基于DM642的人脸检测系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 DSP的发展现状与趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人脸检测研究的发展现状与趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究的主要内容和难点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸检测系统分析与算法选择 | 第14-27页 |
| 2.1 系统功能需求分析 | 第14-15页 |
| 2.2 系统方案设计与流程 | 第15-19页 |
| 2.2.1 系统硬件设计方案 | 第15-17页 |
| 2.2.2 系统软件设计方案 | 第17-19页 |
| 2.3 传统人脸检测算法简介 | 第19-23页 |
| 2.3.1 基于知识的检测算法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 基于统计的检测算法 | 第21-23页 |
| 2.4 Adaboost人脸检测算法 | 第23-26页 |
| 2.4.1 Haar特征与积分图 | 第23-25页 |
| 2.4.2 Adaboost训练算法 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 系统硬件部分 | 第27-39页 |
| 3.1 DSP的选型 | 第27-30页 |
| 3.1.1 DSP的特点 | 第27-28页 |
| 3.1.2 芯片选择 | 第28-30页 |
| 3.2 DM642处理芯片 | 第30-35页 |
| 3.2.1 DM642概述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 CPU与存储结构 | 第31-33页 |
| 3.2.3 EDMA及其控制寄存器 | 第33页 |
| 3.2.4 DM642定时器及视频端口 | 第33-35页 |
| 3.3 摄像采集设备选型 | 第35-37页 |
| 3.4 图像编解码芯片 | 第37-38页 |
| 3.4.1 视频解码芯片设计 | 第37页 |
| 3.4.2 视频编码芯片设计 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 系统软件设计开发 | 第39-53页 |
| 4.1 CCS开发环境介绍 | 第39-40页 |
| 4.2 DSP/BIOS设置 | 第40-45页 |
| 4.2.1 DSP/BIOS概述 | 第40-42页 |
| 4.2.2 DSP/BIOS具体配置 | 第42-45页 |
| 4.3 系统底层驱动设计 | 第45-47页 |
| 4.4 视频采集与显示程序模块设计 | 第47-50页 |
| 4.4.1 视频采集程序设计 | 第48-49页 |
| 4.4.2 视频显示程序设计 | 第49-50页 |
| 4.5 人脸检测算法的软件实现 | 第50-52页 |
| 4.5.1 OpenCV概述 | 第50-51页 |
| 4.5.2 OpenCV移植 | 第51页 |
| 4.5.3 编程实现 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 系统优化与评估 | 第53-61页 |
| 5.1 系统整体实现 | 第53-55页 |
| 5.2 系统优化 | 第55-57页 |
| 5.3 系统性能评估 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论 | 第61-63页 |
| 6.1 本文所作的工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 后续工作及展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
