| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·开源视觉库OpenCV概述 | 第13-14页 |
| ·OpenCV的特征 | 第13页 |
| ·OpenCV在计算机视觉领域的应用 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 人脸图像的检测与识别的主流技术和算法 | 第16-24页 |
| ·人脸检测的主流方法研究与分析 | 第16-18页 |
| ·人脸检测的研究意义 | 第16页 |
| ·基于示例学习的方法 | 第16-17页 |
| ·AdaBoost方法 | 第17-18页 |
| ·人脸识别方法的研究与分析 | 第18-23页 |
| ·PCA主元脸分析法 | 第18-19页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第19-20页 |
| ·贝叶斯网络 | 第20-21页 |
| ·基于人工神经网络的方法 | 第21-22页 |
| ·支持向量机SVM | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 本文所采用的人脸检测与识别算法 | 第24-31页 |
| ·本文所应用的人脸检测的具体算法 | 第24-28页 |
| ·Viola-Jones人脸检测法 | 第24-27页 |
| ·训练人脸Haar分类器 | 第27-28页 |
| ·本文应用的人脸识别的具体算法 | 第28-30页 |
| ·PCA-EigenFace主元脸算法的分析与研究 | 第28-29页 |
| ·通过PCA主元分析法进行人脸识别 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 嵌入式系统平台定制及OPENCV库的移植 | 第31-55页 |
| ·嵌入式系统概述 | 第31-32页 |
| ·嵌入式系统硬件平台选择 | 第32-36页 |
| ·嵌入式操作系统的选择 | 第36-37页 |
| ·交义编译环境的搭建 | 第37-38页 |
| ·定制和编译linux内核 | 第38-44页 |
| ·文件系统的制作 | 第44-47页 |
| ·配置busybox | 第44-45页 |
| ·构建文件系统及其所需文件 | 第45-47页 |
| ·搭建嵌入式平台 | 第47-48页 |
| ·图像处理OpenCV库向开发板的移植 | 第48-54页 |
| ·交叉编译libjpeg | 第48-49页 |
| ·交叉编译x264,xvid,ffmpeg | 第49-52页 |
| ·交叉编译OpenCV库 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 人脸识别系统软件设计与实现 | 第55-80页 |
| ·视频采集模块设计与实现 | 第57-64页 |
| ·视频帧筛选模块设计与实现 | 第64-69页 |
| ·视频筛选模块的软件设计与代码实现 | 第64-69页 |
| ·开发板客户端的通信模块设计与实现 | 第69-71页 |
| ·开发板命令接收通信模块 | 第69-70页 |
| ·开发板人脸图像帧传输通信模块 | 第70-71页 |
| ·服务器端模块设计与实现 | 第71-79页 |
| ·建立人脸模型的学习阶段 | 第73-76页 |
| ·识别未知人脸阶段 | 第76-78页 |
| ·人脸识别算法的改进 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·本文总结 | 第80-81页 |
| ·进一步的工作展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86页 |