隨著計算機科學在人機交互領域的極大發(fā)展，作為人臉信息處理中的一項關鍵技術，人臉檢測現(xiàn)在已經(jīng)成為模式識別，計算機視覺和人機交互領域不可缺少的一部分。但是，人臉檢測算法存在計算量大、速度慢等缺點。軟件實現(xiàn)方式無法達到實時處理要求，而現(xiàn)有的硬件實現(xiàn)需要占用大量硬件資源。 本文針對現(xiàn)有人臉檢測硬件實現(xiàn)的缺點，通過對Adaboost算法和現(xiàn)有硬件結(jié)構(gòu)的分析，提出了雙流水線硬件檢測架構(gòu)：掃描窗口流水線、特征向量流水線。并在Vertex-II Pro FPGA平臺驗證成功，達到實時檢測的標準。具體工作和創(chuàng)新點包括如下幾點： 介紹了人臉檢測的原理以及人臉檢測經(jīng)典算法。其中，詳細介紹了Adaboost算法。 對現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)進行詳細分析。指出現(xiàn)有各架構(gòu)的缺點，即資源占用多，檢測速度慢。針對這兩個問題，本文提出了一個適合嵌入式應用的掃描窗口、特征向量雙流水線檢測硬件架構(gòu)，詳細說明了該架構(gòu)的工作原理，并在該架構(gòu)基礎上，通過加入預測加載技術，進一步提高檢測速度。隨后，采用存儲器訪問效率，架構(gòu)內(nèi)部存儲單元大小，檢測時間長短，運算單元數(shù)量四個標準，詳細比較了新架構(gòu)和現(xiàn)有架構(gòu)的差別，顯示出新架構(gòu)的優(yōu)勢。 基于提出的架構(gòu)，給出了Adaboost人臉檢測系統(tǒng)的VLSI實現(xiàn)方案。本文中，采用自頂向下的設計方法將人臉檢測系統(tǒng)分成若干個子模塊，然后對每個子模塊進行詳細的設計和說明，給出了每個子模塊的硬件架構(gòu)、狀態(tài)轉(zhuǎn)換以及verilog實現(xiàn)后的仿真波形。 采用Xilinx公司的VII Pro FPGA開發(fā)板完成人臉檢測系統(tǒng)的硬件驗證。FPGA驗證結(jié)果表明對于QCIF分辨率的視頻圖像，人臉檢測系統(tǒng)能夠達到50fps的檢測速度，滿足實時檢測的要求。
