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基于FPGA的人臉檢測系統設計

  • 資源大小:961 K
  • 上傳時間: 2013-04-24
  • 上傳用戶:my99ab1
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標      簽: FPGA 人臉檢測 系統設計

資 源 簡 介

人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后,以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測,隨著研究的深入和應用的擴大,在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景,發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展,它的功能、應用和可靠性逐漸增加,在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊,為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高,密度也更大,其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本,FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手,總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法,使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后,能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上,達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下: 1. 算法分析:對于人臉檢測算法,首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算,這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分:這一步考慮市場可以提供的資源狀況,又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板,在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等,通過分析可以對算法進行細致的劃分,實現需要加速的模塊。 3. 定點化:在Adaboost算法中,需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數,然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練,提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明,在視頻輸入輸出接入的同時,人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度,并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。

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