| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·视频监控系统发展和趋势 | 第9-12页 |
| ·视频监控系统的发展 | 第9-10页 |
| ·嵌入式视频监控系统的研究现状 | 第10-11页 |
| ·嵌入式视频监控系统的发展趋势 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·各章节安排 | 第13-14页 |
| 2 系统总体设计 | 第14-24页 |
| ·嵌入式系统 | 第14页 |
| ·系统总体设计 | 第14-15页 |
| ·系统硬件结构 | 第15-19页 |
| ·ARM 处理器选型 | 第15-16页 |
| ·DSP 芯片选型 | 第16-19页 |
| ·系统软件平台 | 第19-23页 |
| ·嵌入式操作系统选择 | 第19-20页 |
| ·Bootloader 的移植 | 第20-21页 |
| ·DSP 开发环境 | 第21-22页 |
| ·OpenCV 简介 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 ADABOOST 人脸检测算法及改进 | 第24-39页 |
| ·人脸检测方法概述 | 第24-27页 |
| ·基于知识的方法 | 第24-25页 |
| ·基于特征的方法 | 第25页 |
| ·基于匹配的方法 | 第25页 |
| ·基于学习的方法 | 第25-27页 |
| ·ADABOOST 人脸检测算法 | 第27-32页 |
| ·Adaboost 算法背景 | 第27-28页 |
| ·Adaboost 算法原理 | 第28-29页 |
| ·矩形特征和积分图 | 第29-32页 |
| ·ADABOOST 人脸检测流程 | 第32-35页 |
| ·ADABOOST 人脸检测算法实现 | 第35-37页 |
| ·ADABOOST 算法优化 | 第37-38页 |
| ·Haar 特征扩展 | 第37-38页 |
| ·优化结果 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 JPEG2000 压缩算法的研究与实现 | 第39-52页 |
| ·JPEG2000 标准 | 第39-40页 |
| ·JPEG2000 特点 | 第40-41页 |
| ·JPEG2000 编码原理 | 第41-46页 |
| ·正向预处理 | 第41-43页 |
| ·离散小波变换 | 第43-44页 |
| ·量化 | 第44-45页 |
| ·熵编码 | 第45-46页 |
| ·码率控制 | 第46页 |
| ·JPEG2000 感兴趣区域编码 | 第46-51页 |
| ·ROI 基本原理 | 第46-47页 |
| ·ROI 标准算法 | 第47-49页 |
| ·ROI 算法实现 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 系统应用软件设计与实现 | 第52-63页 |
| ·视频采集模块 | 第52-56页 |
| ·Video4Linux 驱动 | 第52-53页 |
| ·视频采集模块的实现 | 第53-56页 |
| ·人脸检测模块 | 第56-58页 |
| ·视频图像压缩模块 | 第58-59页 |
| ·无线传输模块 | 第59-61页 |
| ·IEEE 802.11b 标准简介 | 第59-60页 |
| ·IEEE 802.11b 在Linux 上的实现 | 第60-61页 |
| ·解码显示模块 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第68-69页 |