嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺(tái)之上,具有起點(diǎn)高、概念新、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。它涉及嵌入式硬件設(shè)計(jì)、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識(shí)別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機(jī)動(dòng)性強(qiáng),可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機(jī)動(dòng)布控的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等特殊場(chǎng)合,因此對(duì)嵌入式人臉識(shí)別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項(xiàng)目《射頻識(shí)別RFID系統(tǒng)-自動(dòng)識(shí)別和記錄人群的身份》(編號(hào)：04-11-2)與上海市科委AM基金項(xiàng)目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號(hào)：0512)的主要研究?jī)?nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問(wèn)題入手,重點(diǎn)探討了基于嵌入式ARM微處理器的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識(shí)別分類器及自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問(wèn)題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下方面： 1實(shí)現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗(yàn)的Haar特征級(jí)聯(lián)分類器嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè),提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復(fù)雜背景中的人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,通過(guò)對(duì)基于膚色模型和基于Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的人臉檢測(cè)算法的分析研究,綜合兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于膚色模型校驗(yàn)和Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅解決了復(fù)雜背景中的類膚色和類人臉結(jié)構(gòu)問(wèn)題,而且具有較高的檢測(cè)率和較快的檢測(cè)速度,同時(shí)對(duì)光照、尺度等變化條件下的人臉檢測(cè)也具有較強(qiáng)的魯棒性。 人眼檢測(cè)與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測(cè)人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測(cè)分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對(duì)人眼位置的檢測(cè),然后通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡(jiǎn)單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實(shí)現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測(cè)試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測(cè)與瞳孔中心定位整個(gè)過(guò)程,在保證檢測(cè)速度較快的同時(shí),還能確保較高的定位精度。 2 針對(duì)傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問(wèn)題(sss),通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識(shí)別方法人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問(wèn)題無(wú)法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問(wèn)題的基礎(chǔ)上,通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,利用類間散布矩陣的補(bǔ)空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)算,通過(guò)訓(xùn)練集每類樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過(guò)高的問(wèn)題。 Gabor小波對(duì)圖像的光照、尺度變化具有較強(qiáng)魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過(guò)高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫(kù)的規(guī)模,同時(shí)降低了核心算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機(jī)分類策略,提出并實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的嵌入式人臉識(shí)別和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)支持向量機(jī)通過(guò)引入核技巧對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯(cuò)分風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力,而且具有更強(qiáng)的泛化能力。