面向眼部特征检测算法的嵌入式SoC硬件架构研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题研究目的 | 第7页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 眼部特征检测算法的研究 | 第8-9页 |
| 1.2.2 眼部特征检测系统设计的主要缺陷 | 第9页 |
| 1.2.3 嵌入式的眼部特征检测及嵌入式SoC | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究工作及内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 眼部特征检测算法概述 | 第11-20页 |
| 2.1 肤色分割 | 第11-13页 |
| 2.1.1 YCbCrCg 肤色模型 | 第12-13页 |
| 2.1.2 图像预处理 | 第13页 |
| 2.2 脸部区域定位 | 第13-14页 |
| 2.3 眼部区域框粗定位 | 第14-16页 |
| 2.3.1 混合投影HPF 原理 | 第14-15页 |
| 2.3.2 瞳孔中心粗定位过程 | 第15-16页 |
| 2.4 瞳孔中心/内眼角点精确定位 | 第16-19页 |
| 2.4.1 瞳孔中心修正 | 第16-18页 |
| 2.4.2 内眼角点检测 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 SoC 系统架构设计 | 第20-31页 |
| 3.1 系统软件优化策略 | 第20-24页 |
| 3.1.1 基于查找表方法的肤色分割 | 第20-22页 |
| 3.1.2 浮点运算定点化 | 第22-24页 |
| 3.2 ARM 嵌入式平台的系统移植与性能评价 | 第24-26页 |
| 3.3 基于ESL 方法学的系统架构设计 | 第26-30页 |
| 3.3.1 软硬件任务划分 | 第27-28页 |
| 3.3.2 Nios 嵌入式微处理器 | 第28页 |
| 3.3.3 系统架构设计与空间探测 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 硬件功能单元设计与软件系统优化 | 第31-46页 |
| 4.1 彩色图像处理单元设计 | 第31-40页 |
| 4.1.1 色彩空间转换单元 | 第32-34页 |
| 4.1.2 肤色分割单元 | 第34-37页 |
| 4.1.3 平滑去噪单元 | 第37-39页 |
| 4.1.4 数据传输单元 | 第39-40页 |
| 4.2 软件系统优化 | 第40-45页 |
| 4.2.1 存储访问优化 | 第40-44页 |
| 4.2.2 控制流优化 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第46-52页 |
| 5.1 SoC 系统原型设计平台构建 | 第46-47页 |
| 5.2 SoC 系统性能分析 | 第47-51页 |
| 5.2.1 彩色图像处理单元性能分析 | 第47-48页 |
| 5.2.2 软件系统优化性能分析 | 第48-49页 |
| 5.2.3 系统总体性能比较 | 第49-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
