隨著人們對(duì)數(shù)字電視和數(shù)字視頻信息的需求越來(lái)越大，數(shù)字電視廣播在中國(guó)迅速的發(fā)展起來(lái)。近幾年，數(shù)字電視傳輸系統(tǒng)技術(shù)逐漸成熟，數(shù)字電視地面廣播（DTTB）傳輸標(biāo)準(zhǔn)也于2006年8月30號(hào)正式出臺(tái)。此標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)是由我國(guó)多家單位聯(lián)合研究的，具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)字地面電視傳輸標(biāo)準(zhǔn)。DTTB系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)的研究與仿真，具有巨大的實(shí)用價(jià)值和廣闊的市場(chǎng)前景。 @@ 本文首先研究了地面數(shù)字電視廣播標(biāo)準(zhǔn)中平方根升余弦（SRRC）濾波器（滾降系數(shù)為0．05）的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，介紹了一種適合在FPGA中實(shí)現(xiàn)的高階高速FIR濾波器的并行流水線結(jié)構(gòu)。在本設(shè)計(jì)中，以CSD數(shù)優(yōu)化濾波器系數(shù)，并運(yùn)用簡(jiǎn)化加法器圖（Reduced Adder Graph，RAG）算法進(jìn)行改進(jìn)，最后采用并行處理的轉(zhuǎn)置型流水線結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)。 @@ 接著研究數(shù)字電視地面?zhèn)鬏敇?biāo)準(zhǔn)采用的傳輸技術(shù)-OFDM的基本概念和技術(shù)特點(diǎn)，并研究了清華大學(xué)提出的DMB-T方案中TDS-OFDM信號(hào)幀的組成結(jié)構(gòu)以及相關(guān)原理。 @@ 最后，本文針對(duì)OFDM調(diào)制所需要的3780點(diǎn)FFT處理器進(jìn)行研究。為了保證OFDM信號(hào)的采樣率和時(shí)域?qū)ьl的采樣率相同，以達(dá)到較好的同步性能，采用了3780個(gè)正交子載波的設(shè)計(jì)方案。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，分析比較了多種算法的計(jì)算復(fù)雜性，設(shè)計(jì)出在硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度上進(jìn)行優(yōu)化的3780點(diǎn)FFT處理器的數(shù)據(jù)流流水線算法。之后，通過(guò)定點(diǎn)仿真比較各模塊輸出的動(dòng)態(tài)范圍和概率分布，設(shè)計(jì)出定點(diǎn)字長(zhǎng)的優(yōu)化方案，并分析計(jì)算了這一處理器的輸出信噪比與內(nèi)部各模塊字長(zhǎng)的關(guān)系，進(jìn)一步降低了硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜性。 @@關(guān)鍵字：數(shù)字電視地面廣播傳輸（DTTB）；平方根升余弦濾波器（SRRC）；正交頻分復(fù)用調(diào)制（OFDM）；快速傅立葉變換（FFT）； 3780
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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密集型的矩陣運(yùn)算在信號(hào)處理和圖像處理中被廣泛應(yīng)用，而且往往需要系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算，這就需要系統(tǒng)具有很高的吞吐率。因此尋找矩陣運(yùn)算的高速實(shí)現(xiàn)方法是很有意義的。FPGA的運(yùn)算速度快并且可以并行運(yùn)算，和其它矩陣運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)方式相比，F(xiàn)PGA有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文主要設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的各種矩陣運(yùn)算模塊。 本文首先介紹了矩陣運(yùn)算的特點(diǎn)和原理，接著討論了FPGA浮點(diǎn)運(yùn)算單元的VHDL設(shè)計(jì)方法，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了矩陣相乘累加、三角矩陣求逆和一般矩陣分解求逆的運(yùn)算模塊，給出矩陣階數(shù)擴(kuò)大時(shí)各種矩陣運(yùn)算的分塊實(shí)現(xiàn)方法。然后在ModelSim環(huán)境下仿真了一般矩陣的求逆模塊，與Maflab仿真結(jié)果比較，分析了運(yùn)算精度、時(shí)間復(fù)雜度和資源占用情況，在Virtex-4系列FPGA硬件平臺(tái)上進(jìn)行了調(diào)試和測(cè)試，并通過(guò)USB接口將矩陣運(yùn)算結(jié)果送入PC機(jī)，驗(yàn)證了基于FPGA矩陣運(yùn)算的正確性和可行性。最后對(duì)矩陣求逆模塊在雷達(dá)信號(hào)中的應(yīng)用作了簡(jiǎn)單介紹。
上傳時(shí)間： 2013-06-08
