嵌入式人臉識別系統建立在嵌入式操作系統和嵌入式硬件系統平臺之上,具有起點高、概念新、實用性強等特點。它涉及嵌入式硬件設計、嵌入式操作系統應用開發、人臉識別算法等領域的研究；嵌入式人臉識別系統攜帶方便、安裝快捷、機動性強,可廣泛應用于各類門禁系統、戶外機動布控的實時監測等特殊場合,因此對嵌入式人臉識別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應用前景。 本文是上海市經委創新研究項目《射頻識別RFID系統-自動識別和記錄人群的身份》(編號：04-11-2)與上海市科委AM基金項目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監控系統的研制》(編號：0512)的主要研究內容之一。論文從構建自動人臉識別系統所需解決的若干關鍵問題入手,重點探討了基于嵌入式ARM微處理器的實時人臉檢測、關鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識別分類器及自動人臉識別系統設計等問題的研究。論文的主要工作和創新點表現在以下方面： 1實現了結合膚色校驗的Haar特征級聯分類器嵌入式實時人臉檢測,提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復雜背景中的人臉檢測是自動人臉識別系統首先要解決的關鍵問題,通過對基于膚色模型和基于Haar特征級聯強分類器的人臉檢測算法的分析研究,綜合兩個算法的優點,提出了基于膚色模型校驗和Haar特征級聯強分類器的嵌入式實時人臉檢測算法。實驗結果表明,該算法不僅解決了復雜背景中的類膚色和類人臉結構問題,而且具有較高的檢測率和較快的檢測速度,同時對光照、尺度等變化條件下的人臉檢測也具有較強的魯棒性。 人眼檢測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級聯分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測分類器在人臉區域內完成對人眼位置的檢測,然后通過對檢測到的人眼進行遮罩掩磨、簡單圖像形態學變換及橢圓擬合實現瞳孔中心的精確定位。測試結果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測與瞳孔中心定位整個過程,在保證檢測速度較快的同時,還能確保較高的定位精度。 2 針對傳統線性判別分析法存在的小樣本問題(sss),通過調整Fisher判別準則,實現了自適應線性判別分析算法及相應的人臉識別方法人臉識別中的小樣本問題使線性判別分析算法的類內散布矩陣發生嚴重退化,導致問題無法求解。本文在人臉識別小樣本問題的基礎上,通過調整Fisher判別準則,利用類間散布矩陣的補空間巧妙地避開類內散布矩陣的求逆運算,通過訓練集每類樣本的樣本數信息自適應改變調整參數,實現了自適應線性判別分析算法,實驗結果表明,該算法能有效解決人臉識別中的小樣本問題。 3 提出了基于有效人臉區域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數過高的問題。 Gabor小波對圖像的光照、尺度變化具有較強魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數過高的Gabor特征造成應用系統的維數災難,為解決Gabor特征的維數災難問題,論文第四章提出了基于有效人臉區域的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,縮小了人臉特征庫的規模,同時降低了核心算法的時間和空間復雜度,而且具有與傳統Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結合有效人臉區域的Gabor特征抽取、自適應線性判別分析算法和基于支持向量機分類策略,提出并實現了基于支持向量機的嵌入式人臉識別和嵌入式人像比對系統支持向量機通過引入核技巧對訓練樣本進行學習構造最小化錯分風險的最優分類超平面,不僅具有強大的非線性和高維處理能力,而且具有更強的泛化能力。本文研究了支持向量機的多類分類策略和訓練方法,并結合論文中提出的基于有效人臉區域的Gabor特征提取算法、自適應線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統的嵌入式ARM平臺中實現了具有較強魯棒性的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統。 5 提出并初步實現了基于客戶機/服務器結構無線網絡模型的遠距離人臉識別方案為解決嵌入式人臉識別系統在海量人臉庫中進行識別的難題,論文提出并初步實現了基于客戶機/服務器結構無線網絡模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 客戶機(嵌入式平臺)完成對人臉圖像的檢測、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過無線網絡將提取后的人臉特征數據傳輸到服務器端,由服務器在海量人臉庫中完成人臉識別,并將識別后的結果通過無線網絡傳輸到客戶機顯示輸出,從而實現基于客戶機/服務器無線網絡模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 6 結合我們開發的基于ARM的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統,從系統設計的角度探討了在嵌入式系統中進行人臉識別應用設計的思路及應該注意的問題雖然嵌入式人臉識別系統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別核心算法。但是,嵌入式系統的設計思想對嵌入式人臉識別系統的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點闡述了嵌入式自動人臉識別應用系統的設計思路,并結合我們自主開發的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統從系統設計的角度探討了嵌入式人臉識別應用系統設計中應該注意的關鍵技術問題。 結合本文提出的算法我們在PC上完成對人臉識別分類器的訓練,然后在嵌入式ARM開發平臺上實現了嵌入式自動人臉識別、嵌入式人像比對兩個便攜式人員身份認證系統,經測試運行效果良好。所提出的人臉識別算法不僅具有一定的理論參考價值,而且對于嵌入式系統應用開發、AFR應用系統開發也具有一定的借鑒意義。
標簽：
ARM
架構
嵌入式
人臉識別
上傳時間：
2013-05-18
上傳用戶：我們的船長
5月1日凌晨發布第一測試版
功能介紹:
1.生成中英文數字混合的字符串的字模數據.
