| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1. 人眼定位技术研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2. 无辅助立体显示及人眼定位在其中的作用 | 第11-12页 |
| 1.3. 人眼定位技术的难点 | 第12-13页 |
| 1.4. 本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5. 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 候选区域提取 | 第16-25页 |
| 2.1. 背景分离方法论证 | 第16-20页 |
| 2.1.1. 帧间差分法 | 第16-17页 |
| 2.1.2. 平均背景法 | 第17-18页 |
| 2.1.3. 混合高斯模型 | 第18-20页 |
| 2.1.4. 各种方法比较 | 第20页 |
| 2.2. 基于亮瞳效应的候选点提取 | 第20-23页 |
| 2.2.1. 亮瞳效应原理 | 第20-22页 |
| 2.2.2. 基于亮瞳效应的候选区域提取 | 第22-23页 |
| 2.3. 实验结果 | 第23-25页 |
| 第3章 人脸检测 | 第25-35页 |
| 3.1. HAAR特征和积分图原理 | 第25-27页 |
| 3.2. 基于ADABOOST的人脸分类器 | 第27-32页 |
| 3.2.1. Adaboost算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2. 查找表型弱分类器 | 第29-30页 |
| 3.2.3. Gentle Adaboost训练过程 | 第30-31页 |
| 3.2.4. 瀑布型级联分类器 | 第31-32页 |
| 3.3. 实验结果 | 第32-35页 |
| 第4章 人眼定位与滤波算法 | 第35-47页 |
| 4.1. 基于ADABOOST+SVM的人眼分类算法 | 第35-41页 |
| 4.1.1. SVM算法介绍 | 第35-38页 |
| 4.1.2. Adaboost+SVM人眼分类算法 | 第38-40页 |
| 4.1.3. 人眼搜索策略 | 第40-41页 |
| 4.2. 基于混合投影的瞳孔定位 | 第41-43页 |
| 4.3. 基于人脸位移相关性的人眼坐标滤波 | 第43-45页 |
| 4.4. 实验结果 | 第45-47页 |
| 第5章 DSP人眼定位平台设计 | 第47-63页 |
| 5.1. TMS320DM6437简介 | 第47-48页 |
| 5.2. 基于DM6437的硬件平台设计 | 第48-56页 |
| 5.2.1. 模拟/数字视频的输入和切换 | 第50-53页 |
| 1. 模拟视频信号的输入 | 第50-52页 |
| 2. 数字视频信号的输入 | 第52-53页 |
| 5.2.2. DM6437的存储模块设计 | 第53-55页 |
| 1. NOR Flash设计 | 第54页 |
| 2. DDR2设计 | 第54-55页 |
| 5.2.3. 其他外设模块 | 第55-56页 |
| 5.3. 基于DSP/BIOS的软件设计 | 第56-63页 |
| 5.3.1. DSP/BIOS | 第56-57页 |
| 5.3.2. 设备驱动模型 | 第57-59页 |
| 5.3.3. VPFE视频采集驱动设计 | 第59-60页 |
| 5.3.4. DM6437上的视频缓冲机制 | 第60-61页 |
| 5.3.5. DM6437上的串口通信协议 | 第61-63页 |
| 第6章 DSP人眼定位算法的移植与优化 | 第63-75页 |
| 6.1. DM6437移植测试的环境 | 第63-64页 |
| 6.2. DM6437程序移植的主要问题和难点 | 第64-65页 |
| 6.3. DM6437上的算法改进和优化 | 第65-72页 |
| 6.3.1. 浮点运算转化为定点运算 | 第65-67页 |
| 1. 将浮点数的加减法转化为定点加减法 | 第66-67页 |
| 2. 将浮点乘法转换为定点乘法 | 第67页 |
| 3. 将浮点除法转换为定点除法 | 第67页 |
| 6.3.2. 指数运算的优化 | 第67-69页 |
| 6.3.3. 移植过程代码级优化 | 第69-72页 |
| 6.4. 程序的FLASH固化 | 第72页 |
| 6.5. 实验结果 | 第72-75页 |
| 第7章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第82-83页 |
