嵌入式人臉識別系統(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(shè)計、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機動性強,可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機動布控的實時監(jiān)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(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項目《射頻識別RFID系統(tǒng)-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(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號：0512)的主要研究內(nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動人臉識別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)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(guān)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(tǒng)設(shè)計等問題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點表現(xiàn)在以下方面： 1實現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗的Haar特征級聯(lián)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(lián)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(fù)雜背景中的人臉檢測是自動人臉識別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問題,通過對基于膚色模型和基于Haar特征級聯(lián)強分類器的人臉檢測算法的分析研究,綜合兩個算法的優(yōu)點,提出了基于膚色模型校驗和Haar特征級聯(lián)強分類器的嵌入式實時人臉檢測算法。實驗結(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(lián)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(qū)域內(nèi)完成對人眼位置的檢測,然后通過對檢測到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測試結(jié)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(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,實現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)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(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問題無法求解。本文在人臉識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空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運算,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),實現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實驗結(jié)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(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(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),縮小了人臉特征庫的規(guī)模,同時降低了核心算法的時間和空間復(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分類策略,提出并實現(xiàn)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(tǒng)支持向量機通過引入核技巧對訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯分風(fēng)險的最優(yōu)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(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平臺中實現(xiàn)了具有較強魯棒性的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)。 5 提出并初步實現(xiàn)了基于客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識別方案為解決嵌入式人臉識別系統(tǒng)在海量人臉庫中進(jìn)行識別的難題,論文提出并初步實現(xiàn)了基于客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)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(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)器在海量人臉庫中完成人臉識別,并將識別后的結(jié)果通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C顯示輸出,從而實現(xiàn)基于客戶機/服務(wù)器無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識別應(yīng)用設(shè)計的思路及應(yīng)該注意的問題雖然嵌入式人臉識別系統(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別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計思想對嵌入式人臉識別系統(tǒng)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(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計的角度探討了嵌入式人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計中應(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在PC上完成對人臉識別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺上實現(xiàn)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(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)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(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
人臉識別
上傳時間：
2013-05-18
上傳用戶：我們的船長
由于信道中存在干擾,數(shù)字信號在信道中傳輸?shù)倪^程中會產(chǎn)生誤碼.為了提高通信質(zhì)量,保證通信的正確性和可靠性,通常采用差錯控制的方法來糾正傳輸過程中的錯誤.本文的目的就是研究如何通過差錯控制的方法以提高通信質(zhì)量,保證傳輸?shù)恼_性和可靠性.重點研究一種信道編解碼的算法和邏輯電路的實現(xiàn)方法,并在硬件上驗證,利用碼流傳輸?shù)臏y試方法,對設(shè)計進(jìn)行測試.在以上的研究基礎(chǔ)之上,橫向擴展和課題相關(guān)問題的研究,包括FPGA實現(xiàn)和高速硬件電路設(shè)計等方面的研究. 糾錯碼技術(shù)是一種通過增加一定的冗余信息來提高信息傳輸可靠性的有效方法.RS碼是一種典型的糾錯碼,在線性分組碼中,它具有最強的糾錯能力,既能糾正隨機錯誤,也能糾正突發(fā)錯誤.在深空通信,移動通信以及數(shù)字視頻廣播等系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用,隨著RS編碼和解碼算法的改進(jìn)和相關(guān)的硬件實現(xiàn)技術(shù)的發(fā)展,RS碼在實際中的應(yīng)用也將更加廣泛. 在研究中,對所研究的問題進(jìn)行分解,集中精力研究課題中的重點和難點,在各個模塊成功實現(xiàn)的基礎(chǔ)上,成功的進(jìn)行系統(tǒng)組合,協(xié)調(diào)各個模塊穩(wěn)定的工作. 在本文中的EDA設(shè)計中,使用了自頂向下的設(shè)計方法,編解碼算法每一個子模塊分開進(jìn)行設(shè)計,最后在頂層進(jìn)行元件例化,正確實現(xiàn)了編碼和解碼的功能. 本文首先介紹相關(guān)的數(shù)字通信背景；接著提出糾錯碼的設(shè)計方案,介紹RS(31,15)碼的編譯碼算法和邏輯電路的實現(xiàn)方法,RTL代碼編寫和邏輯仿真以及時序仿真,并討論了FPGA設(shè)計的一般性準(zhǔn)則以及高速數(shù)字電路設(shè)計的一些常用方法和注意事項；最后設(shè)計基于FPGA的硬件電路平臺,并利用靜態(tài)和動態(tài)的方法對編解碼算法進(jìn)行測試. 通過對編碼和解碼算法的充分理解,本人使用Verilog HDL語言對算法進(jìn)行了RTL描述,在Altera公司Cyclone系列FPGA平臺上面實現(xiàn)了編碼和解碼算法. 其中,編碼的最高工作頻率達(dá)到158MHz,解碼的最高工作頻率達(dá)到91MHz.在進(jìn)行硬件調(diào)試的時候,整個系統(tǒng)工作在30MHz的時鐘頻率下,通過了硬件上的靜態(tài)測試和動態(tài)測試,并能夠正確實現(xiàn)預(yù)期的糾錯功能.
標(biāo)簽：
FPGA
保密通信
RS編解碼
上傳時間：
2013-07-01
上傳用戶：liaofamous
