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
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感應(yīng)電機由于具有可靠性好、結(jié)構(gòu)簡單、價格低廉和體積小等優(yōu)點，成為生產(chǎn)實踐中應(yīng)用最廣泛的一種電動機。然而，感應(yīng)電機是一個多變量、強耦合、非線性的時變系統(tǒng)，這使得感應(yīng)電機的控制十分復(fù)雜，尤其是在對控制精度要求比較高的場合，設(shè)計出高精度的感應(yīng)電機控制系統(tǒng)變得非常困難。 針對高精度感應(yīng)電機控制較困難的問題，本文分析了感應(yīng)電機的數(shù)學(xué)建模方法及電機控制策略問題。在對感應(yīng)電機的數(shù)學(xué)模型進行了數(shù)學(xué)推導(dǎo)的基礎(chǔ)上，在Matlab/Simulink平臺上建立了感應(yīng)電機的電機模型，提出了一種感應(yīng)電機控制系統(tǒng)仿真建模的新方法。對常用的數(shù)字脈寬調(diào)制方法進行了數(shù)學(xué)推導(dǎo)及仿真研究，并將模糊控制理論應(yīng)用于感應(yīng)電機的變頻調(diào)速系統(tǒng)中，改善了傳統(tǒng)PI控制器超調(diào)較大、響應(yīng)較慢、魯棒性差的缺點。仿真結(jié)果驗證模糊PI控制方案的優(yōu)越性。 在感應(yīng)電機建模仿真的基礎(chǔ)上，根據(jù)高精度感應(yīng)電機控制器的需求及FPGA的特點，本文提出感應(yīng)電機控制器的的設(shè)計方案。按照FPGA模塊化設(shè)計思想，將整個系統(tǒng)進行了合理的劃分，對SVPWM、Park變換、模糊PI控制器、反饋速度測量等重要模塊的FPGA硬件實現(xiàn)算法進行了深入的研究。并在一些模塊算法的設(shè)計上提出了自己的思路。各模塊在Modelsim平臺上完成功能仿真后并下載到Spartan-3E開發(fā)板上完成硬件驗證。
標(biāo)簽： FPGA 感應(yīng)電機 控制器
上傳時間： 2013-04-24
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標(biāo)簽： 魯棒控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2013-05-20
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