本文研究了支持向量機(jī)的多類分類策略和訓(xùn)練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)魯棒性的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)。 5 提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案為解決嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)在海量人臉庫(kù)中進(jìn)行識(shí)別的難題,論文提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 客戶機(jī)(嵌入式平臺(tái))完成對(duì)人臉圖像的檢測(cè)、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫(kù)中完成人臉識(shí)別,并將識(shí)別后的結(jié)果通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C(jī)顯示輸出,從而實(shí)現(xiàn)基于客戶機(jī)/服務(wù)器無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識(shí)別應(yīng)用設(shè)計(jì)的思路及應(yīng)該注意的問(wèn)題雖然嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識(shí)別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想對(duì)嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點(diǎn)闡述了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了嵌入式人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。 結(jié)合本文提出的算法我們?cè)赑C上完成對(duì)人臉識(shí)別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別、嵌入式人像比對(duì)兩個(gè)便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測(cè)試運(yùn)行效果良好。所提出的人臉識(shí)別算法不僅具有一定的理論參考價(jià)值,而且對(duì)于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識(shí)別
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本文介紹了DTMF 解碼芯片MT8870 的功能和特點(diǎn)，給出了在解碼器中與89C51 單片機(jī)的接口電路，說(shuō)明了解碼器的工作原理抗干擾措施。關(guān)鍵詞：?jiǎn)纹瑱C(jī)抗干擾 DTMF 解碼監(jiān)控
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高速光電隔離器6N137應(yīng)用，高頻PWM輸出隔離器件
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無(wú)線局域網(wǎng)(WLAN,Wireless Local Area Network)是未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)的重要組成部分.為了滿足用戶高速率、方便靈活的接入互聯(lián)網(wǎng)的需求,WLAN的研究和建設(shè)正在世界范圍內(nèi)如火如荼的展開.由于擺脫了有線連接的束縛,無(wú)線局域網(wǎng)具有移動(dòng)性好、成本低和不會(huì)出現(xiàn)線纜故障等特點(diǎn).該文對(duì)無(wú)線局域網(wǎng)的主流協(xié)議IEEE 802.11a的物理層實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究和分析,并采用可編程ASIC器件FPGA,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了物理層基帶處理的關(guān)鍵模塊,為今后形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的IP核奠定了基礎(chǔ).該文研究?jī)?nèi)容得到了天津市信息化辦公室"寬帶無(wú)線局域網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究"項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的支持.該文在對(duì)IEEE 802.11a協(xié)議深入研究的基礎(chǔ)上,提出了物理層的實(shí)現(xiàn)方案和功能模塊劃分.重點(diǎn)研究了實(shí)現(xiàn)基帶處理的關(guān)鍵模塊:FIR濾波器、卷積碼編碼器以及(2,1,7)Viterbi譯碼器的實(shí)現(xiàn)算法和硬件結(jié)構(gòu).在Viterbi譯碼器的設(shè)計(jì)中,
標(biāo)簽： Viterbi 80211a 80211 IEEE
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并網(wǎng)逆變器并網(wǎng)逆變器并網(wǎng)逆變器并網(wǎng)逆變器
標(biāo)簽： 并網(wǎng)逆變器
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標(biāo)簽： Unicode ASCII 漢字 轉(zhuǎn)化器
