人臉識別技術(shù)作為生物識別技術(shù)之一,是模式識別在圖像領(lǐng)域中的具體運(yùn)用,其應(yīng)用前景非常廣闊,可以應(yīng)用到身份證件的鑒別、自動門禁控制系統(tǒng)、銀行取款機(jī)、家庭安全,圖片檢索等領(lǐng)域。 人臉識別系統(tǒng)主要分為人臉檢測定位,特征提取和人臉分類三部分。人臉的檢測和定位,即從輸入的圖像中找到人臉及人臉存在的位置,并將人臉從背景中分離出來。在特征提取部分,先對原始人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,之后原始數(shù)據(jù)由維數(shù)較少的有效特征數(shù)據(jù)表示并存儲在數(shù)據(jù)庫中,接下來進(jìn)行人臉分類,在識別待測人臉圖像時,將待測圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲數(shù)據(jù)相比對,判斷是否為庫中的某一人,從而實(shí)現(xiàn)自動識別人臉的目的。 在過去的十年里,人臉識別技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域里具有挑戰(zhàn)性的課題,隨著研究的深入,許多人臉檢測及識別算法被提出來。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其變形已經(jīng)成為測試人臉識別系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)算法;同時Adaboost人臉檢測算法,在PC上基本可以達(dá)到實(shí)時,在嵌入式產(chǎn)品廣泛應(yīng)用的今天,只有讓人臉識別算法在嵌入式平臺上實(shí)現(xiàn),才能獲得更廣闊的應(yīng)用,本文研究了在嵌入式平臺上Adaboost人臉檢測算法的性能。 嵌入式是后PC時代的一個亮點(diǎn),目前已經(jīng)應(yīng)用在社會生活的方方面面。嵌入式產(chǎn)品的開發(fā)平臺分為包括很多,如:DSP,ARM,PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開發(fā)平臺,研究人臉識別在ARM平臺的性能,為實(shí)用的嵌入式人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供參考。 本文從PC平臺的軟件實(shí)現(xiàn)入手,分別實(shí)現(xiàn)了PC平臺下的AdaBoost人臉檢測算法和PCA人臉識別算法,分析了現(xiàn)象及結(jié)果,接下來搭建了基于ARM嵌入式系統(tǒng)的硬件平臺,對AdaBoost人臉檢測算法進(jìn)行了硬件平臺的移植,并得出相應(yīng)實(shí)驗(yàn)效果。
標(biāo)簽:
ARM
人臉識別
系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時間:
2013-05-31
上傳用戶:saharawalker