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AdaBoost人脸检测算法的DSP实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 引言第8-13页
   ·背景前提第8-9页
   ·人脸检测算法研究历史第9-12页
     ·基于肤色的人脸检测第9-10页
     ·基于形状的人脸检测第10-11页
     ·基于特征的人脸检测第11-12页
   ·本文的研究内容和论文成果第12-13页
第2章 图像预处理和图像分割第13-23页
   ·图像采集和显示第13-14页
   ·图像预处理第14-18页
     ·图像时域预处理第14-15页
     ·图像变换域预处理第15-18页
   ·图像分割第18-22页
     ·图像分割评价知识第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 ADABOOST 算法和MATLAB 仿真第23-36页
   ·BOOSTING 方法第23-24页
   ·ADABOOST 算法第24-30页
     ·ADABOOST 算法的概述第24-25页
     ·HAAR 特征及其计算第25-27页
     ·弱分类器第27页
     ·ADABOOST 算法训练过程第27-29页
     ·级联强分类器第29-30页
   ·ADABOOST 人脸检测过程第30-31页
   ·ADABOOST 人脸检测算法的MATLAB 仿真第31-35页
     ·MATLAB 积分图的计算第31-32页
     ·HAAR特征的实现第32页
     ·训练算法的实现第32-33页
     ·算法的结果显示第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 算法的硬件电路设计第36-42页
   ·DSP64XX 概述第36-39页
     ·DSP64XXCPU第36-37页
     ·DSP64XX的数据通路第37-39页
     ·DSP C64XX的中断和外设和存储器结构第39页
   ·图像处理的硬件系统框架第39-40页
   ·视频采集接口电路第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第5章 算法的软件设计第42-50页
   ·CCS 功能介绍第42-43页
   ·CCS 软件开发流程第43页
   ·DSP/BIOS 操作系统第43-45页
   ·软件驱动程序开发第45-47页
   ·软件总体实现第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第6章 人脸检测系统的实现第50-61页
   ·图像采集第51-53页
   ·图像输出显示第53-54页
   ·OPENCV第54-57页
   ·OPENCV 的移植和人脸检测的实现第57-58页
   ·实验结果和分析第58-60页
   ·本章小结第60-61页
结论第61-63页
 本文工作总结第61-62页
 本文后续工作第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-66页
攻读学位期间取得学术成果第66页

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