| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸识别方法国内外研究现状和进展 | 第11-12页 |
| 1.3 人脸识别的应用 | 第12-13页 |
| 1.4 人脸识别研究的内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本文研究内容及论文安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于肤色信息人脸检测算法的研究与实现 | 第16-27页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 常用人脸检测算法简介 | 第16-17页 |
| 2.3 基于肤色信息的人脸检测算法的实现过程 | 第17-26页 |
| 2.3.1 常用的色彩空间介绍 | 第17-19页 |
| 2.3.2 肤色模型的建立 | 第19-20页 |
| 2.3.3 图像二值化 | 第20-21页 |
| 2.3.4 图像去噪 | 第21-25页 |
| 2.3.5 人脸定位 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 PCA人脸识别算法的研究与实现 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 人脸图像预处理 | 第27-32页 |
| 3.2.1 图像灰度化 | 第28页 |
| 3.2.2 灰度变换 | 第28-30页 |
| 3.2.3 中值滤波 | 第30-32页 |
| 3.3 PCA人脸识别算法的实现过程 | 第32-37页 |
| 3.3.1 人脸识别算法简介 | 第32-33页 |
| 3.3.2 构造特征脸空间 | 第33-35页 |
| 3.3.3 训练样本图像和测试图像的特征提取 | 第35-37页 |
| 3.3.4 比较投影系数得出识别结果 | 第37页 |
| 3.4 距离分类器设计 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于小波变换的PCA人脸识别 | 第40-51页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 人脸小波变换与效果 | 第40-44页 |
| 4.2.1 二维离散小波变换 | 第40-41页 |
| 4.2.2 人脸图像的小波变换效果 | 第41-44页 |
| 4.3 基于小波变换的PCA人脸识别过程 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第45-50页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第46-49页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第49-50页 |
| 4.5 不同分辨率识别效果 | 第50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 人脸识别系统在DSP上的实现 | 第51-61页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 人脸识别系统硬件设计 | 第51-55页 |
| 5.2.1 DSP处理器的选型 | 第52页 |
| 5.2.2 TMS320DM642 的视频接口配置 | 第52-53页 |
| 5.2.3 视频解码芯片TVP5150 与编码芯片SAA7121H | 第53页 |
| 5.2.4 I2C配置 | 第53-55页 |
| 5.3 人脸识别系统软件设计 | 第55-59页 |
| 5.3.1 CCS简介与使用 | 第57-58页 |
| 5.3.2 嵌入式系统BIOS的调用 | 第58-59页 |
| 5.4 系统测试结果与分析 | 第59-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |