| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第11-14页 |
| ·国内外研究现状与进展 | 第14-19页 |
| ·人脸检测的研究现状 | 第15-17页 |
| ·人脸识别的研究现状 | 第17-18页 |
| ·人脸识别技术的发展态势 | 第18-19页 |
| ·拟解决的关键问题 | 第19-20页 |
| ·拟完成的嵌入式组件计划 | 第20-21页 |
| ·论文的内容安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于改进的 ADABOOST 的人脸检测算法 | 第23-41页 |
| ·矩形特征与积分图 | 第23-27页 |
| ·Haar 矩形特征 | 第24-25页 |
| ·积分图 | 第25-26页 |
| ·Haar 矩形特征的特征值计算方法 | 第26-27页 |
| ·AdaBoost 算法描述 | 第27-33页 |
| ·弱分类器和强分类器 | 第28-31页 |
| ·AdaBoost 级联分类器 | 第31-32页 |
| ·AdaBoost 人脸检测过程 | 第32-33页 |
| ·算法的实现及优化 | 第33-40页 |
| ·算法的实现 | 第33页 |
| ·检测速度的优化 | 第33-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 人脸图像的几何预处理和光照预处理 | 第41-54页 |
| ·预处理的重要性和整体过程 | 第41-42页 |
| ·预处理的重要性 | 第41页 |
| ·预处理的整体过程 | 第41-42页 |
| ·人眼检测与瞳孔定位 | 第42-49页 |
| ·人眼检测方法概述 | 第43-44页 |
| ·基于 AdaBoost 的人眼定位算法 | 第44-47页 |
| ·基于眼珠快速搜索的人眼定位算法 | 第47-49页 |
| ·两种人眼定位方法的总结 | 第49页 |
| ·人脸图像几何归一化 | 第49-51页 |
| ·人脸图像光照归一化 | 第51-53页 |
| ·直方图均衡化处理 | 第51-52页 |
| ·高斯平滑滤波 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于改进 LBP 的人脸识别算法 | 第54-68页 |
| ·LBP 算法简介 | 第54-58页 |
| ·LBP 原始算子 | 第55-56页 |
| ·LBP 算子的发展和演化 | 第56-57页 |
| ·LBP 算子的特点 | 第57-58页 |
| ·基于 LBP 的人脸特征提取 | 第58-59页 |
| ·基于 LBP 直方图特征的相似度计算 | 第59-61页 |
| ·基于 LBP 人脸识别算法的改进——级联 LBP 模式 | 第61-64页 |
| ·原始“统一模式”的局限性 | 第61-62页 |
| ·级联 LBP 模式 | 第62-64页 |
| ·最近邻分类器 | 第64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-67页 |
| ·在 ORL 标准人脸库上的实验 | 第65-66页 |
| ·在 FERET 标准人脸库上的实验 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 嵌入式人脸识别系统的实现 | 第68-90页 |
| ·嵌入式人脸识别系统的整体设计 | 第69-75页 |
| ·硬件的选择 | 第69-72页 |
| ·ARM Cortex-A8 处理器 | 第69-71页 |
| ·Tiny210 开发板平台 | 第71-72页 |
| ·开发环境的搭建 | 第72-75页 |
| ·宿主机环境的搭建 | 第72-74页 |
| ·目标机嵌入式 linux 操作系统的安装 | 第74-75页 |
| ·重要模块的详细设计 | 第75-78页 |
| ·摄像头模块 | 第75-76页 |
| ·人脸检测模块 | 第76-77页 |
| ·人眼检测模块 | 第77页 |
| ·人脸图像预处理模块 | 第77页 |
| ·人脸特征提取模块 | 第77-78页 |
| ·嵌入式人脸识别系统的具体实现 | 第78-86页 |
| ·基于人脸识别的播放器 FacePlayer 的实现 | 第78-81页 |
| ·基于人脸识别的小车控制器 FaceCar 的实现 | 第81-86页 |
| ·系统的测试 | 第86-89页 |
| ·识别速度测试 | 第86-87页 |
| ·识别率测试 | 第87-89页 |
| ·FacePlayer 识别率测试 | 第87-88页 |
| ·FaceCar 识别率测试 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第六章 结论 | 第90-93页 |
| ·本文的主要贡献 | 第90-91页 |
| ·下一步工作的展望 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第98-99页 |
