于唇部特征的身份识别系统实现和测试第30-60页
 4.1 视频预处理模块第30-36页
  4.1.1 视频分帧方法设计第31-32页
  4.1.2 唇部剪裁方法设计第32-34页
  4.1.3 图像提取方法设计第34-36页
 4.2 特征提取模块第36-51页
  4.2.1 关键特征点追踪方法设计第36-37页
  4.2.2 轮廓提取方法设计第37-39页
  4.2.3 轮廓图像二值化方法设计第39-41页
  4.2.4 确定候选点方法设计第41-44页
  4.2.5 几何特征提取方法设计第44-46页
  4.2.6 运动特征提取方法设计和分析第46-51页
 4.3 身份识别模块第51-57页
  4.3.1 相似度计算方法设计第53-54页
  4.3.2 自学习模块设计第54-55页
  4.3.3 身份识别方法设计第55-57页
 4.4 实验测试结果和分析第57-59页
  4.4.1 实验设置第57页
  4.4.2 系统测试结果分析第57-58页
  4.4.3 方案性能对比分析第58-59页
 4.5 本章小结第59-60页
第五章 总结和展望第60-61页
 5.1 工作总结第60页
 5.2 下一步工作第60-61页
参考文献第61-66页
致谢第66页

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