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基于ARM+FPGA异构平台的人脸检测系统

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
缩略语对照表第10-11页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-13页
    1.2 国内外研究状况第13-15页
    1.3 本文主要工作与创新点第15-17页
        1.3.1 本文主要工作第15-16页
        1.3.2 本设计创新点第16-17页
    1.4 主要工作与章节安排第17-19页
第二章 人脸检测算法的分类与软硬件协同设计第19-29页
    2.1 人脸检测算法与分类第19-25页
        2.1.1 基于知识的人脸检测方法第19-20页
        2.1.2 基于统计的人脸检测方法第20-23页
        2.1.3 基于深度学习的人脸检测算法第23-25页
    2.2 嵌入式平台的发展与软硬件协同处理第25-28页
        2.2.1 嵌入式平台的发展第25-27页
        2.2.2 软硬件协同处理第27-28页
    2.3 本章小结第28-29页
第三章 基于ADABOOST的人脸检测以及ZYBO硬件平台介绍第29-44页
    3.1 AdaBoost人脸检测算法第29-38页
        3.1.1 Haar-like特征第29-31页
        3.1.2 积分图与Haar特征值计算第31-32页
        3.1.3 级联分类器的构建第32-36页
        3.1.4 Adaboost人脸检测算法流程第36-38页
    3.2 ZYBO硬件开发平台与技术手段第38-42页
        3.2.1 ZYBO开发板第38-39页
        3.2.2 ZYNQ平台介绍第39-41页
        3.2.3 ZYNQ设计优势第41-42页
    3.3 本章小结第42-44页
第四章 人脸检测系统的硬件平台设计第44-61页
    4.1 PL部分图像显示设计第46-50页
        4.1.1 VGA数模转换第46-47页
        4.1.2 VGA显示时序设计第47-48页
        4.1.3 VGA功能与时序仿真第48-50页
    4.2 PS与 PL之间互联第50-53页
        4.2.1 AXI总线技术第50页
        4.2.2 Video Direct Memory Access(VDMA)模块第50-51页
        4.2.3 VDMA IP核的驱动设计第51-53页
    4.3 PS处理器系统的配置及USB摄像头第53-56页
    4.4 硬件平台集成与导出第56-59页
        4.4.1 硬件模块集成第56-57页
        4.4.2 硬件模块的地址分配第57-58页
        4.4.3 综合硬件设计第58页
        4.4.4 实现硬件设计第58-59页
        4.4.5 导出硬件设计第59页
    4.5 本章小结第59-61页
第五章 人脸检测系统的软件平台设计第61-73页
    5.1 宿主机开发环境搭建第61-62页
    5.2 安装Petalinux工具集第62-63页
    5.3 使用交叉编译环境配置和编译源码第63-67页
    5.4 制作SD卡启动镜像第67-69页
    5.5 目标机运行Linux第69-72页
    5.6 本章小结第72-73页
第六章 人脸检测算法的软硬件协同设计第73-81页
    6.1 图像预处理第73页
    6.2 人脸检测算法的C语言实现第73-75页
    6.3 人脸检测算法的部分硬件加速第75-80页
    6.4 本章小结第80-81页
第七章 工程实验与结果分析第81-92页
    7.1 工程调试步骤第81-82页
    7.2 ZYNQ资源使用情况第82页
    7.3 人脸检测的评估标准第82-83页
    7.4 多样本测试第83-86页
    7.5 测试结果分析第86-91页
        7.5.1 召回率、误检率参数对比第86-89页
        7.5.2 检测速度对比第89-90页
        7.5.3 资源使用与成本对比第90-91页
    7.6 本章小结第91-92页
第八章 总结与展望第92-93页
参考文献第93-97页
致谢第97-98页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第98-100页

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