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基于Epiphany多核处理器的人脸检测技术并行化计算的研究

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基于Epiphany多核处理器的人脸检测技术并行化计算的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 研究背景及研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-14页
    1.2.1 多核的研究现状第10-11页
    1.2.2 人脸检测的研究现状第11-13页
    1.2.3 人脸检测并行化计算的研究现状第13-14页
  1.3 论文主要工作第14页
  1.4 论文结构第14-15页
第2章 人脸检测技术第15-25页
  2.1 人脸检测算法分类第15-18页
    2.1.1 基于知识模型的人脸检测第15页
    2.1.2 基于几何特征的人脸检测第15-16页
    2.1.3 基于模版匹配的人脸检测第16-17页
    2.1.4 基于表象的人脸检测第17-18页
  2.2 人脸检测经典算法第18-22页
    2.2.1 模版匹配第18页
    2.2.2 神经网络第18-19页
    2.2.3 支持向量机第19-20页
    2.2.4 隐马尔科夫模型第20-21页
    2.2.5 AdaBoost算法第21-22页
  2.3 人脸检测的评价标准第22-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第3章 人脸检测硬件平台的设计第25-31页
  3.1 人脸检测的硬件需求分析第25-26页
    3.1.1 人脸检测的需求描述第25页
    3.1.2 存在问题的分析第25-26页
  3.2 基于Parallella的并行计算实验平台第26-30页
    3.2.1 主控制芯片第27-28页
    3.2.2 高性能协处理器第28-29页
    3.2.3 外围接口技术第29-30页
  3.3 本章小结第30-31页
第4章 基于ADABOOST算法的人脸检测第31-45页
  4.1 Gentle AdaBoost算法第31页
  4.2 特征的分类第31-37页
    4.2.1 Haar特征与积分图第31-35页
    4.2.2 LBP特征第35-37页
  4.3 Gentle AdaBoost算法的训练过程第37-42页
    4.3.1 训练样本的选择第37-39页
    4.3.2 弱分类器和强分类器第39-40页
    4.3.3 级联分类器第40-42页
  4.4 人脸检测过程第42-44页
    4.4.1 子窗口扫描第42-43页
    4.4.2 结果处理第43-44页
  4.5 本章小结第44-45页
第5章 基于EPIPHANY多核处理器的人脸检测并行化计算第45-59页
  5.1 并行计算基本原则第45-48页
    5.1.1 阿姆达尔定律第45-47页
    5.1.2 古斯塔夫森定律第47页
    5.1.3 程序并行化的一般方法第47-48页
  5.2 多核上的并行人脸检测实现第48-58页
    5.2.1 人脸检测的串行流程第48-49页
    5.2.2 人脸检测的并行化途径第49-50页
    5.2.3 基于各级子图像并行计算的人脸检测第50-54页
    5.2.4 面向多帧图像和视频监控的并行人脸检测第54-56页
    5.2.5 基于集群MPI的并行人脸检测第56-58页
  5.3 本章小结第58-59页
第6章 多核平台人脸检测系统的实现第59-69页
  6.1 人脸检测系统架构设计第59页
  6.2 检测图像采集模块第59-60页
  6.3 基于Parallella平台的Linux系统第60-63页
    6.3.1 uImage文件第61页
    6.3.2 BOOT.bin文件第61-62页
    6.3.3 devicetree.dtb文件第62页
    6.3.4 uramdisk.image.gz文件第62-63页
  6.4 人脸检测的实验与结果分析第63-67页
  6.5 本章小结第67-69页
结论第69-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第75-77页
致谢第77页

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