2.可選擇字體，大小，并且可獨立調整文字的長和寬，生成任意形狀的字符。
3.各種旋轉，翻轉文字功能
4.任意調整輸出點陣大小，并任意調整字符在點陣中的位置。
5.字模數據輸出可自定義各種格式，系統預設了C語言和匯編語言兩種格式，并且可自己
定義出新的數據輸出格式；每行輸出數據個數可調。
6.支持四種取模方式：逐行（就是橫向逐行取點），逐列（縱向逐列取點），行列（先
橫向取第一行的8個點作為第一個字節，然后縱向取第二行的8個點作為第二個字節……），
列行（先縱向取第一列的前8個點作為第一個字節，然后橫向取第二列的前8個點作為第二個
字節……）
7.支持陰碼（亮點為1），陽碼（亮點為0）取模
8.支持縱向（第一位為低位）（，倒向第一位為高位）取模
9.輸出數制可選16進制或10進制
10.可生成索引文件，用于在生成的大量字庫中可快速檢索到需要的漢字
11.動態液晶面板彷真，可調節彷真面板象素點大小和顏色
12.圖形模式下可任意用鼠標作畫，左鍵畫圖，右鍵擦圖。
12.旋轉，翻轉，平移等字符模式下的功能也可用與對BMP圖象的處理
版本為pctolcd1.94
5月1日晚上發布第二測試版
更新如下:
1.增加鎖定點陣大小功能，例如可鎖定24X24點陣大小，然后調節獨立調節字點陣的大小
2.增加熱鍵功能，可用光標配合Ctrl,Shift對文字大小和位置修改
3.增加精簡輸出格式選項
4.把文字輸入框換成了文字輸入組合框，這樣就可以保存歷史紀錄。
5.輸出數據會自動清除以前的數據
6.可隱藏自定義格式，簡化操作
7.一些小的BUG修正。
版本為pctolcd2.03
5月3日凌晨發布第三測試版
更新如下:
1.增加了一些小東西，例如演示動畫一類的，我懶的一一寫了
2.改掉一些可惡的小BUG，例如點陣輸入框的自動完成。
3.增加大量文字處理和導入TXT文本文件功能，并且可以去除文本中的空白和重復字符，
可以對文本進行排序，適合于生成小字庫。我這里測試是3萬多字的TXT文件在2分鐘內轉成16X16點陣的字庫文件。
版本號為pctolcd2.53
由于本軟件側重于對字符的處理，所以在圖象方面功能較弱，請見晾。
5月8日發布正式版
正式版已經開始朝著液晶字庫生成軟件的方向進化了,我在后來的更新中把主要精力也放
在這部分,由于我目前還沒有發現有同類的軟件具備這個功能,也無法得到任何的參考,只能
自己摸索前進,所以如果還有不方便的地方請大家多提意見.
具體更新如下:
1.重寫大部分的內核代碼以配合漢字庫生成的功能,目前這個內核已經進行了反復的測試,
相信穩定性和速度較前一版本有了巨大的提高.
2.去掉那個比較愚蠢的熱鍵區了,因為用處不大
3.增加漢字庫生成功能,這是最重要的改進之處,下文將詳細介紹.
4.修正許多小BUG,使軟件更加成熟些.