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JPEG2000是新一代的靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，它相比JPEG有很多新的特性，如漸進(jìn)傳輸和感興趣區(qū)域編碼等，因而它具有廣闊的應(yīng)用前景，特別是在數(shù)碼相機(jī)、PDA等便攜式設(shè)備中。 JPEG2000的核心主要包括小波變換和基于最優(yōu)化截?cái)帱c(diǎn)的嵌入式塊編碼(EBCOT)算法，其計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于JPEG，完全采用軟件方案實(shí)現(xiàn)將會(huì)占用大量的處理器時(shí)間和內(nèi)存開銷，而且速度較慢，實(shí)時(shí)處理的能力較差。為了推廣JPEG2000在便攜式產(chǎn)品、消費(fèi)類電子產(chǎn)品中的應(yīng)用，打開巨大的潛在市場(chǎng)，研究硬件實(shí)現(xiàn)的算法實(shí)時(shí)處理方案具有重要的應(yīng)用價(jià)值。 EBCOT算法是一個(gè)兩層的編碼引擎，其中的上下文編碼的運(yùn)算量約占到總運(yùn)算量的50％，是提高編碼速度的關(guān)鍵算法之一。由于上下文編碼大部分都是邏輯運(yùn)算，沒有復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，但邏輯控制流程復(fù)雜繁瑣，對(duì)存儲(chǔ)器訪問(wèn)頻繁，采用DSP或者其他的通用處理器通過(guò)指令控制實(shí)現(xiàn)該算法，未能顯著提高編碼速度。本文采用FPGA芯片，以電路邏輯的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)該算法并進(jìn)行優(yōu)化，在研究和分析了上下文編碼算法運(yùn)算特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了列判斷和交錯(cuò)存儲(chǔ)相結(jié)合的硬件實(shí)現(xiàn)方案，并采用硬件描述語(yǔ)言Verilog在寄存器傳輸級(jí)描述了相應(yīng)的硬件電路。通過(guò)功能仿真和邏輯綜合后，所獲得的上下文編碼模塊最大時(shí)鐘頻率為101MHz，且能在130ms內(nèi)完成對(duì)一幅512×512灰度圖像的編碼，性能比Jasper軟件中的實(shí)現(xiàn)方案提高了75％。 JPEG2000的一個(gè)重要特性是其具有漸進(jìn)傳輸?shù)哪芰Γa流組織是獲得漸進(jìn)傳輸特性的技術(shù)關(guān)鍵。碼流組織通過(guò)在輸出碼流中安排數(shù)據(jù)包的先后順序來(lái)實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)傳輸?shù)哪康摹１疚膶?duì)JPEG2000中實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)傳輸?shù)臋C(jī)制進(jìn)行了分析，并研究了碼流組織的算法實(shí)現(xiàn)。 為了對(duì)JPEG2000算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行驗(yàn)證，本文設(shè)計(jì)了基于FPGA和ARM的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，其中FPGA主要完成算法中運(yùn)算量較大的小波變換、上下文編碼和算術(shù)編碼，而ARM處理器則完成碼流組織、數(shù)據(jù)打包以及和PC機(jī)的通信。本文在該平臺(tái)上對(duì)所設(shè)計(jì)的上下文編碼算法和碼流組織模塊的設(shè)計(jì)進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的算法模塊功能正確，并在一定程度上提高了編碼速度。
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8位電流模模數(shù)轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)研究 8位電流模模數(shù)轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)研究
標(biāo)簽： 8位 電流模 模數(shù)轉(zhuǎn)換器
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逆變器在自動(dòng)控制系統(tǒng)、電機(jī)交流調(diào)速、電力變換以及電力系統(tǒng)控制中都起著重要的作用；各系統(tǒng)對(duì)逆變器的性能需求也越來(lái)越高。PWM控制多重逆變器正是基于這些需求，實(shí)現(xiàn)可變頻、調(diào)壓、調(diào)相、低諧波、高穩(wěn)定性的解決方案。 PWM控制逆變器通過(guò)對(duì)每個(gè)脈沖寬度進(jìn)行控制，以達(dá)到控制輸出電壓和改善輸出波形的目的；多重逆變器則是把幾個(gè)矩形波逆變器的輸出組合起來(lái)起來(lái)形成階梯波，從而消除諧波；PWM控制多重逆變器綜合上述兩種技術(shù)的特點(diǎn)，非常適合于應(yīng)用在對(duì)諧波、電壓輸出及穩(wěn)定性要求比較高的場(chǎng)合。電力半導(dǎo)體技術(shù)和集成電路技術(shù)的快速發(fā)展，使得多重逆變器的控制、實(shí)現(xiàn)成為可能。 本文首先分析風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)對(duì)逆變器的要求，從多重逆變器理論和PWM逆變器理論出發(fā)，提出同步式PWM控制電壓型串聯(lián)多重逆變器系統(tǒng)解決方案。本方案也可以應(yīng)用在逆變電源、交流電機(jī)調(diào)速及電力變換領(lǐng)域中。 文中建立了一個(gè)多重逆變器的PWM控制算法模型。該算法可完成頻率、相位、幅值可調(diào)的多重逆變器的PWM控制，且能完成逆變器故障運(yùn)行下的保護(hù)與告警。并在MATLAB/SIMULINK環(huán)境下對(duì)算法模型進(jìn)行仿真與分析。 在比較了現(xiàn)有PWM發(fā)生解決方案的基礎(chǔ)上，本文提出了一個(gè)基于FPGA(可編程邏輯陣列)的多重逆變器PWM控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案。并給出一個(gè)主要由FPGA、ADC/DAC、驅(qū)動(dòng)與保護(hù)電路、逆變器主回路及其他外圍電路構(gòu)成的多重逆變器系統(tǒng)解決方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此方案系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可行，很好完成上述多重逆變器的PWM控制算法。
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較詳細(xì)的增量式和絕對(duì)式編碼器資料。開發(fā)前期很有用。
標(biāo)簽： 編碼器
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