试述嵌入式基于ARM嵌入式人脸识别系统实现

摘要5-6

ABSTRACT6-9

第1章 绪论9-15

1.1 探讨背景与作用9-10

1.2 人脸识别技术介绍10-12

1.2.1 人脸识别历程10

1.2.2 人脸识别技术进展历史及探讨近况10-12

1.3 嵌入式人脸识别系统进展近况12-13

1.3.1 嵌入式技术进展情况12

1.3.2 嵌入式人脸识别系统进展情况12-13

1.4 论文探讨内容及结构13-15

第2章 嵌入式人脸识别系统平台构建15-26

2.1 系统总体案例设计15-16

2.2 嵌入式系统硬件平台构建16-18

2.2.1 QT2440 开发板介绍16-18

2.2.2 外扩摄像头介绍18

2.3 嵌入式 Linux 系统移植18-25

2.3.1 交叉开发环境介绍19

2.3.2 主机开发环境的搭建19-21

2.3.3 写作 Linux 内核及制作文件系统21-24

2.3.4 烧写 Linux 系统到目标板24-25

2.4 本章小结25-26

第3章 人脸检测与识别算法探讨26-40

3.1 人脸识别综述26-27

3.2 基于肤色的人脸检测算法27-32

3.2.1 肤色建模的色度空间27-28

3.2.2 YCrCb 空间及其非线性转换28-29

3.2.3 基于 YCrCb 空间的肤色建模29-30

3.2.4 数学形态学处理与候选区域的筛选30-32

3.3 PCA-LDA 人脸识别算法探讨32-39

3.3.1 PCA 算法32-34

3.3.2 LDA 算法34-36

3.3.3 PCA 和 LDA 融合的人脸识别算法36-37

3.3.4 人脸识别算法计算机仿真37-39

3.4 本章小结39-40

第4章 人脸识别系统实现40-62

4.1 嵌入式人脸识别系统软件总体设计40

4.2 图像采集模块设计实现40-45

4.2.1 Linux 设备驱动程序概述40-41

4.2.2 Linux USB 驱动结构41-42

4.2.3 USB 摄像头驱动42-44

4.2.4 摄像头运用程序44-45

4.3 图形用户界面模块设计实现45-51

4.3.1 嵌入式 GUI 介绍45-46

4.3.2 QTE 开发环境搭建46-48

4.3.3 图形用户界面设计48-51

4.4 人脸检测模块设计实现51-55

4.4.1 色彩空间的转化51-53

4.4.2 人脸肤色建模和二值化53-54

4.4.3 人脸图像后处理54

4.4.4 人脸定位54-55

4.5 人脸识别模块设计实现55-59

4.5.1 图像预处理55-56

4.5.2 特点提取和分类识别56-58

4.5.3 人脸识别算法实现58-59

4.6 系统测试59-61

4.7 本章小结61-62

总结与展望62-63