| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 人脸检测技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 人脸识别技术国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 人脸识别技术在视频监控中的应用 | 第15页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 人脸检测与识别算法的原理及实现 | 第17-41页 |
| 2.1 人脸检测与识别技术 | 第17页 |
| 2.2 系统算法整体流程 | 第17-18页 |
| 2.3 运动目标检测技术 | 第18-20页 |
| 2.3.1 运动目标检测算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于Surendra的运动目标检测技术 | 第19-20页 |
| 2.4 人脸图像预处理算法及Gabor滤波 | 第20-24页 |
| 2.4.1 人脸图像预处理技术 | 第20页 |
| 2.4.2 Gabor变换 | 第20-21页 |
| 2.4.3 Gabor滤波器算法原理 | 第21-23页 |
| 2.4.4 Gabor滤波器算法仿真 | 第23-24页 |
| 2.5 基于Adaboost的人脸检测算法原理及实现 | 第24-34页 |
| 2.5.1 人脸检测算法的选择 | 第24-25页 |
| 2.5.2 基于Adaboost的快速检测算法 | 第25-29页 |
| 2.5.3 基于Opencv和 Adaboost的人脸检测算法 | 第29-30页 |
| 2.5.4 实验及结果分析 | 第30-34页 |
| 2.6 人脸识别算法原理及实现 | 第34-39页 |
| 2.6.1 人脸识别算法的选择 | 第34-35页 |
| 2.6.2 基于PCA的人脸识别算法 | 第35-36页 |
| 2.6.3 基于K-L变换和奇异值分解算法 | 第36-37页 |
| 2.6.4 人脸识别的训练和实现 | 第37-39页 |
| 2.6.5 实验及结果分析 | 第39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 系统硬件设计及环境搭建 | 第41-51页 |
| 3.1 系统硬件的总体设计与选型 | 第41-46页 |
| 3.1.1 中央处理器i.MX6q介绍 | 第41-43页 |
| 3.1.2 外设摄像头的选取 | 第43页 |
| 3.1.3 报警模块 | 第43-44页 |
| 3.1.4 SIM900A通信报警模块 | 第44-46页 |
| 3.2 软件开发环境搭建 | 第46-50页 |
| 3.2.1 软件开发环境 | 第46页 |
| 3.2.2 Eclipse开发环境搭建 | 第46-49页 |
| 3.2.3 Opencv视觉库的移植 | 第49-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 系统软件设计及调试 | 第51-62页 |
| 4.1 系统软件总体设计 | 第51-52页 |
| 4.2 图像采集模块设计 | 第52-53页 |
| 4.2.1 图像采集模块程序设计 | 第52-53页 |
| 4.3 运动目标检测模块设计 | 第53-54页 |
| 4.4 图像预处理模块设计 | 第54-55页 |
| 4.5 人脸检测和识别模块设计 | 第55-57页 |
| 4.5.1 人脸检测子程序设计 | 第55-56页 |
| 4.5.2 人脸识别子程序设计 | 第56-57页 |
| 4.6 本地存储模块设计 | 第57-58页 |
| 4.7 基于SIM900A的报警模块设计 | 第58-61页 |
| 4.7.1 AT指令 | 第58-59页 |
| 4.7.2 PDU模式 | 第59-60页 |
| 4.7.3 短信发送子程序设计 | 第60页 |
| 4.7.4 短信接收子程序设计 | 第60-61页 |
| 4.8 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 系统整体功能测试 | 第62-67页 |
| 5.1 人脸注册功能分析与验证 | 第62-64页 |
| 5.2 人脸检测与识别功能的分析与验证 | 第64-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
