基于DSP和ARM的多模生物识别系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 论文的选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 多模生物识别的研究状况 | 第11-14页 |
| 1.2.2 嵌入式多模生物识别系统的研究状况 | 第14-15页 |
| 1.2.3 多模生物识别系统中存在的问题 | 第15页 |
| 1.3 系统总体介绍 | 第15-17页 |
| 1.3.1 嵌入式系统开发流程 | 第15-16页 |
| 1.3.2 多模生物识别的系统框架 | 第16-17页 |
| 1.3.3 多模生物识别系统结构 | 第17页 |
| 1.4 本文的主要内容和安排 | 第17-19页 |
| 第二章 算法理论分析与仿真 | 第19-34页 |
| 2.1 移动目标检测 | 第19-21页 |
| 2.2 数据分类方法 | 第21-23页 |
| 2.3 人脸识别算法原理 | 第23-33页 |
| 2.3.1 主成分分析法（PCA）实现 | 第23-25页 |
| 2.3.2 线性判别法（LDA）实现 | 第25-28页 |
| 2.3.3 局部二值模型（LBP）实现 | 第28-30页 |
| 2.3.4 Gabor小波人脸特征提取 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 多模生物识别系统硬件设计 | 第34-48页 |
| 3.1 基于DSP的人脸识别 | 第34-42页 |
| 3.1.1 TMS320C6748DSP处理器 | 第34-36页 |
| 3.1.2 TVP5147模数转换与VPIF接口 | 第36-39页 |
| 3.1.3 DSP存储空间与EMIF接口 | 第39-40页 |
| 3.1.4 EDMA3数据传输 | 第40-42页 |
| 3.2 DSP与ARM通信设计 | 第42-47页 |
| 3.2.1 DSP网络通信 | 第42-44页 |
| 3.2.2 DSP串口通信 | 第44-46页 |
| 3.2.3 ARM串口通信 | 第46-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 多模生物识别系统软件设计 | 第48-57页 |
| 4.1 SYS/BIOS程序设计 | 第48-51页 |
| 4.1.1 SYS/BIOS简介 | 第48-49页 |
| 4.1.2 软件架构及程序开发流程 | 第49-51页 |
| 4.2 OpenCV算法库移植 | 第51-53页 |
| 4.3 基于Adaboost方法的人脸检测实现 | 第53-55页 |
| 4.4 NDK网络程序设计 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 系统测试与结果分析 | 第57-61页 |
| 5.1 系统测试过程 | 第57-59页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第59-61页 |
| 第六章 本文总结与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第67-68页 |
