| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 嵌入式系统及其发展动态 | 第10-11页 |
| 1.3 人脸识别研究现状与发展动态 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 嵌入式人脸识别系统软硬件平台设计 | 第15-29页 |
| 2.1 嵌入式人脸识别系统硬件平台 | 第15-17页 |
| 2.1.1 TQ210开发板 | 第15-16页 |
| 2.1.2 图像采集设备 | 第16-17页 |
| 2.2 嵌入式人脸识别系统软件平台 | 第17-27页 |
| 2.2.1 嵌入式开发的操作系统 | 第17-21页 |
| 2.2.2 Qt集成开发环境 | 第21-23页 |
| 2.2.3 计算机视觉库OpenCV | 第23-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 人脸识别系统功能模块原理与实现 | 第29-55页 |
| 3.1 图像采集模块 | 第29-32页 |
| 3.1.1 图像采集 | 第29-31页 |
| 3.1.2 图像模式与类型转换 | 第31-32页 |
| 3.2 人脸检测模块 | 第32-42页 |
| 3.2.1 Haar-like特征 | 第32-33页 |
| 3.2.2 AdaBoost算法 | 第33-38页 |
| 3.2.3 积分图与Haar-like特征的快速计算 | 第38-40页 |
| 3.2.4 人脸检测模块实现 | 第40-42页 |
| 3.3 人脸图像预处理模块 | 第42-43页 |
| 3.4 人脸识别模块 | 第43-53页 |
| 3.4.1 LBP算法简介 | 第44页 |
| 3.4.2 LBP特征的演进 | 第44-47页 |
| 3.4.3 图像的LBP特征提取 | 第47-49页 |
| 3.4.4 基于LBP特征的人脸识别 | 第49-50页 |
| 3.4.5 人脸识别模块实现 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 系统实现、测试分析与性能优化 | 第55-67页 |
| 4.1 总体方案设计 | 第55-57页 |
| 4.2 图形用户界面设计 | 第57-58页 |
| 4.3 人脸库的建立 | 第58-59页 |
| 4.4 人脸检测测试分析 | 第59-60页 |
| 4.5 人脸识别测试分析 | 第60-61页 |
| 4.6 人脸识别可靠性优化 | 第61-66页 |
| 4.6.1 最佳阈值与最小注册样本数的测试优化 | 第62-65页 |
| 4.6.2 系统人脸库的自动增量训练 | 第65-66页 |
| 4.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 结论 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 附录 | 第75页 |