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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--人脸检测算法的FPGA设计与实现
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人脸检测算法的FPGA设计与实现
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-15页
   ·研究背景和意义第11页
   ·人脸检测国内外研究现状第11-13页
   ·人脸检测存在的难点第13页
   ·本课题研究的内容第13-15页
第2章 相关理论及技术概述第15-24页
   ·Adaboost算法描述第15-16页
   ·特征值第16-17页
     ·积分图第16页
     ·Haar特征第16-17页
     ·特征值的计算方法第17页
   ·分类器的训练方法第17-21页
     ·弱分类器第17-18页
     ·强分类器第18-19页
     ·级联分类器第19-21页
   ·检测方法简介第21页
   ·FPGA基础介绍第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 总体设计第24-39页
   ·训练部分第24-28页
     ·分类器的设计第24-27页
     ·分类器的实现第27-28页
     ·训练部分模块介绍第28页
   ·排序模块第28-30页
     ·实现方法第28-29页
     ·实现框图第29-30页
   ·求分类错误率模块第30页
     ·实现方法第30页
     ·实现框图第30页
   ·特征值模块第30-31页
     ·实现方法第30-31页
     ·实现框图第31页
   ·优化特征数量第31-33页
   ·检测部分第33-37页
     ·检测方法第33-34页
     ·检测部分设计第34-35页
     ·检测部分模块介绍第35-37页
   ·样本数据第37-38页
     ·图片灰度值的获取第37页
     ·数据的读取第37-38页
     ·数据的存储第38页
   ·本章小结第38-39页
第4章 训练部分的FPGA实现第39-64页
   ·顶层模块介绍第39-40页
   ·特征值模块第40-47页
     ·模块介绍第40-41页
     ·积分图获取第41-43页
     ·位置信息获取第43-44页
     ·计算模块第44-47页
   ·排序模块第47-50页
     ·模块介绍第47-48页
     ·控制信号的逻辑关系第48-49页
     ·排序模块的仿真第49-50页
   ·求分类错误率模块第50-53页
     ·模块介绍第50-52页
     ·计算方法第52页
     ·实现结果第52-53页
   ·权重更新模块第53-57页
     ·模块介绍第53页
     ·乘法器第53-54页
     ·除法器第54-55页
     ·缓冲存储器第55-57页
   ·获取强分类器阈值模块第57-59页
     ·确定强分类器阈值的方法第57-58页
     ·实现方法第58-59页
   ·获取误检率模块第59-61页
   ·代码优化第61-62页
   ·分类器的实现结果第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第5章 人脸检测的FPGA实现第64-76页
   ·顶层模块介绍第64-65页
   ·积分图子模块第65页
   ·检测子模块第65-71页
     ·模块介绍第65-66页
     ·控制信号设计第66-67页
     ·放大部分第67-69页
     ·遍历部分第69-70页
     ·检测部分第70-71页
   ·窗口合并子模块第71-73页
     ·模块介绍第71-72页
     ·合并的策略第72-73页
     ·合并的具体实现第73页
   ·人脸检测的实现结果第73页
   ·实验结果第73-75页
     ·测试前数据准备第73-74页
     ·仿真结果第74-75页
     ·测试结果分析第75页
   ·本章小结第75-76页
总结与展望第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-82页
攻读硕士学位期间发表的论文第82页

 
 
论文编号BS977,这篇论文共82
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