| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题来源 | 第10-11页 |
| ·研究意义和背景 | 第11-12页 |
| ·人脸检测国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于Adaboost算法人脸检测技术分析 | 第15-25页 |
| ·人脸检测方法 | 第15-16页 |
| ·基于知识的方法 | 第15-16页 |
| ·基于学习的方法 | 第16页 |
| ·基于Adaboost算法的人脸检测 | 第16-20页 |
| ·Adaboost算法的基本思想 | 第17-18页 |
| ·Haar矩形特征 | 第18-19页 |
| ·积分图(Integral Image) | 第19-20页 |
| ·Adaboost算法训练分类器 | 第20-22页 |
| ·弱分类器 | 第20-21页 |
| ·强分类器 | 第21页 |
| ·级联分类器 | 第21-22页 |
| ·人脸检测方法的选择 | 第22-24页 |
| ·金字塔法 | 第22-23页 |
| ·特征放大法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于Adaboost算法的人脸检测的实现 | 第25-34页 |
| ·基于Adaboost算法的人脸检测总体框图 | 第25页 |
| ·图像预处理的实现 | 第25-26页 |
| ·积分图计算的实现 | 第26-27页 |
| ·特征值计算的实现 | 第27-28页 |
| ·Adaboost训练算法的实现 | 第28-30页 |
| ·样本的选择 | 第28-29页 |
| ·训练系统 | 第29-30页 |
| ·人脸检测的实现及仿真结果 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 人脸检测算法的FPGA设计与实现 | 第34-54页 |
| ·FPGA开发方法 | 第34-38页 |
| ·MBD FPGA设计优势 | 第34-36页 |
| ·MBD FPGA设计流程 | 第36-38页 |
| ·人脸检测系统设计 | 第38页 |
| ·图像预处理模块设计与实现 | 第38-42页 |
| ·图像转换 | 第38-39页 |
| ·直方图均衡 | 第39-42页 |
| ·积分图计算模块设计与实现 | 第42-46页 |
| ·矩形特征模块设计与实现 | 第46-52页 |
| ·检测模块设计 | 第52-53页 |
| ·FPGA in loop测试 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 人脸检测的硬件平台设计 | 第54-71页 |
| ·硬件平台构建 | 第54-55页 |
| ·目标芯片选型 | 第54页 |
| ·硬件平台构建 | 第54-55页 |
| ·串口通信模块设计与实现 | 第55-62页 |
| ·存储控制模块设计与实现 | 第62-65页 |
| ·结果显示模块设计与实现 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录A DE2-70开发板 | 第77-78页 |
| 附录B 特征值计算模块顶层生成的Verilog代码 | 第78-83页 |