基于嵌入式SoC硬件架构的视线估计算法实现研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究目的 | 第7-8页 |
| ·课题研究现状 | 第8-9页 |
| ·视线估计 | 第8-9页 |
| ·人脸检测 | 第9页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 视线估计模型算法简述及优化 | 第11-19页 |
| ·AdaBoost算法及其优化 | 第11-16页 |
| ·Haar特征 | 第11-12页 |
| ·训练过程 | 第12-13页 |
| ·计算过程 | 第13-14页 |
| ·检测策略 | 第14-16页 |
| ·眼部特征点定位 | 第16-18页 |
| ·眼部区域粗定位 | 第16-17页 |
| ·眼部区域精确定位 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 视线估计系统硬件架构设计 | 第19-45页 |
| ·总体结构 | 第19-20页 |
| ·系统基本构成 | 第20-23页 |
| ·Nios核 | 第20-21页 |
| ·Avalon总线 | 第21-22页 |
| ·其他基本模块 | 第22-23页 |
| ·数据准备模块 | 第23-28页 |
| ·原始数据获取 | 第23-24页 |
| ·位图转换 | 第24-25页 |
| ·肤色二值图转换 | 第25-27页 |
| ·数据流控制 | 第27-28页 |
| ·人脸检测 | 第28-41页 |
| ·积分图和平方积分图的计算 | 第28-29页 |
| ·存储分配和浮点定点化 | 第29-31页 |
| ·弱分类器计算 | 第31-35页 |
| ·模块间互联 | 第35-39页 |
| ·图像缩放策略 | 第39-41页 |
| ·眼部特征点检测 | 第41-43页 |
| ·边界精确 | 第41-42页 |
| ·眼部区域精确定位 | 第42-43页 |
| ·瞳孔定位 | 第43页 |
| ·软件部分 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第45-50页 |
| ·ARM平台 | 第45-46页 |
| ·PC平台 | 第46-48页 |
| ·硬件系统平台 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·工作总结 | 第50页 |
| ·有待改进的方面 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
