| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 智能仓库系统发展历程和研究现状 | 第12页 |
| 1.3 人脸识别技术发展历程和研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 监控识别系统总体设计方案 | 第15-20页 |
| 2.1 食品仓库监控识别系统需求分析 | 第15页 |
| 2.2 食品仓库监控识别系统总体架构 | 第15-16页 |
| 2.3 系统性能指标 | 第16-17页 |
| 2.4 系统主要功能 | 第17页 |
| 2.5 系统设计方案 | 第17-19页 |
| 2.5.1 系统硬件设计方案 | 第17-18页 |
| 2.5.2 系统软件设计方案 | 第18-19页 |
| 2.6 系统可行性分析 | 第19页 |
| 2.7 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 人脸检测和识别 | 第20-35页 |
| 3.1 图像预处理 | 第20-22页 |
| 3.1.1 图像归一化处理 | 第20页 |
| 3.1.2 图像类型转化 | 第20-21页 |
| 3.1.3 图像滤波 | 第21页 |
| 3.1.4 直方图均衡化 | 第21-22页 |
| 3.2 人脸检测技术 | 第22-28页 |
| 3.2.1 常见的人脸检测方法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于AdaBoost方法的人脸检测 | 第24-26页 |
| 3.2.3 AdaBoost算法 | 第26-27页 |
| 3.2.4 级联分类器 | 第27-28页 |
| 3.3 PCA-LDA人脸识别算法 | 第28-34页 |
| 3.3.1 主成分分析法(PCA) | 第28-31页 |
| 3.3.2 线性判别分析法(LDA) | 第31-33页 |
| 3.3.3 PCA-LDA融合算法 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 硬件平台的搭建 | 第35-41页 |
| 4.1 系统主处理器 | 第35页 |
| 4.2 系统外围主要电路与设备 | 第35-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 系统软件的设计 | 第41-61页 |
| 5.1 系统软件开发环境的搭建 | 第41-43页 |
| 5.1.1 交叉编译环境的搭建 | 第41-42页 |
| 5.1.2 Qt Creator的安装和OpenCV的配置 | 第42-43页 |
| 5.2 嵌入式Linux系统的编译与移植 | 第43-47页 |
| 5.2.1 BootLoader的选择 | 第43-44页 |
| 5.2.2 Linux内核的配置和编译 | 第44-46页 |
| 5.2.3 根文件系统的移植 | 第46-47页 |
| 5.3 基于V4L2的视频采集 | 第47-50页 |
| 5.3.1 V4L2数据结构 | 第47-49页 |
| 5.3.2 USB摄像头视频采集 | 第49-50页 |
| 5.3.3 对采集的图像进行格式转换 | 第50页 |
| 5.4 M0模块和GSM模块 | 第50-54页 |
| 5.5 Qt客户端 | 第54-56页 |
| 5.6 服务器端框架 | 第56-60页 |
| 5.6.1 摄像头图像采集进程 | 第57-59页 |
| 5.6.2 M0进程和GSM进程 | 第59页 |
| 5.6.3 Qt通信进程 | 第59-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 系统的测试结果与分析 | 第61-68页 |
| 6.1 环境信息监控 | 第61-62页 |
| 6.2 人脸检测结果与分析 | 第62-64页 |
| 6.3 人脸识别结果与分析 | 第64-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 | 第73-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第87页 |