人臉識別技術(shù)繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術(shù)之后，以其獨特的方便、經(jīng)濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—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(lǐng)域有著重要的應用前景，發(fā)展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術(shù)不斷發(fā)展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢。FPGA允許用戶根據(jù)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(shè)計方法的靈活性降低了整個系統(tǒng)的開發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計成為電子自動化設(shè)計行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，總結(jié)基于FPGA上的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術(shù)。經(jīng)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(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開發(fā)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(shè)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(tǒng)成本、開發(fā)時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發(fā)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(shù)據(jù)通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現(xiàn)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(shù)據(jù)位進行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯(lián)分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數(shù)量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統(tǒng)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。
標簽：
FPGA
人臉檢測
系統(tǒng)設(shè)計
上傳時間：
2013-07-01
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