| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·人脸检测技术 | 第11-14页 |
| ·个人信息存储技术 | 第14-15页 |
| ·PIR 人体检测技术 | 第15页 |
| ·课题研究的难点 | 第15-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·论文的章节安排 | 第17-18页 |
| 2 基于 Android 系统应用与 PIR 信息采集系统研究 | 第18-34页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·Android 平台 | 第18-21页 |
| ·Android 开发概述 | 第19页 |
| ·Android 系统构架 | 第19-21页 |
| ·Android 应用程序框架 | 第21页 |
| ·Android 存储机制 | 第21-24页 |
| ·Android 数据存储 | 第21-22页 |
| ·数据库 SQLite | 第22-23页 |
| ·Android 应用程序访问数据库 | 第23-24页 |
| ·人脸检测算法研究 | 第24-28页 |
| ·基于 AdaBoost 的人脸检测 | 第25-26页 |
| ·基于知识的方法 | 第26-27页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第27页 |
| ·基于表象的人脸检测方法 | 第27-28页 |
| ·PIR 信号采集系统硬件 | 第28-32页 |
| ·PIR 探测器的原理 | 第28-30页 |
| ·硬件平台介绍 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 3 AdaBoost 人脸检测算法研究 | 第34-50页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·AdaBoost 算法背景问题 | 第34-35页 |
| ·特征与特征值计算 | 第35-43页 |
| ·LBP 特征 | 第35-38页 |
| ·Haar 特征 | 第38-41页 |
| ·积分图 | 第41-43页 |
| ·AdaBoost 算法的检测过程 | 第43-48页 |
| ·分类器的训练 | 第45-47页 |
| ·分类器的级联 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 4 系统研制 | 第50-74页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·便携式综合安防平台各个功能模块 | 第50-51页 |
| ·基于 Android 应用开发环境搭建 | 第51-52页 |
| ·开发环境 | 第51-52页 |
| ·OpenCV 介绍 | 第52页 |
| ·基于 Android 移动设备的系统实现 | 第52-57页 |
| ·个人信息管理 | 第53-55页 |
| ·人脸检测实现 | 第55-57页 |
| ·基于 Android 移动设备实验验证及分析 | 第57-63页 |
| ·实验方案 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-63页 |
| ·PIR 信号采集系统实现 | 第63-71页 |
| ·平台搭建 | 第63-65页 |
| ·软件实现 | 第65-66页 |
| ·数据采集实验与分析 | 第66-68页 |
| ·PIR 信号的性能指标分析 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-74页 |
| 5 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 | 第82页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82页 |