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)鍵問題,通過對(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題(sss),通過調(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)致問題無(wú)法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問題的基礎(chǔ)上,通過調(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)過高的問題。 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
上傳時(shí)間:
2013-05-18
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二次雷達(dá)(Secondary Surveillance Radar)是民航空中管制(Air Traffic Control)和軍事敵我識(shí)別(Identification Friend or Foe)系統(tǒng)中的關(guān)鍵部分,由于這兩個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域都要求很高的可靠性和穩(wěn)定性,因此,二次雷達(dá)一直是國(guó)內(nèi)外雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).傳統(tǒng)的機(jī)載二次雷達(dá)應(yīng)答器普遍采用中小規(guī)模集成電路和分立元件設(shè)計(jì),其穩(wěn)定性和可靠性差,實(shí)時(shí)處理能力也很有限,無(wú)法完成高密度、大容量的應(yīng)答.針對(duì)這些缺陷,本論文提出一種全新的應(yīng)答數(shù)字信號(hào)處理器硬件結(jié)構(gòu),即FPGA+DSP的混合結(jié)構(gòu).這種硬件體系結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是可靠性高,集成度高,通用性強(qiáng),適于模塊化設(shè)計(jì),處理速度快,能實(shí)時(shí)處理多個(gè)應(yīng)答信號(hào),以及進(jìn)行置信度分析和生成報(bào)表.此項(xiàng)目中,本文作者主要負(fù)責(zé)FPGA部分硬件設(shè)計(jì).FPGA主要完成雙通道數(shù)據(jù)采集、產(chǎn)生視頻信號(hào)和旁瓣抑制信號(hào)、計(jì)算當(dāng)前飛機(jī)相對(duì)本地接收天線的方位和距離、與DSP實(shí)時(shí)交換數(shù)據(jù)、上傳報(bào)表等功能.論文詳細(xì)分析了接收機(jī)信號(hào)處理算法在FPGA中的硬件實(shí)現(xiàn)方案,在提高系統(tǒng)可靠性、堅(jiān)固性以及FPGA資源的合理利用方面做了深入的探討.同時(shí)給出不同層次關(guān)鍵模塊的HDL實(shí)現(xiàn)及其時(shí)序仿真結(jié)果.
標(biāo)簽:
FPGA
機(jī)載
二次雷達(dá)
硬件系統(tǒng)
上傳時(shí)間:
2013-04-24
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信息技術(shù)的不斷發(fā)展,對(duì)信息的安全提出了更高的要求.在應(yīng)用公鑰密碼體制的時(shí)候,對(duì)密鑰長(zhǎng)度要求越來(lái)越大,處理的速度要求越來(lái)越快.而基于橢圓曲線離散對(duì)數(shù)問題的橢圓曲線密碼體制,因其每比特最大的安全性,受到了越來(lái)越廣泛的注意.橢圓曲線密碼體制(ECC:Elliptic Curve Cryptosystem)的快速實(shí)現(xiàn)也成為一個(gè)關(guān)注的方面.該文按照確定有限域、選取曲線參數(shù)、劃分結(jié)構(gòu)模塊、優(yōu)化模塊算法、實(shí)現(xiàn)模塊設(shè)計(jì),驗(yàn)證模塊功能的順序進(jìn)行書寫.為了硬件實(shí)現(xiàn)上的方便,設(shè)計(jì)選擇了含有Ⅱ型優(yōu)化正規(guī)基的伽略域GF(2191),并在該域上構(gòu)造了隨機(jī)的橢圓曲線.根據(jù)層次化、結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)思路,將橢圓曲線上的標(biāo)量乘法運(yùn)算劃分成兩個(gè)運(yùn)算層次:橢圓曲線上的運(yùn)算和有限域上的運(yùn)算.模塊劃分之后,利用自底向上的設(shè)計(jì)思路,主要針對(duì)有限域上的乘法運(yùn)算進(jìn)行了重要的改進(jìn),并對(duì)加法群中的標(biāo)量乘運(yùn)算的算法進(jìn)行了分析、證明,以達(dá)到面積優(yōu)化和快速執(zhí)行的效果.具體設(shè)計(jì)中,采用硬件描述語(yǔ)言Verilog HDL,在Mentor Graphics公司出品的FPGA Advantage平臺(tái)上進(jìn)行電路設(shè)計(jì).完成了各個(gè)模塊的設(shè)計(jì)輸入和仿真.設(shè)計(jì)選用了Altera公司的APEX Ⅱ系列器件,利用第一方軟件Quartus Ⅱ 2.2進(jìn)行綜合、布局、布線和時(shí)序仿真.文中給出了橢圓曲線上的點(diǎn)加、倍點(diǎn)和標(biāo)量乘法模塊的具體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)框圖.并且根據(jù)橢圓曲線的標(biāo)量乘特點(diǎn),提出了合適的驗(yàn)證方案.該設(shè)計(jì)完成了橢圓曲線上的標(biāo)量乘法運(yùn)算.設(shè)計(jì)主要針對(duì)資源受限的應(yīng)用環(huán)境:改進(jìn)了有限域上的乘法運(yùn)算、使用了沒有預(yù)處理的標(biāo)量乘算法.改進(jìn)后的橢圓曲線標(biāo)量乘法需要2,741,998個(gè)邏輯單元,在100MHz的時(shí)鐘約束下,運(yùn)行一次標(biāo)量乘法運(yùn)算需要567.69us.該次設(shè)計(jì)的結(jié)果可以直接用來(lái)構(gòu)造橢圓曲線上的簽名、驗(yàn)證、密鑰交換等算法.
標(biāo)簽:
FPGA
橢圓曲線
密碼體制
乘法運(yùn)算
上傳時(shí)間:
2013-05-24
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