基于DM642开发板的人脸识别系统
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·人脸识别与视频监控概述 | 第10-11页 |
| ·人脸识别技术国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·嵌入式系统与DSP系统国内外发展现状 | 第12-14页 |
| ·嵌入式系统国内外发展现状 | 第12-13页 |
| ·DSP技术国内外发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要内容和安排 | 第14-16页 |
| 第2章 人脸识别系统硬件平台 | 第16-26页 |
| ·总体硬件结构 | 第16-18页 |
| ·DM642存储器系统 | 第18-20页 |
| ·视频输入及编解码模块 | 第20-22页 |
| ·FLASH模块 | 第22-24页 |
| ·以太网传输模块 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 人脸识别系统软件设计 | 第26-41页 |
| ·系统开发平台CCS | 第26页 |
| ·基于RF架构的DSP/BIOS软件程序开发流程 | 第26-30页 |
| ·DSP/BIOS介绍 | 第26-29页 |
| ·RF5框架 | 第29-30页 |
| ·人脸识别与视频监控系统软件架构 | 第30-40页 |
| ·软件总体结构 | 第30-31页 |
| ·视频输入端口配置与使用 | 第31-34页 |
| ·片上软件系统开发 | 第34-38页 |
| ·以太网模块软件开发 | 第38-39页 |
| ·PC机控制系统 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 人脸识别算法研究 | 第41-54页 |
| ·现有人脸识别算法比较 | 第41-42页 |
| ·主成分分析法与特征脸方法 | 第42-45页 |
| ·主成分分析法(PCA) | 第42-43页 |
| ·特征脸方法 | 第43-45页 |
| ·Fisherface方法 | 第45-47页 |
| ·fisher线性鉴别方法 | 第45-46页 |
| ·小样本问题 | 第46页 |
| ·Fisherface压缩变换法 | 第46-47页 |
| ·分块PCA+Fisherface压缩变换 | 第47-50页 |
| ·分块PCA思想 | 第47-48页 |
| ·分块PCA与Fisherface方法的结合 | 第48-50页 |
| ·仿真结果 | 第50-54页 |
| ·仿真环境与方法 | 第50-52页 |
| ·仿真结果分析 | 第52-54页 |
| 第5章 系统功能调试与扩展 | 第54-66页 |
| ·实验条件与环境 | 第54-55页 |
| ·程序优化与固化 | 第55-58页 |
| ·程序优化 | 第55-57页 |
| ·系统程序固化 | 第57-58页 |
| ·系统测试与结果 | 第58-63页 |
| ·系统功能测试 | 第58-61页 |
| ·人脸识别算法板上测试 | 第61-63页 |
| ·系统资源消耗测试 | 第63-64页 |
| ·系统功能扩展 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66-67页 |
| ·存在问题及未来工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第73-74页 |