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擴(kuò)頻通信系統(tǒng)與常規(guī)的通信系統(tǒng)相比，具有很強(qiáng)的抗窄帶干擾，抗多徑干擾，抗人為干擾的能力，并具有信息隱蔽、多址保密通信等優(yōu)點(diǎn)。在近年來(lái)得到了迅速的發(fā)展。本論文主要討論和實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的直接序列擴(kuò)頻信號(hào)的解擴(kuò)解調(diào)處理。論文對(duì)該直擴(kuò)通信系統(tǒng)和FPGA設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了相關(guān)研究，最后用Altera公司的最新的FPGA開(kāi)發(fā)平臺(tái)Quarus Ⅱ5.0實(shí)現(xiàn)了相關(guān)設(shè)計(jì)。 整個(gè)系統(tǒng)分為兩個(gè)部分，發(fā)送部分和接收部分。發(fā)送部分主要有串并轉(zhuǎn)換、差分卷積編碼、PN碼擴(kuò)頻、QPSK調(diào)制、成型濾波等模塊。接收部分主要有前端抗干擾、數(shù)字下變頻、解擴(kuò)解調(diào)等模塊。 論文首先介紹了擴(kuò)頻通信系統(tǒng)的特點(diǎn)以及相關(guān)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，并介紹了本論文的研究思路和內(nèi)容。 然后，論文分析了幾種常用的窄帶干擾抑制、載波同步及PN碼同步算法，結(jié)合實(shí)際需要，設(shè)計(jì)了一種零中頻DSSS解調(diào)解擴(kuò)方案。給出了抗窄帶干擾、PN碼捕獲及跟蹤以及載波同步的算法分析，采用了基于數(shù)字外差調(diào)制的自適應(yīng)陷波器來(lái)進(jìn)行前端窄帶干擾抑制處理，用基于自適應(yīng)門(mén)限技術(shù)的滑動(dòng)相關(guān)捕獲和分時(shí)復(fù)用單相關(guān)器跟蹤來(lái)改善PN碼同步的性能，用基于硬判決的COSTAS(科斯塔斯)環(huán)來(lái)減少載波提取的算法復(fù)雜度，用改進(jìn)型CORDIC算法實(shí)現(xiàn)NCO來(lái)方便的進(jìn)行擴(kuò)展。 接著，論文給出了系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)和發(fā)送及接受子系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊的實(shí)現(xiàn)分析以及在Quartus Ⅱ5.0上的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，給出了仿真結(jié)果。 然后論文介紹了整個(gè)系統(tǒng)的硬件電路設(shè)計(jì)和它在真實(shí)系統(tǒng)中連機(jī)調(diào)試所得到的測(cè)試結(jié)果，結(jié)果表明該系統(tǒng)具有性能穩(wěn)定，靈活性好，生產(chǎn)調(diào)試容易，體積小，便于升級(jí)等特點(diǎn)并且達(dá)到課題各項(xiàng)指標(biāo)的要求。 最后是對(duì)論文工作的一些總結(jié)和對(duì)今后工作的展望。
標(biāo)簽： FPGA 調(diào)制解調(diào)器
上傳時(shí)間： 2013-05-23
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本文介紹了一種基于AVR 單片機(jī)Atmel 169，與旋轉(zhuǎn)編碼器AS5040 及3966 控制直流電機(jī)構(gòu)成的電風(fēng)扇360 度內(nèi)搖頭角度調(diào)節(jié)裝置的實(shí)現(xiàn)，設(shè)計(jì)了AS5040 旋轉(zhuǎn)編碼器接口電路、P
標(biāo)簽： AVR 360 單片機(jī) 電風(fēng)扇
上傳時(shí)間： 2013-05-19
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表面粗糙度是機(jī)械加工中描述工件表面微觀形狀重要的參數(shù)。在機(jī)械零件切削的過(guò)程中，刀具或砂輪遺留的刀痕，切屑分離時(shí)的塑性變形和機(jī)床振動(dòng)等因素，會(huì)使零件的表面形成微小的蜂谷。這些微小峰谷的高低程度和間距狀況就叫做表面粗糙度，也稱為微觀不平度。表面粗糙度的測(cè)量是幾何測(cè)量中的一個(gè)重要部分，它對(duì)于現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展起了重要的推動(dòng)作用。世界各國(guó)競(jìng)相進(jìn)行粗糙度測(cè)量?jī)x的研制，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各種各樣的粗糙度測(cè)量系統(tǒng)也競(jìng)相問(wèn)世。對(duì)于粗糙度的測(cè)量，隨著技術(shù)的更新，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)也一直在變更。最新執(zhí)行的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T6062-2002)，規(guī)定了粗糙度測(cè)量的參數(shù)，以及制定了觸針式測(cè)量粗糙度的儀器標(biāo)準(zhǔn)[1]。 隨著新國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行，許多陳舊的粗糙度測(cè)量?jī)x已經(jīng)無(wú)法符合新標(biāo)準(zhǔn)的要求。而且生產(chǎn)工藝的提高使得原有方案的采集精度和采集速度，滿足不了現(xiàn)代測(cè)量技術(shù)的需要。