基于人脸识别技术的可视对讲门禁系统应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 论文研究的背景 | 第13-14页 |
| 1.2 门禁控制系统身份识别类型 | 第14页 |
| 1.3 人脸识别作为生物特征识别的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.5 本课题研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 1.5.1 主要内容 | 第17页 |
| 1.5.2 论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 人脸识别图像提取和算法 | 第19-28页 |
| 2.1 人脸识别技术流程 | 第19页 |
| 2.2 人脸识别算法概述 | 第19-20页 |
| 2.3 主成分分析算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 人脸图像特征计算 | 第20-22页 |
| 2.3.2 人脸图像识别计算 | 第22页 |
| 2.3.3 主成分分析法特点 | 第22-23页 |
| 2.3.4 PCA算法的应用 | 第23页 |
| 2.4 Adaboost算法 | 第23-27页 |
| 2.5 本章内容小结 | 第27-28页 |
| 第三章 系统硬件平台设计 | 第28-46页 |
| 3.1 系统硬件整体结构 | 第28-29页 |
| 3.2 S3C6410核心板 | 第29-36页 |
| 3.2.1 ARM微处理器选型 | 第30页 |
| 3.2.2 S3C6410微处理器 | 第30-31页 |
| 3.2.3 CAMERA接口 | 第31-32页 |
| 3.2.4 SDRAM模块 | 第32-33页 |
| 3.2.5 NAND FLASH模块 | 第33-34页 |
| 3.2.6 以太网接口电路 | 第34-35页 |
| 3.2.7 LCD接口电路 | 第35-36页 |
| 3.3 图像采集模块 | 第36-40页 |
| 3.3.1 芯片概述 | 第37页 |
| 3.3.2 芯片功能结构 | 第37-39页 |
| 3.3.3 模块电路连接图 | 第39-40页 |
| 3.4 门禁控制器 | 第40-41页 |
| 3.5 音频电路设计 | 第41-42页 |
| 3.6 其他电路设计 | 第42-45页 |
| 3.6.1 系统电源电路 | 第42-43页 |
| 3.6.2 系统时钟电路 | 第43-44页 |
| 3.6.3 USB接口电路 | 第44-45页 |
| 3.7 本章内容小结 | 第45-46页 |
| 第四章 系统软件平台设计 | 第46-57页 |
| 4.1 嵌入式系统 | 第46页 |
| 4.2 Windows CE系统 | 第46-48页 |
| 4.3 Windows CE系统移植 | 第48-50页 |
| 4.4 Open CV软件 | 第50-51页 |
| 4.5 Open CV移植到Windows CE | 第51-55页 |
| 4.5.1 cvcore移植 | 第51-54页 |
| 4.5.2 cv移植 | 第54-55页 |
| 4.5.3 工程转换 | 第55页 |
| 4.6 本章内容小结 | 第55-57页 |
| 第五章 人脸识别门禁控制应用分析 | 第57-71页 |
| 5.1 住宅门禁控制技术类型 | 第57页 |
| 5.2 可视对讲门禁控制系统介绍 | 第57-59页 |
| 5.3 人脸识别门禁控制系统技术结构 | 第59-60页 |
| 5.4 人脸识别软件实现 | 第60-68页 |
| 5.4.1 摄像头驱动程序实现 | 第60-62页 |
| 5.4.2 注册和提取人脸图像 | 第62-64页 |
| 5.4.3 训练和保存人脸图像 | 第64-66页 |
| 5.4.4 人脸图像识别 | 第66-68页 |
| 5.5 人脸识别数据分析 | 第68-69页 |
| 5.6 应用程序移植 | 第69-70页 |
| 5.7 门禁控制的实现 | 第70页 |
| 5.8 本章内容小结 | 第70-71页 |
| 总结和展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
