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人脸检测算法及其芯片实现关键技术研究

目录第1-5页
图片索引第5-7页
表格索引第7-8页
摘要第8-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第11-21页
   ·人脸检测简介第11-14页
     ·人脸检测的研究意义第11-13页
     ·人脸检测系统的性能指标第13-14页
   ·人脸检测技术国内外研究状况第14-17页
   ·人脸检测面临的主要困难及今后发展方向第17-18页
   ·本文研究目标和主要研究内容第18-19页
   ·论文结构安排第19-21页
第2章 基于AdaBoost的人脸检测算法及其实现分析第21-39页
   ·基于AdaBoost的人脸检测算法介绍第21-29页
     ·Haar-like特征第22-25页
     ·积分图和平方积分图第25-27页
     ·级联分类器第27-29页
   ·AdaBoost训练算法第29-32页
   ·基于AdaBoost的人脸检测第32-37页
     ·检测方法第34-36页
     ·检测流程第36页
     ·区域合并第36-37页
   ·本章小结第37-39页
第3章 人脸检测算法改进及定点化分析第39-59页
   ·人脸数据库和检测算法性能评测第39-43页
     ·人脸数据库介绍第39-42页
     ·检测算法性能评测第42-43页
   ·方差预处理第43-50页
   ·图像缩小法人脸检测第50-54页
     ·图像缩小法与窗口扩大法的比较第50-52页
     ·两类主要的图像缩小法第52-54页
   ·高性能人脸检测算法定点化分析第54-56页
   ·本章小结第56-59页
第4章 高性能人脸检测芯片研究第59-93页
   ·人脸检测芯片硬件架构第59-66页
     ·细胞阵列架构第59-62页
     ·帧存储器型阵列架构第62-64页
     ·架构比较与确定第64-66页
   ·高效存储方案第66-71页
     ·存储器结构与效能比较第66-68页
     ·图像存储与检测扫描策略第68-70页
     ·图像数据读写策略第70-71页
   ·积分图快速更新第71-76页
     ·积分图寄存器的组成与结构第71-72页
     ·积分图快速更新法第72-74页
     ·平方积分图的产生与更新第74-76页
   ·四级流水特征计算结构第76-81页
     ·常用特征值计算结构分析比较第76-79页
     ·四级流水处理结构第79-81页
   ·分类器选择与存储第81-82页
   ·图像缩小模块第82-83页
   ·人脸检测芯片的仿真、综合结果与比较分析第83-85页
   ·人脸检测系统的FPGA验证第85-90页
     ·人脸检测SOC系统介绍第86-88页
     ·FPGA硬件平台第88-89页
     ·FPGA软件平台第89-90页
     ·系统测试第90页
   ·人脸检测SOC测试第90-92页
   ·本章小结第92-93页
第5章 多模式可调人脸检测第93-103页
   ·人脸检测芯片的可配置性研究第93-94页
   ·多模式可调人脸检测分析第94-96页
   ·多模式可调人脸检测模块第96-99页
   ·可调模式相关实验与验证第99-102页
     ·可调性测试第99-102页
     ·综合仿真结果第102页
   ·本章小结第102-103页
第6章 结论与展望第103-105页
   ·对本文工作的总结第103-104页
   ·对未来工作的展望第104-105页
参考文献第105-111页
攻读博士学位期间发表的论文第111-112页
致谢第112-113页

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