基于PCA算法与FPGA的人脸识别系统平台的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源与依据 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第10-13页 |
| 1.2.1 人脸识别研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像分割技术现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 人脸识别相关技术介绍 | 第15-26页 |
| 2.1 人脸识别技术概述 | 第15页 |
| 2.2 人脸识别系统框架 | 第15-16页 |
| 2.3 图像识别预处理技术 | 第16-22页 |
| 2.3.1 图像增强 | 第16-18页 |
| 2.3.2 图像分割 | 第18-22页 |
| 2.4 PCA技术 | 第22-25页 |
| 2.4.1 PCA技术 | 第22页 |
| 2.4.2 主成分分析原理 | 第22-24页 |
| 2.4.3 PCA技术在人脸识别中的应用 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 传统PCA的人脸识别算法 | 第26-33页 |
| 3.1 传统基于PCA的人脸识别方法 | 第26-27页 |
| 3.2 创建数据库 | 第27-28页 |
| 3.3 计算特征脸 | 第28-30页 |
| 3.4 人脸识别过程 | 第30-31页 |
| 3.5 传统算法分析 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 改进的PCA人脸识别算法 | 第33-45页 |
| 4.1 人脸检测与特征点定位 | 第33-39页 |
| 4.1.1 人脸检测流程 | 第33-35页 |
| 4.1.2 人眼定位流程 | 第35-36页 |
| 4.1.3 人嘴定位 | 第36-38页 |
| 4.1.4 LBP处理 | 第38-39页 |
| 4.2 人脸识别算法改进 | 第39-44页 |
| 4.2.1 人脸特征合并算法 | 第39-41页 |
| 4.2.2 基于层次分析法的人脸特征合并算法 | 第41-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于PCA的人脸识别算法软件实现 | 第45-53页 |
| 5.1 人脸数据库的选择 | 第45-46页 |
| 5.2 基于PCA的人脸识别算法实现 | 第46-50页 |
| 5.3 人脸识别算法测试 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 人脸识别算法在FPGA上的实现 | 第53-62页 |
| 6.1 FPGA平台选择 | 第53-54页 |
| 6.2 基于FPGA的人脸识别系统实现 | 第54-61页 |
| 6.2.1 基于FPGA的人脸识别过程 | 第54-55页 |
| 6.2.2 FPGA硬件设计 | 第55-57页 |
| 6.2.3 人脸识别系统应用 | 第57-61页 |
| 6.2.4 系统应用结果说明 | 第61页 |
| 6.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 全文总结 | 第62页 |
| 7.2 未来展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
