| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 人脸检测研究进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 人脸检测方法与分类 | 第11-14页 |
| 1.2.2 人脸检测结果的评价标准 | 第14页 |
| 1.3 课题研究任务 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 2. ADABOOST 算法的研究与改进 | 第17-35页 |
| 2.1 矩形特征与积分图 | 第17-20页 |
| 2.1.1 矩形特征的定义与描述 | 第17-19页 |
| 2.1.2 积分图快速算法 | 第19-20页 |
| 2.2 REAL ADABOOST 分类器训练算法 | 第20-30页 |
| 2.2.1 Adaboost 简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Adaboost 分类器训练算法流程 | 第21-22页 |
| 2.2.3 Real Adaboost 分类器训练算法流程 | 第22-25页 |
| 2.2.4 弱分类器改进设计 | 第25-26页 |
| 2.2.5 Real Adaboost 分类器训练算法改进 | 第26-28页 |
| 2.2.6 级联检测器 | 第28-29页 |
| 2.2.7 人脸检测流程 | 第29-30页 |
| 2.3 基于DSP 平台的算法验证与优化 | 第30-33页 |
| 2.3.1 实验平台介绍 | 第30-31页 |
| 2.3.2 算法与平台优化方法 | 第31-32页 |
| 2.3.3 实验结果 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 3. 人脸检测算法的软硬件划分设计 | 第35-57页 |
| 3.1 软硬件划分概述 | 第35-37页 |
| 3.2 基于FPGA 的设计平台 | 第37-47页 |
| 3.2.1 Microblaze 处理器下硬件加速策略 | 第37-42页 |
| 3.2.2 PowerPC 处理器下硬件加速策略 | 第42-46页 |
| 3.2.3 开发环境介绍 | 第46-47页 |
| 3.3 REAL ADABOOST 算法的软硬件协同设计 | 第47-55页 |
| 3.3.1 软件代码的移植 | 第47-48页 |
| 3.3.2 系统性能评测 | 第48页 |
| 3.2.3 基于 Microblaze 的协处理器设计 | 第48-52页 |
| 3.2.4 基于 PowerPC 的协处理器设计 | 第52-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 4. 实验结果与分析 | 第57-66页 |
| 4.1 实验平台介绍 | 第57-58页 |
| 4.2 实验结果 | 第58-65页 |
| 4.2.1 算法改进前后检测效果对比 | 第58-60页 |
| 4.2.2 不同嵌入式平台的实现性能对比 | 第60-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第73-76页 |
| 上海交通大学学位论文答辩决议书 | 第76页 |
