| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3 市场情况介绍 | 第10-11页 |
| 1.4 课题任务 | 第11页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论 | 第13-26页 |
| 2.1 问题描述 | 第13-14页 |
| 2.2 基于 Haar-Like 特征的人脸检测 | 第14-19页 |
| 2.2.1 haar 特征提取 | 第14-16页 |
| 2.2.2 基于 adboost 的分类器构建 | 第16-18页 |
| 2.2.3 人脸检测 | 第18-19页 |
| 2.3 基于嵌入式隐 Markov 模型的人脸识别 | 第19-24页 |
| 2.3.1 LBP 特征提取 | 第19-21页 |
| 2.3.2 基于 EHMM 的模型构建 | 第21-23页 |
| 2.3.3 人脸识别 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第26-34页 |
| 3.1 业务需求概述 | 第26-27页 |
| 3.2 需求分析及应用特点 | 第27-29页 |
| 3.2.1 系统总体要求 | 第27-28页 |
| 3.2.2 系统具体要求 | 第28-29页 |
| 3.3 系统业务流程 | 第29页 |
| 3.4 系统开发目标 | 第29-30页 |
| 3.5 系统方案 | 第30-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 系统软硬件平台设计 | 第34-45页 |
| 4.1 嵌入式平台的介绍 | 第34-35页 |
| 4.2 嵌入式人脸识别硬件平台设计 | 第35-38页 |
| 4.2.1 硬件平台选取 | 第35-36页 |
| 4.2.2 硬件系统结构设计 | 第36-38页 |
| 4.3 嵌入式人脸识别软件平台设计 | 第38-44页 |
| 4.3.1 第三方开源视觉库 | 第38-41页 |
| 4.3.2 系统软件开发平台 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 系统实现及测试 | 第45-62页 |
| 5.1 系统简介 | 第45页 |
| 5.2 开发环境 | 第45页 |
| 5.3 系统具体设计 | 第45-50页 |
| 5.3.1 方案设计 | 第45-46页 |
| 5.3.2 人脸库设计 | 第46-47页 |
| 5.3.3 人脸检测模块设计 | 第47-49页 |
| 5.3.4 识别模块的设计 | 第49-50页 |
| 5.4 系统实现 | 第50-56页 |
| 5.4.1 人脸分类器训练 | 第51-52页 |
| 5.4.2 视频采集 | 第52页 |
| 5.4.3 人脸检测 | 第52-53页 |
| 5.4.4 人脸库的训练 | 第53-55页 |
| 5.4.5 人脸识别 | 第55-56页 |
| 5.5 系统测试 | 第56-60页 |
| 5.5.1 功能测试 | 第56-59页 |
| 5.5.2 性能测试 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结和展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |