本站原创摘要2-3
Abstract3-4
中文文摘4-6
目录6-9
绪论9-13
1.引言9-10
2.研究背景和10-11
3.研究目的11
4.的主要工作和内容安排11-13
第1章 人脸识别技术13-21
1.1 人脸识别研究现状13-15
1.1.1 国外研究动态13-14
1.1.2 国内研究动态14
1.1.3 人脸识别学术资源14-15
1.2 人脸识别的研究内容15-16
1.3 人脸识别技术存在的难点16-17
1.4 人脸特征提取技术17-20
1.4.1 人脸特征提取发展历史17-18
1.4.2 人脸特征提取方法18-20
1.5 人脸识别应用领域20
1.6 小结20-21
第2章 人脸图像预处理技术研究21-27
2.1 图像的采集21-22
2.2 图像的灰度化及二值化22
2.3 图像的平滑去噪22-23
2.4 图像的直方图均衡化23-24
2.5 尺寸归一化24-25
2.6 小结25-27
第3章 消除表情变化的特征提取算法的实现27-39
3.1 小波技术27-29
3.2 主成分分析法29-33
3.2.1 K-L变换原理29-30
3.2.2 基于PCA的特征提取30-33
3.2.3 PCA存在问题33
3.3 线性判别分析法(LDA)33-34
3.3.1 线性判别准则33-34
3.3.2 LDA存在问题34
3.4 基于小波分析和Fisherfaces的表情识别34-37
3.4.1 算法34-36
3.4.2 仿真实验36-37
3.5 小结37-39
第4章 系统的硬件平台及其开发环境39-51
4.1 DSP芯片概述39-40
4.2 人脸特征提取系统硬件结构40-42
4.3 TMS320 DM642的硬件资源42-46
4.3.1 CPU结构42
4.3.2 Cache结构42-43
4.3.3 EDMA43-44
4.3.4 视频端口44
4.3.5 地址映射44-45
4.3.6 外设接口45-46
4.4 DSP软件开发环境46-50
4.5 小结50-51
第5章 系统在DSP上的实现及优化51-63
5.1 系统框架设计51-55
5.1.1 视频端口与视频编设计52
5.1.2 处理器设计52-53
5.1.3 存储器模块设计53-54
5.1.4 电源模块设计54-55
5.2 系统的软件设计55-56
5.2.1 图像预处理55
5.2.2 人脸特征提取55-56
5.2.3 最近邻人脸识别56
5.3 算法的移植和优化56-61
5.3.1 优化的一般57-58
5.3.2 C代码优化方法58-61
5.3.3 汇编语言级的优化61
5.4 结果分析61-62
5.5 小结62-63
第6章 总结与展望63-65
6.1 主要工作63-64
6.2 下一步工作展望64-65