| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 人脸识别简介 | 第10-12页 |
| 1.3 安全认证系统的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 嵌入式系统简介 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的整体结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 系统的硬件平台与软件开发环境 | 第15-30页 |
| 2.1 系统的硬件开发平台 | 第15-18页 |
| 2.1.1.ARM11简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2.S3C6410微处理器简介 | 第16-17页 |
| 2.1.3.OK6410开发板简介 | 第17-18页 |
| 2.1.4.USB摄像头 | 第18页 |
| 2.1.5.TFT触摸屏 | 第18页 |
| 2.2 搭建宿主机开发坏境 | 第18-23页 |
| 2.2.1 安装虚拟机VMware Workstation | 第19页 |
| 2.2.2 安装Ubuntu 12.04 | 第19-21页 |
| 2.2.3 设置Ubuntu为root用户登录 | 第21页 |
| 2.2.4 安装VMware tools | 第21-22页 |
| 2.2.5 安装交叉编译器 | 第22-23页 |
| 2.3 移植嵌入式操作系统 | 第23-24页 |
| 2.3.1 移植Bootloader | 第23-24页 |
| 2.3.2 移植Linux内核 | 第24页 |
| 2.3.3 移植Linux文件系统 | 第24页 |
| 2.4.Qt开发环境的搭建 | 第24-27页 |
| 2.4.1.tslib库的编译与移植 | 第25-26页 |
| 2.4.2.Qt4.7.1 的编译与移植 | 第26页 |
| 2.4.3.Qt Creator的安装与配置 | 第26-27页 |
| 2.5.OpenCV的移植 | 第27-30页 |
| 2.5.1 安装Cmake | 第27-28页 |
| 2.5.2.OpenCV的交叉编译 | 第28-30页 |
| 第3章 人脸检测算法的研究 | 第30-39页 |
| 3.1 人脸检测算法概述 | 第30页 |
| 3.2.Adaboost人脸检测算法 | 第30-39页 |
| 3.2.1.Adaboost人脸检测原理概述 | 第30-33页 |
| 3.2.2.Haar特征与灰度积分图 | 第33-35页 |
| 3.2.3 弱分类器的训练 | 第35页 |
| 3.2.4 强分类器的训练 | 第35-37页 |
| 3.2.5 级联分类器的训练 | 第37-39页 |
| 第4章 人脸识别算法的研究 | 第39-43页 |
| 4.1 人脸识别算法概述 | 第39页 |
| 4.2.PCA人脸识别算法 | 第39-43页 |
| 4.2.1.PCA算法基本原理 | 第39页 |
| 4.2.2.K-L变换 | 第39-40页 |
| 4.2.3 利用PCA进行人脸识别 | 第40-43页 |
| 第5章 系统软件设计 | 第43-61页 |
| 5.1 系统的整体运作流程 | 第43页 |
| 5.2 图像采集与处理 | 第43-54页 |
| 5.2.1 图像采集的实现 | 第43-48页 |
| 5.2.2.YUV向RGB格式的转换 | 第48-50页 |
| 5.2.3 图像预处理 | 第50-52页 |
| 5.2.4 将图像保存为BMP格式 | 第52-54页 |
| 5.3 人脸检测的实现 | 第54-55页 |
| 5.4 人脸识别的实现 | 第55-59页 |
| 5.4.1 训练阶段的实现 | 第55-57页 |
| 5.4.2 识别阶段的实现 | 第57-59页 |
| 5.5.Qt图形用户界面的设计 | 第59-61页 |
| 第6章 测试与总结 | 第61-67页 |
| 6.1 系统功能测试 | 第61-65页 |
| 6.2 系统性能测试 | 第65页 |
| 6.3 工作总结 | 第65-66页 |
| 6.4 未来展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 作者简介及科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |