基于嵌入式的人脸识别系统设计与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 人脸识别技术的背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 人脸识别技术的背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 人脸识别技术的意义 | 第8页 |
| 1.2 人脸识别技术的现状及发展趋势 | 第8-9页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第9-11页 |
| 2 嵌入式系统平台搭建 | 第11-19页 |
| 2.1 系统硬件平台介绍 | 第11-12页 |
| 2.1.1 开发板选型 | 第11页 |
| 2.1.2 摄像头选型 | 第11-12页 |
| 2.2 操作系统移植 | 第12-13页 |
| 2.2.1 Bootloader移植 | 第12-13页 |
| 2.2.2 内核裁剪移植 | 第13页 |
| 2.2.3 制作文件系统 | 第13页 |
| 2.3 第三方库移植 | 第13-18页 |
| 2.3.1 计算机开源视觉库Opencv移植 | 第14-16页 |
| 2.3.2 QT跨平台框架移植 | 第16-18页 |
| 2.3.3 Tslib适配库移植 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 人脸识别算法研究 | 第19-33页 |
| 3.1 人脸检测算法 | 第19-26页 |
| 3.1.1 人脸检测算法简介 | 第19-20页 |
| 3.1.2 Adaboost人脸检测算法 | 第20-26页 |
| 3.2 人脸增强算法 | 第26-27页 |
| 3.2.1 图像增强算法简介 | 第26页 |
| 3.2.2 人脸增强方法分析 | 第26-27页 |
| 3.3 人脸识别算法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 人脸识别算法简介 | 第27-28页 |
| 3.3.2 PCA算法原理 | 第28-31页 |
| 3.4 算法优化 | 第31-32页 |
| 3.4.1 人脸检测算法优化 | 第31页 |
| 3.4.2 人脸识别算法优化 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 系统设计 | 第33-58页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第33-34页 |
| 4.2 硬件结构设计 | 第34-35页 |
| 4.3 软件结构设计 | 第35-56页 |
| 4.3.1 UI设计 | 第35-37页 |
| 4.3.2 视频采集模块设计 | 第37-43页 |
| 4.3.3 视频帧格式转换模块设计 | 第43页 |
| 4.3.4 人脸检测模块设计及测试 | 第43-50页 |
| 4.3.5 人脸增强模块设计及测试 | 第50-51页 |
| 4.3.6 人脸识别模块设计及测试 | 第51-56页 |
| 4.4 系统集成测试 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
