| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人脸表情识别的简介 | 第10-14页 |
| 1.2.1 人脸表情识别研究的挑战性 | 第11-12页 |
| 1.2.2 目前研究中存在的问题和发展的方向 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要工作和研究的成果 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 嵌入式平台的搭建 | 第16-29页 |
| 2.1 系统的功能分布和总体设计 | 第16-17页 |
| 2.2 嵌入式Linux操作系统 | 第17-18页 |
| 2.3 处理器的选型 | 第18-21页 |
| 2.3.1 ARM Cortex-A8处理器 | 第19页 |
| 2.3.2 ARM Cortex-A8处理器的集成AP模块 | 第19-21页 |
| 2.4 SD-CARD存储模块 | 第21-22页 |
| 2.5 OV5640的摄像头 | 第22-24页 |
| 2.6 TFP410的LCD触摸显示器 | 第24-26页 |
| 2.7 WG7310的WIFI网络通信 | 第26-27页 |
| 2.8 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 嵌入式系统的实现 | 第29-40页 |
| 3.1 嵌入式Linux系统的组成 | 第29-30页 |
| 3.2 交叉编译工具的安装 | 第30-31页 |
| 3.3 一级启动代码MLO的编译 | 第31-33页 |
| 3.3.1 X-loader启动引导u-boot过程分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 MLO的映像生成 | 第32-33页 |
| 3.4 二级启动代码U-boot编译 | 第33-35页 |
| 3.4.1 U-boot的简介 | 第33-35页 |
| 3.4.2 u-boot.bin映像的生成 | 第35页 |
| 3.5 内核的编译 | 第35-37页 |
| 3.5.1 Linux内核的结构 | 第35页 |
| 3.5.2 Linux内核的配置与编译 | 第35-37页 |
| 3.6 Android根文件系统的制作 | 第37-38页 |
| 3.7 制作可启动系统的SD卡 | 第38-39页 |
| 3.8 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 人脸表情识别的算法研究 | 第40-49页 |
| 4.1 人脸表情识别的总体框架 | 第40-41页 |
| 4.2 基于肤色的人脸区域检测 | 第41-43页 |
| 4.2.1 图像的灰度变换 | 第42页 |
| 4.2.2 图像的二值化 | 第42-43页 |
| 4.2.3 图像的直方图修正 | 第43页 |
| 4.3 基于二维Gabor小波的人脸特征提取 | 第43-45页 |
| 4.3.1 二维Gabor滤波函数 | 第44页 |
| 4.3.2 表情特征的提取 | 第44-45页 |
| 4.4 表情特征的降维 | 第45-47页 |
| 4.4.1 PCA特征降维 | 第45-46页 |
| 4.4.2 PCA和LDA的融合算法 | 第46-47页 |
| 4.5 基于SVM的表情特征的分类 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 人脸表情识别的实验和结果分析 | 第49-62页 |
| 5.1 嵌入式平台图像数据采集实现和结果分析 | 第49-52页 |
| 5.1.1 OV5640摄像头驱动的加载 | 第49-50页 |
| 5.1.2 基于video4linux的图像采集实现 | 第50-51页 |
| 5.1.3 结果分析 | 第51-52页 |
| 5.2 人脸表情识别的仿真结果与分析 | 第52-59页 |
| 5.2.1 人脸检测的仿真和结果分析 | 第53-57页 |
| 5.2.2 Gabor特征提取的仿真 | 第57-58页 |
| 5.2.3 PCA和LDA特征降维的仿真 | 第58-59页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
