基于深度学习的水果图像识别系统__水果图像识别论文毕业设计范文.pdf

包括摘要，背景意义，论文结构安排，开发技术介绍，需求分析，可行性分析，功能分析，业务流程分析，数据库设计，er图，数据字典，数据流图，详细设计，系统截图，测试，总结，致谢，参考文献。

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基于python opencv人脸识别的员工考勤系统 附完整代码 论文 毕业设计 选题“员工刷脸考勤”，要求采用 python 语言开发，可以通过摄像头添加员工面部信息，这里就涉及到两个具体的个问题，一个是应该以什么样的数据来标识每一个员工的面部信息，二是持久化地保存这些信息到数据库中去。更细地，还涉及表的设计；另一个基本要求是通过摄像头识别员工面部信息来完成考勤，这个问题基本可以通过遍历数据库里的员工面部数据与当前摄像头里的员工面部数据的比对来实现，但有一个问题就是假如摄像头里有多张人脸改怎么处理。扩展要求是导出每日的考勤表，可以拆分为两个部分，一个是存储考勤信息，一个是展示考勤信息。 我们希望达到的目标是： 仿照通用型软件界面设计的原则，所有的操作都在菜单栏里实现，一部分区域用于展示摄像头实时读取并由程序加工后的视频流信息，另一部分区域做控制台输出，打印相关信息，比如提示员工面部信息添加成功、添加失败及其原因，提示员工打卡成功、打卡失败及其原因；添加面部信息时人是必须和程序进行交互的，比如输入一些相关的信息，这个时候程序是阻塞的；但是在打卡的时候，程序是不阻塞的，如果不点击关闭

目录 摘要…………………………………………………………………………………4 Abstract……………………………………………………………………………4 第一章 绪论………………………………………………………………………5 1.1研究背景…………………………………………………………………5 1.2国内外研究现状…………………………………………………………6 1.3研究的目的和意义………………………………………………………8 1.4研究内容…………………………………………………………………9 第二章 指纹识别系统概述………………………………………………………10 2.1指纹识别的基本原理……………………………………………………10 2.2指纹识别系统工作流程…………………………………………………10 2.3指纹识别技术的方法……………………………………………………12 2.3.1神经网络指纹识别算法…………………………………………12 2.3.2滤波特征和不变矩指纹识别算法………………………………12 2.3.3指纹匹配算法……………………………………………………13 第三章 指纹图像预处理…………………………………………………………15 3.1图像规格化………………………………………………………………15 3.2图像分割…………………………………………………………………16 3.3图像二值化………………………………………………………………19 3.4图像增强…………………………………………………………………21 3.5图像细化…………………………………………………………………23 第四张 特征点提取………………………………………………………………26 4.1找出所以的端点和交叉点………………………………………………26 4.2纹线光滑处理……………………………………………………………28 4.3去除图像边缘和端点……………………………………………………29 4.4找出特征点………………………………………………………………30 4.4.1 single_point函数……………………………………………30 4.4.2 walk 函数………………………………………………………32 4.4.3 last1 函数…………………………………………………….33 第五章 特征点匹配……………………………………………………………….35 5.1纹线长度匹配……………………………………………………………35 5.2三角形边长匹配…………………………………………………………35 5.3点类型匹配………………………………………………………………36 第六章 实验过程………………………………………………………………….38 第七章 总结……………………………………………………………………….45 参考文献……………………………………………………………………………45 致谢…………………………………………………………………………………47

毕业设计论文，看了就知道！ 劳动汗水，应该得到尊重！

学生选课系统在Windows XP系统和VS2005平台下开发完成，使用C#作为ASP.NET的开发语言，SQL Server 2005作为数据库。 本文除了有对程序的系统分析、总体设计、数据库设计、功能实现等主体部分外，还介绍了ASP.NET和数据库的结合的基本内容。