目前，各高校公差實(shí)驗(yàn)室及大多數(shù)企業(yè)的計(jì)量部門(mén)所使用的計(jì)量?jī)x器(如光切顯微鏡、表面粗糙度檢查儀等)只能測(cè)量單項(xiàng)參數(shù)，而能進(jìn)行多參數(shù)測(cè)量的光電儀器價(jià)格較貴，一般實(shí)驗(yàn)室和計(jì)量室難以購(gòu)置。因此如何利用現(xiàn)有的技術(shù)，結(jié)含現(xiàn)代測(cè)控技術(shù)的發(fā)展，職制出性能可靠的粗糙度測(cè)量?jī)x，能有效地降低實(shí)驗(yàn)室測(cè)量?jī)x器的成本，具有很好的實(shí)用價(jià)值和研究意義。 基于上述現(xiàn)狀，本文在參考舊的觸針式表面粗糙度測(cè)量?jī)x技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，提出了一種基于ARM嵌入式系統(tǒng)的粗糙度測(cè)量?jī)x的設(shè)計(jì)。這種測(cè)量?jī)x采用了先進(jìn)的傳感器技術(shù)，保證了測(cè)量的范圍和精度；采用了集成的信號(hào)調(diào)理電路，降低了信號(hào)在調(diào)制、檢波、和放大的過(guò)程中的失真；采用了ARM處理器，快速的采集和控制測(cè)量?jī)x系統(tǒng)；采用了強(qiáng)大的PC機(jī)人機(jī)交互功能，快速的計(jì)算粗糙度的相關(guān)參數(shù)和直觀的顯示粗糙度的特性曲線。 論文主要做了如下工作：首先，論文分析了觸針式粗糙度測(cè)量?jī)x的發(fā)展以及現(xiàn)狀；然后，詳細(xì)敘述了系統(tǒng)的硬件構(gòu)成和設(shè)計(jì)，包括傳感器的原理和結(jié)構(gòu)分析、信號(hào)調(diào)理電路的設(shè)計(jì)、A/D轉(zhuǎn)換電路的設(shè)計(jì)、微處理器系統(tǒng)電路以及與上位機(jī)接口電路的設(shè)計(jì)。同時(shí)，還對(duì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集進(jìn)行了研究，開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的固件程序及接口程序，完成數(shù)據(jù)采集軟件的編寫(xiě)，并且對(duì)表面粗糙度參數(shù)的算法進(jìn)行程序的實(shí)現(xiàn)。編寫(xiě)了控制應(yīng)用程序，完成控制界面的設(shè)計(jì)。最終設(shè)計(jì)出一套多功能、多參數(shù)、高性能、高可靠、操作方便的表面粗糙度測(cè)量系統(tǒng)。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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隨著21世紀(jì)的到來(lái),計(jì)算機(jī)技術(shù),信息處理技術(shù),半導(dǎo)體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展,人類社會(huì)進(jìn)入了信息化時(shí)代。與此同時(shí),無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)也得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,成為當(dāng)今國(guó)際上備受關(guān)注的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)有著很多的優(yōu)點(diǎn)和十分廣泛的應(yīng)用前景。在軍事,工業(yè),城市管理和監(jiān)控系統(tǒng)等重要領(lǐng)域都有潛在的使用價(jià)值。 無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)有著顯著的特征,例如：網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能源有限；網(wǎng)絡(luò)帶寬有限；對(duì)處理速度要求較高等。由此可見(jiàn),傳統(tǒng)的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法應(yīng)用于無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)。MPEG-4,H.263,H.264等視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),全是基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)補(bǔ)償實(shí)現(xiàn)的,計(jì)算量十分巨大,在能量,存儲(chǔ)空間和處理能力均有限的節(jié)點(diǎn)難以實(shí)現(xiàn)這類高復(fù)雜度的編碼算法。 本文針對(duì)無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻編碼算法的具體需求,提出一種基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的低復(fù)雜度視頻編碼算法。該算法只對(duì)當(dāng)前編碼幀中的運(yùn)動(dòng)對(duì)象進(jìn)行編碼,并且以面向?qū)ο蟮慕Y(jié)構(gòu)輸出碼流。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與H.264全I(xiàn)幀編碼相比,本文提出的算法編碼速度提高了約3倍,編碼性能提高了約2dB。與H.264基本檔次相比,雖然編碼性能略有下降,但是編碼速度平均提高了8倍左右。