臺灣博碩士論文加值系統

本論文研究主要分為兩個部分，一是硬體的部分，包含微控器與鏡頭、液晶顯示器以及HC-05藍牙模組，二是軟體的部分，透過軟體的撰寫實現人臉的偵測，並且計算其人臉偏轉的角度加以校正，以供後續人臉資料庫的建置。
　　在硬體方面使用的是STMicroelectronics公司的STM32F407IGT6嵌入式開發板，而上頭所搭載的是ARM公司的CORTEX-M4晶片；透過內部整合電路(Inter-Integrated Circuit；I2C)連結OnmiVision公司製造的OV9655攝像頭模組將拍攝到的影像資料寫入緩存空間後，並將處理後的影像顯示於TFT LCD模組上做單機測試觀察，接著透過HC-05藍牙模組將圖片資訊無線傳輸至電腦端。
　　軟體撰寫方面使用的IDE為Qt公司所出品的「Qt Creator」，它是一個跨平台的C++應用程式開發框架，廣泛用於開發GUI程式；在人臉偵測方面使用局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)進行邊界偵測，並使用數個霍爾特徵的弱分類器串級組成強分類器，最後透過連通物件標記法計算出人臉偏轉的角度，藉以校正人臉並供未來人臉資料庫建置。

This study is divided into two parts, one is the configuration of hardware, including of the Microcontroller (MCU), camera module, Liquid-Crystal Display (LCD) and HC-05 Bluetooth module, and the other part is the software. Implement the face detection system using haar-like features and Local Binary Patterns (LBP).　In terms of hardware, we use the embedded development board manufactured by STMicroelectronics, and the board equipped with a single chip CORTEX-M4 made by ARM. By connecting an Inter-Integrated Circuit (I2C) to a OV9655 camera module which manufactured by OnmiVision, and write the captured image data into the buffer. After adjusting the setup of registers, we can display the processing results on a TFT-LCD and send the image data to computer by Bluetooth module.
　　On the software side, we use the IDE “Qt Creator” . It’s the product of Qt company. It’s a cross-platform application framework that is widely used for developing GUI application. We use the LBP to detect contour and using several haar-like features to compose a stronger classifier. Finally, we calculated and rectified the angles of face for building a better face database.

摘 要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
　　1.1 研究動機與目的 1
　　1.2 研究方法 1
　　1.3 論文大綱 2
第二章 影像處理相關背景 4
　　2.1 色彩學簡介 4
　　　　2.1.1 RGB色系 4
2.1.2 YCbCr色系 8
2.1.3 CMY色系 8
　　　　2.1.4 HSI色系 10
　　2.2 空間濾波器 11
2.2.1 均值濾波器 13
　　　　2.2.2 中值濾波器 14
　　2.3 影像直方圖與二值化 17
　　　　2.3.1 影像直方圖 17
　　　　2.3.2 直方圖正規化與等化 17
　　　　2.3.3 影像二值化 .23
　　　　2.3.4 P-Tile二值化 24
　　　　2.3.5 Otsu’s二值化 24
　　　　2.3.6 Entropy二值化 27
　　2.4 邊界偵測 27
　　　　2.4.1 影像的邊界與偵測 27
　　　　2.4.2 Sobel邊界偵測 29
　　　　2.4.3 拉普拉斯與LoG邊界偵測 30
　　　　2.4.4 區域二值模式(LBP) 33
　　2.5 連通物件標記法 35
　　　　2.5.1 CCL的作法 35
　　　　2.5.2 四連通與八連通法 37
第三章 人臉偵測方法介紹 40
　　3.1 以膚色為基礎 40
　　3.2 板模匹配 41
　　3.3 類神經網路 42
　　3.4 以特徵為基礎 43
　　　　3.4.1 積分影像 45
第四章 各部硬體及環境介紹 47
　　4.1 STM32系列微控器介紹 47
　　　　4.1.1 STM32F407IGT6微控器介紹 47
　　　　4.1.2 STM32F407IGT6微控器之架構 49
　　　　4.1.3 STM32F407IGT6之I2C介紹 51
　　4.2 鏡頭模組介紹 52
　　　　4.2.1 OV9655特性介紹 52
　　　　4.2.2 SCCB傳輸協定 55
　　4.3 液晶顯示器介紹 59
　　　　4.3.1 HY32D TFT-LCD 59
　　　　4.3.2 SSD1289 61
　　4.4 HC-05藍牙模組介紹 63
　　4.5 開發環境與工具 64
第五章 研究方法 67
　　5.1 鏡頭取像與LCD顯示流程 67
　　　　5.1.1 實驗流程 67
　　　　5.1.2 實驗結果 71
　　5.2 人臉偵測流程 74
　　　　5.2.1 影像邊界偵測 75
　　　　5.2.2 人眼偵測 76
　　　　5.2.3 嘴唇偵測 78
　　　　5.2.4 人臉範圍選定 83
　　　　5.2.5 角度偵測 85
5.2.6 人臉範圍校正 87
第六章 人臉偵測實驗結果 90
　　6.1 角度偵測結果 91
第七章 結論及未來展望 94
　　7.1 結論 94
　　7.2 未來展望 95
參考文獻 96
附錄
系統開發硬體相關子程式 99

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