5月12日發布完美版
這次發布的PCtoLCD2002完美版與前一版本相比沒有增加太多的功能，因為我覺得現有的這些功能已經足夠用于生成各種字模的需要了，所以完美版的主要工作是反復測試，精心去除各種BUG，以及調節一些細微之處，目的當然就是追求完美！不過世上不會有真正完美的東西，這個軟件也不例外，而且這個軟件從頭至尾全部是我一個人編寫完成，精力有限，難免會顧此失彼，如果大家發現了這個版本中存在的BUG，請及時告訴我。
更新說明：
1。界面采用新的字體，不會再有那種難看的黑色粗體字，比以前的要漂亮多了。
2。加入全面的提示幫助，盡量減少普通用戶的各種疑惑。
3。修正生成文件的擴展名的一些BUG，不會總是加上FON的擴展名了。
4。修正生成字模數據的一些格式BUG，現在生成的C51格式字模數據基本上可以直接粘貼到源程序中使用而不需要修改了
5。加入新的字模數據格式調整項，允許用戶更自由的定制自己需要的數據格式
6。最重要的更新：全面支持保存當前設置功能，用戶設置的字模格式，主窗口狀態和字庫生成窗口選項信息均可保存，下一次打開窗口時不用重新設置。
7。修正了新建圖象時會自動跳到圖形模式的BUG
8。增加輸出緊湊格式數據選項，可以生成不包含空白行的字模數據。
9。完善了每行數據顯示個數的功能，可以任意設置每行顯示的數據個數，并同時可以設置每行索引數據顯示個數。
10。修正了取模說明的一些錯誤，并改動了格式。
11。現在當用戶選擇10進制輸出時，會自動去掉生成字模數據前的“0x",或后面的“H”，選擇16進制時則會自動加上。
12。對各個窗體重新設計以全面適應最大化的需要，如果您覺得當前窗口不夠大，可以最大化使用。
13。增加生成英文點陣字庫功能，可自動生成ASCII碼從0-127的任意點陣字庫，使用方法同生成國標點陣字庫功能。
14。再次優化代碼，去掉各種調試信息，使程序速度再快一些。
15。還有許多細微的調整我記不清了……
需要注意的地方：
在測試的過程中我發現了一個問題：在WIN98或WINME下當用戶直接生成特大點陣的字模時（例如320*320，1024*768的漢字字模），此時由于數據量非常龐大，而WIN98/WINME會有64K的數據容量限制，所以在主窗口中是無法得到全部的字模數據的，這時您需要使用字庫生成功能，通過形成一個數據文件才能得到完整的字模數據。
我認為到現在這個軟件功能已經很完善了，但可能使用上有點不方便，如果你有什么不明白
的地方，可以發帖子或發MAIL詢問
標簽：
軟件
漢字
取模
字庫
上傳時間：
2013-07-26
上傳用戶：sssnaxie
隨著計算機科學和視頻技術的廣泛發展,數字圖像采集在電子通信與信息處理領域得到了廣泛的應用,例如廣播電視的數字化、網絡視頻、監視監控系統等. 視頻圖像采集卡作為計算機視頻應用的前端設備,承擔著模擬視頻信號向數字視頻信號轉換的任務,在多媒體時代占據著重要的位置.設計一種功能靈活,使用方便,便于嵌入到系統中的視頻信號采集電路具有重要的實用意義. 本文首先介紹數字圖像采集系統的發展現狀和前景,提出了本次設計的目標: 完成基于PCI總線的高分辨率圖像采集卡設計.然后簡單介紹了本次設計用到的基本理論:數據采集理論,特別說明了采樣和量化的定義與區別,以及量化的幾種方式和量化與AD技術之間的關系. 圖像采集系統的基本構成,是以數字信號處理器為核心,控制外圍的A/D、D/A轉換器和外圍存儲器.本文對比了當下流行的DSP芯片和IFPGA芯片作為數字處理核心的優缺點,并根據系統實際需要,選用FPGA作為數字信號處理器.然后列舉了幾款常用A/D視頻芯片,還介紹了SDRAM控制的基本流程,最后提出了系統的整體設計方案. 圖像采集卡的硬件設計分為A/D前端模擬通道設計和FPGA數字信號傳輸及外圍電路設計.本文重點介紹了A/D芯片外圍電路連接和使用方法,對PCI總線和它的控制電路也做了詳細闡述.對圖像采集卡的PCB布局布線也有詳細說明. 圖像采集卡FPGA內部程序構成也是本文的一個重點.本次的程序設計主要分為數據采集模塊,即與A/D接口模塊,數據暫存模塊,即SDRAM讀寫控制模塊,數據處理模塊和數據傳輸模塊,即PCI控制模塊.重點在于對的SDRAM的連續讀寫控制和各個模塊間的協調工作.說明了.A/D采集數據從接收到存儲詳細過程,以及對SDRAM讀寫狀態機和PCI總線的操控. 最后介紹了硬件調試和FPGA程序驗證結果.詳細說明了以Modelsim為平臺的前端功能仿真和后端時序仿真,以及以SignalTapⅡ為平臺,程序下載到FPGA中進行的實時驗證.結果表明整個圖像采集系統基本達到了系統設計中所給出的性能指標,證明了整個系統設計的正確性和合理性.
標簽：
FPGA
高分辨率
圖像采集卡
上傳時間：
2013-04-24
上傳用戶：amandacool