因此,本文提出的算法可以在編碼效率和編碼速度之間獲得很好的折衷,在一定程度上可以滿足無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的需求。 本文選用ALDVK_270作為硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。在分析算法結(jié)構(gòu)的同時(shí),結(jié)合嵌入式系統(tǒng)的特點(diǎn),從算法,內(nèi)存,高級(jí)語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言等幾個(gè)方面提出優(yōu)化方案,最終在ARM嵌入式平臺(tái)下實(shí)現(xiàn)了面向無(wú)線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的低復(fù)雜度視頻編碼算法。測(cè)試結(jié)果表明,與優(yōu)化前相比,優(yōu)化后的編碼速度有了很大的提高,對(duì)于CIF格式的監(jiān)控視頻序列能夠滿足實(shí)時(shí)處理的要求。
標(biāo)簽： ARM 無(wú)線視頻 傳感器網(wǎng)絡(luò) 復(fù)雜度
上傳時(shí)間： 2013-07-26
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在Quartus II 9.0環(huán)境下編寫(xiě)的VHDL代碼，實(shí)現(xiàn)二分頻、三分頻、四分頻功能。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：哈哈hah
正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技術(shù)是一種多載波傳輸技術(shù)，它的基本思想是在頻域內(nèi)將給定信道劃分成幾個(gè)相互正交的子信道，每個(gè)子信道使用一個(gè)子載波進(jìn)行調(diào)制，各子載波并行傳輸。該技術(shù)可以有效提高頻譜利用率，能夠?qū)苟鄰叫?yīng)產(chǎn)生的頻率選擇性衰弱和載波間干擾，在時(shí)變、頻變、多徑干擾嚴(yán)重的水聲信道中具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。 隨著計(jì)算機(jī)和多媒體通信技術(shù)的發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深入。其中，基于ARM技術(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IP)核的微處理器依靠其高性能、低功耗和易擴(kuò)展的特點(diǎn)，在工業(yè)控制、無(wú)線通信、消費(fèi)電子等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用；隨著嵌入式系統(tǒng)復(fù)雜度的提高，操作系統(tǒng)已成為嵌入式系統(tǒng)不可缺少的一部分。其中，嵌入式Linux憑借免費(fèi)開(kāi)源、功能強(qiáng)大、成熟穩(wěn)定等特點(diǎn)，目前已成為主要的嵌入式操作系統(tǒng)之一。 數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Processor，DSP)具有很強(qiáng)的數(shù)字信號(hào)處理能力，可以滿足各種高實(shí)時(shí)要求，但其尋址范圍小，I/O功能較差。ARM+DSP雙處理器的結(jié)構(gòu)可以充分利用ARM和DSP各自的優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)協(xié)同工作。 本論文的主要工作是研究和實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于OFDM技術(shù)的由ARM+DSP硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的能夠完成水下聲信道圖像傳輸?shù)南到y(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容包括OFDM系統(tǒng)的基本原理、ARM+DSP底層硬件的驅(qū)動(dòng)和控制，Linux操作系統(tǒng)的移植、MiniGUI人機(jī)界面的設(shè)計(jì)、相關(guān)應(yīng)用軟件的編寫(xiě)以及在TMS320VC5502上初步實(shí)現(xiàn)OFDM的調(diào)制解調(diào)，以期對(duì)今后水下圖像傳輸系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)能具有較大的參考價(jià)值。
標(biāo)簽： ARMDSP OFDM 圖像傳輸系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-05-20
上傳用戶：Ruzzcoy
整數(shù)倍分頻，有多種分頻方式（包括1倍分頻、奇偶數(shù)分頻）
上傳時(shí)間： 2013-06-12
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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(kāi)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(mén)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)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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