基于云服务的嵌入式人脸识别系统设计与实现
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 嵌入式人脸识别系统研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 嵌入式系统 | 第10页 |
| 1.2.2 人脸检测技术 | 第10-11页 |
| 1.2.3 人脸识别技术 | 第11-14页 |
| 1.3 云平台研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 人脸识别技术理论 | 第17-30页 |
| 2.1 图像预处理方法 | 第17-22页 |
| 2.1.1 灰度化处理 | 第18页 |
| 2.1.2 尺度归一化 | 第18-19页 |
| 2.1.3 直方图均衡处理 | 第19-20页 |
| 2.1.4 中值滤波 | 第20-22页 |
| 2.2 人脸检测算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 Haar-like特征向量 | 第22-24页 |
| 2.2.2 积分图 | 第24-26页 |
| 2.2.3 Adaboost分类器 | 第26-27页 |
| 2.3 人脸识别 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 嵌入式硬件平台设计 | 第30-42页 |
| 3.1 系统分析及框架设计 | 第30-31页 |
| 3.2 TMS320DM368处理器 | 第31-33页 |
| 3.2.1 CPU基本特性 | 第31-32页 |
| 3.2.2 视频处理子系统 | 第32-33页 |
| 3.3 电源模块 | 第33-35页 |
| 3.3.1 TPS65053电源电路设计 | 第34-35页 |
| 3.3.2 TPS74801电源电路设计 | 第35页 |
| 3.4 图像采集和输出模块 | 第35-36页 |
| 3.5 存储模块 | 第36-38页 |
| 3.6 通信模块 | 第38-39页 |
| 3.6.1 USB模块接口电路设计 | 第38-39页 |
| 3.6.2 以太网接口 | 第39页 |
| 3.7 PCB设计 | 第39-41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 系统软件平台设计 | 第42-51页 |
| 4.1 操作系统移植 | 第42-46页 |
| 4.1.1 服务器平台搭建 | 第42-43页 |
| 4.1.2 DM368启动流程 | 第43-44页 |
| 4.1.3 Linux内核裁剪与移植 | 第44-45页 |
| 4.1.4 Linux文件系统 | 第45-46页 |
| 4.2 驱动开发 | 第46-50页 |
| 4.2.1 图像采集驱动程序设计 | 第46-49页 |
| 4.2.2 Wi-Fi模块驱动 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 人脸识别系统平台调用 | 第51-63页 |
| 5.1 视频采集 | 第51-54页 |
| 5.2 图像预处理 | 第54-58页 |
| 5.2.1 自适应直方图均衡化 | 第54-56页 |
| 5.2.2 基于中值的双边滤波 | 第56-58页 |
| 5.3 基于云服务的人脸检测过程 | 第58-60页 |
| 5.4 基于云服务的人脸识别过程 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
