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面向交通监控的驾驶员人脸检测技术研究
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面向交通监控的驾驶员人脸检测技术研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-9页
第一章 绪论
第9-13页
1.1 研究背景及意义
第9页
1.2 国内外研究现状
第9-11页
1.3 本文主要内容及组织结构
第11-13页
第二章 基于Adaboost算法的驾驶员人脸检测方法研究
第13-29页
2.1 概述
第13页
2.2 Adaboost算法原理
第13-18页
2.2.1 Adaboost算法
第13-14页
2.2.2 Haar-Like特征与特征值的计算
第14-16页
2.2.3 Adaboost分类器设计
第16-17页
2.2.4 级联分类器设计
第17-18页
2.3 基于改进Adaboost算法的驾驶员人脸初定位
第18-21页
2.3.1 Adaboost算法存在的不足
第18页
2.3.2 Adaboost算法的改进
第18-19页
2.3.3 实验结果与分析
第19-21页
2.4 负样本扩充策略
第21-24页
2.4.1 正负样本的选取
第21-23页
2.4.2 实验结果与分析
第23-24页
2.5 基于高斯肤色模型的驾驶员人脸筛选
第24-27页
2.5.1 高斯肤色模型
第24-26页
2.5.2 实验结果与分析
第26-27页
2.6 实验总结
第27-28页
2.7 本章小结
第28-29页
第三章 基于深度学习框架的驾驶员人脸检测算法研究
第29-47页
3.1 概述
第29页
3.2 MTCNN网络结构
第29-33页
3.3 网络模型训练
第33-36页
3.3.1 损失函数
第33-34页
3.3.2 训练样本与训练方式
第34-36页
3.3.3 在线困难样本选择
第36页
3.4 测试流程
第36-42页
3.4.1 非极大值抑制
第36-37页
3.4.2 测试
第37-40页
3.4.3 实验结果与分析
第40-42页
3.5 实验分析
第42-45页
3.6 实验总结
第45-46页
3.7 本章小结
第46-47页
第四章 软件设计与实现
第47-61页
4.1 概述
第47页
4.2 软件开发环境
第47-48页
4.3 软件功能及架构
第48页
4.4 核心模块设计与实现
第48-54页
4.4.1 人脸特征提取模块
第48-51页
4.4.2 特征管理模块
第51-52页
4.4.3 其他模块
第52-54页
4.5 软件测试
第54-61页
4.5.1 软件功能测试
第54-59页
4.5.2 软件性能测试
第59-61页
第五章 总结与展望
第61-63页
5.1 总结
第61-62页
5.2 展望
第62-63页
致谢
第63-65页
参考文献
第65-69页
攻读硕士学位期间取得的学术成果
第69页
本篇论文共
69
页,
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。
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