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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,点击这进入下载页面
 
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