基于ARM的嵌入式人脸识别系统设计及实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究意义与目的 | 第7页 |
| 1.2 人脸识别研究现状与发展 | 第7-9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 2 人脸检测与识别算法研究 | 第10-21页 |
| 2.1 概述 | 第10-11页 |
| 2.2 人脸检测算法 | 第11-14页 |
| 2.2.1 Haar分类器 | 第11-14页 |
| 2.2.2 LBP分类器 | 第14页 |
| 2.3 人脸识别算法 | 第14-20页 |
| 2.3.1 PCA主成分分析算法 | 第14-16页 |
| 2.3.2 LDA线性判别分析算法 | 第16-18页 |
| 2.3.3 LBP局部二值模式算法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 硬件系统设计与平台搭建 | 第21-32页 |
| 3.1 硬件系统设计 | 第21-25页 |
| 3.1.1 硬件平台 | 第21-22页 |
| 3.1.2 整体设计方案 | 第22-25页 |
| 3.2 软件环境搭建 | 第25-30页 |
| 3.2.1 OpenCV移植 | 第25-28页 |
| 3.2.2 QT移植 | 第28-29页 |
| 3.2.3 系统移植 | 第29-30页 |
| 3.3 平台测试结果与分析 | 第30-31页 |
| 3.3.1 PC平台测试 | 第30-31页 |
| 3.3.2 ARM平台测试 | 第31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 算法设计与实现 | 第32-42页 |
| 4.1 整体结构设计 | 第32-33页 |
| 4.2 人脸检测与预处理 | 第33-36页 |
| 4.3 人脸识别算法实现 | 第36-41页 |
| 4.3.1 PCA与LDA人脸识别算法 | 第38-40页 |
| 4.3.2 LBP人脸识别算法 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 系统测试与分析 | 第42-54页 |
| 5.1 系统结构 | 第42-43页 |
| 5.2 软件功能测试 | 第43-49页 |
| 5.2.1 人脸库的建立 | 第43-45页 |
| 5.2.2 特征库的训练 | 第45页 |
| 5.2.3 人脸特征导入 | 第45-47页 |
| 5.2.4 人脸识别 | 第47-49页 |
| 5.3 实验性能测试结果与分析 | 第49-53页 |
| 5.3.1 检测率与识别率比较 | 第49-51页 |
| 5.3.2 运行速度比较 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-55页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
