嵌入式人工智能开发与实践"

第 1章 概述 1
1.1 嵌入式人工智能概述 1
1.2 EAIDK-310 快速入门 2
1.2.1 连接WiFi 2
1.2.2 自动登录 4
1.2.3 使用SSH连接开发板的命令行界面 5
1.2.4 使用VNC连接开发板的图形界面 7
1.3 Linux文件系统与常用命令 11
1.3.1 Linux 系统目录结构 11
1.3.2 常用Linux 命令 13
1.4 EAIDK 310 固件烧录 14
1.5 本章小结 16
第 2章 视频采集 18
2.1 视频采集的Python实现 18
2.1.1 图像读写 19
2.1.2 视频捕获 20
2.2 视频采集的C++实现（PC端） 27
2.2.1 Qt下载安装 28
2.2.2 Qt快速入门 28
2.2.3 C++实现视频采集 37
2.3 视频采集的C++实现（EAIDK端） 40
2.4 本章小结 44
第3章 物体分类检测 45
3.1 AI端侧推理框架Tengine-Lite简介 46
3.1.1 Tengine-Lite特点 47
3.1.2 使用 Tengine-Lite 推理框架进行部署 47
3.1.3 准备工作 48
3.2 物体分类的Python实现 51
3.2.1 MobileNet算法简介 52
3.2.2 程序编写 53
3.2.3 程序运行 56
3.3 物体分类的C++实现 57
3.3.1 SSD算法简介 58
3.3.2 程序编写 59
3.3.3 程序运行 67
3.4 本章小结 68
第4章 人脸识别 69
4.1 人脸识别Python实现 69
4.1.1 人脸识别 72
4.1.2 人脸属性 76
4.1.3 人脸识别门禁 79
4.1.4 基于PyQt的人脸识别界面设计 85
4.2 人脸识别C++实现 90
4.2.1 Vision.Face 91
4.2.2 mainwindow程序编写 92
4.2.3 AlgThread程序编写 96
4.2.4 程序运行 98
4.3 本章小结 99
第5章 虹膜图像预处理 100
5.1 虹膜识别技术概述 100
5.1.1 什么是虹膜 101
5.1.2 虹膜识别 101
5.1.3 虹膜识别发展简史 102
5.1.4 虹膜识别系统框架 103
5.2 虹膜图像读写与变换 106
5.2.1 读写图像的C++实现 106
5.2.2 图像变换的C++实现 107
5.3 虹膜图像的检测与定位 111
5.3.1 虹膜图像的检测与定位原理 112
5.3.2 虹膜图像检测定位的C++实现 118
5.3.3 C++函数转换为Python接口的实现及调用 131
5.3.4 虹膜图像检测定位的Python实现 138
5.4 虹膜图像的精确定位及归一化 143
5.4.1 虹膜图像的精确定位及归一化原理 143
5.4.2 虹膜图像精确定位及归一化的C++实现 146
5.4.3 虹膜图像精确定位及归一化的Python实现 154
5.5 本章小结 159
第6章 虹膜图像特征提取与匹配 160
6.1 虹膜图像质量评估 160
6.1.1 虹膜图像质量评估原理 161
6.1.2 虹膜图像质量评估的C++实现 164
6.1.3 虹膜图像质量评估的Python实现 168
6.2 虹膜图像特征提取与特征匹配 169
6.2.1 虹膜图像特征提取算法 170
6.2.2 虹膜图像特征匹配算法 174
6.2.3 特征提取与匹配的C++实现 174
6.2.4 特征提取与匹配的Python实现 181
6.3 本章小结 185
第7章 虹膜图像的采集与定位显示 186
7.1 虹膜图像的采集 186
7.1.1 虹膜图像采集设备简介 186
7.1.2 虹膜图像采集的C++实现 188
7.1.3 虹膜图像采集的Python实现 195
7.2 虹膜图像采集与定位显示的Python实现 197
7.3 本章小结 200
第8章 基于PyQt的虹膜识别门禁系统开发 201
8.1 EAIDK-310-P20实验平台 201
8.1.1 EAIDK-310-P20设备简介 202
8.1.2 EAIDK-310-P20设备的门禁开关控制 203
8.1.3 EAIDK-310-P20设备的语音控制 205
8.1.4 基于PyQt的虹膜识别门禁系统架构 206
8.2 虹膜识别门禁系统核心模块 207
8.2.1 核心模块功能代码 208
8.2.2 核心模块功能流程 217
8.3 虹膜图像采集与预览子系统 218
8.3.1 PyQt UI设计 218
8.3.2 代码设计 221
8.4 用户虹膜注册子系统 222
8.4.1 PyQt UI设计 223
8.4.2 代码设计 226
8.5 用户虹膜识别子系统 230
8.5.1 PyQt UI设计 230
8.5.2 代码设计 231
8.6 本章小结 234
第9章 智能音箱 235
9.1 环境配置 235
9.1.1 安装VLC库 235
9.1.2 播放测试音频 236
9.1.3 查询设备节点 236
9.2 语音识别 238
9.2.1 准备工作 238
9.2.2 编译 241
9.2.3 运行 242
9.3 自然语言处理 243
9.4 语音合成 244
9.5 智能音箱制作 246
9.6 本章小结 249
参考文献 250