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高噪聲率

超寬帶脈沖與MB-OFDM物理層的FPGA實(shí)現(xiàn)

現(xiàn)代通信系統(tǒng)對(duì)帶寬和數(shù)據(jù)速率的要求越來(lái)越高，超寬帶(ultra-wideband，UWB)通信以其傳輸速率高、空間容量大、成本低、功耗低的優(yōu)點(diǎn)，成為解決企業(yè)、家庭、公共場(chǎng)所等高速因特網(wǎng)接入的需求與越來(lái)越擁擠的頻率資源分配之間的矛盾的技術(shù)手段。論文主要圍繞兩方面展開分析：一是介紹用于UWB無(wú)載波脈沖調(diào)制及直接序列碼分多址調(diào)制(DS-CDMA)的新型脈沖，即Hermite正交脈沖，并且分析了這種構(gòu)建UWB多元通信和多用戶通信的系統(tǒng)性能。二是分析了UWB的多帶頻分復(fù)用物理層提案(MBOA)的調(diào)制技術(shù)，并在FPGA上實(shí)現(xiàn)了調(diào)制模塊。正交Hermite脈沖集被提出用于UWB的M元雙正交調(diào)制系統(tǒng)，獲得高數(shù)據(jù)速率。調(diào)整脈沖的脈寬因子和中心頻率能使脈沖滿足FCC的頻譜要求。M元雙正交調(diào)制的接收機(jī)需要M/2個(gè)相關(guān)器，遠(yuǎn)比M元正交調(diào)制所需的相關(guān)器數(shù)量少。誤碼率一定時(shí)，維數(shù)M的增加可獲得高的比特率和低的信噪比。雖然高階的Hermite脈沖易受抖動(dòng)時(shí)延的影響，但當(dāng)抖動(dòng)時(shí)延范圍小于0.02ns時(shí)，其影響較為不明顯。本文認(rèn)為1～8階的Hermite脈沖皆可用，可構(gòu)成16元雙正交系統(tǒng)。正交Hermite脈沖集也可以構(gòu)造UWB多用戶系統(tǒng)。各用戶的信息用不同的Hermite脈沖同時(shí)傳輸，其多用戶的誤比特率上限低于高斯單脈沖構(gòu)成的PPM多用戶系統(tǒng)的誤比特率，所以其系統(tǒng)性能更優(yōu)。正交Hermite脈沖還可以用于UWB的DS-CDMA調(diào)制，在8個(gè)脈沖可用的情況下，最多可容64個(gè)用戶同時(shí)通信。基于MBOA提出的UWB物理層協(xié)議，本文用Verilog硬件語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了調(diào)制與解調(diào)結(jié)構(gòu)，并用Modelsim做了時(shí)序驗(yàn)證。用Verilog編程實(shí)現(xiàn)的輸出數(shù)據(jù)與Matlab生成的UWB建模的輸出結(jié)果一致。為了達(dá)到UWBMB-OFDM系統(tǒng)的FFT處理器的要求，一個(gè)混和基多通道流水線的FFT算法結(jié)構(gòu)被提出。其有效的實(shí)現(xiàn)方法也被提出。這種結(jié)構(gòu)采用多通道以獲得高的數(shù)據(jù)吞吐量。此外，它用于存儲(chǔ)和復(fù)數(shù)乘法器的硬件損耗相比其他的FFT處理器是最少的。高基的FFT蝶算減少了復(fù)數(shù)乘法器的數(shù)量。在132MHz的工作頻率下，整個(gè)128點(diǎn)FFT變換在此結(jié)構(gòu)模式下只需要242.4ns,滿足了MBOA的要求。

標(biāo)簽： MB-OFDM FPGA 超寬帶脈沖

上傳時(shí)間： 2013-07-29

上傳用戶：TI初學(xué)者
高線性度元件簡(jiǎn)化了直接轉(zhuǎn)換接收器的設(shè)計(jì)

凌力爾特公司的 LT®5575 直接轉(zhuǎn)換解調(diào)器實(shí)現(xiàn)了超卓線性度和噪聲性能的完美結(jié)合。

標(biāo)簽： 高線性度元件直接轉(zhuǎn)換接收器

上傳時(shí)間： 2013-11-10

上傳用戶：mikesering
10Gbits GPON系統(tǒng)的完整，緊湊型APD偏置解決方案

雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統(tǒng)中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個(gè)信號(hào)調(diào)理放大器，但並不是完全獨(dú)立。它仍舊需要重要的支持電路，包括一個(gè)高電壓、低噪聲電源和一個(gè)用於指示信號(hào)強(qiáng)度的精準(zhǔn)電流監(jiān)視器

標(biāo)簽： Gbits GPON APD 10

上傳時(shí)間： 2013-11-22

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H264幀間預(yù)測(cè)算法研究與FPGA設(shè)計(jì).rar

隨著數(shù)字化技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字視頻信號(hào)的傳輸技術(shù)更是受到人們的關(guān)注。相比較其它類型的信息傳輸如文本和數(shù)據(jù)，視頻通信需要占用更多的帶寬資源，因此為了實(shí)現(xiàn)在帶寬受限的條件下的傳輸，視頻源必須經(jīng)過(guò)大量壓縮。盡管現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)狀況不斷地改善，但相對(duì)與快速增長(zhǎng)的視頻業(yè)務(wù)而言，網(wǎng)絡(luò)帶寬資源仍然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。2003年3月，新一代視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)H．264/AVC的推出，使視頻壓縮研究進(jìn)入了一個(gè)新的層次。H．264標(biāo)準(zhǔn)中包含了很多先進(jìn)的視頻壓縮編碼方法，與以前的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)相比具有明顯的進(jìn)步。在相同視覺感知質(zhì)量的情況下，H．264的編碼效率比H．263提高了一倍左右，并且有更好的網(wǎng)絡(luò)友好性。然而，高編碼壓縮率是以很高的計(jì)算復(fù)雜度為代價(jià)的，H．264標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算復(fù)雜度約為H．263的3倍，所以在實(shí)際應(yīng)用中必須對(duì)其算法進(jìn)行優(yōu)化以減低其計(jì)算復(fù)雜度。 @@ 本文首先介紹了H．264標(biāo)準(zhǔn)的研究背景，分析了國(guó)內(nèi)外H．264硬件系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，并介紹了本文的主要工作。 @@ 接著對(duì)H．264編碼標(biāo)準(zhǔn)的理論知識(shí)、關(guān)鍵技術(shù)分別進(jìn)行了介紹。 @@ 對(duì)H．264塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法進(jìn)行研究，對(duì)經(jīng)典的塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法通過(guò)對(duì)比分析，三步、二維等算法在搜索效率上優(yōu)于全搜索算法，而全搜索算法在數(shù)據(jù)流的規(guī)則性和均勻性有著自己的優(yōu)越性。 @@ 針對(duì)塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)全搜索算法的VLSI結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，提出改進(jìn)的塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)全搜索算法。本文基于對(duì)數(shù)據(jù)流的分析，對(duì)硬件尋址進(jìn)行了研究。通過(guò)一次完整的全搜索數(shù)據(jù)流分析，改進(jìn)的塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法在時(shí)鐘周期、PE資源消耗方面得到優(yōu)化。 @@ 最后基于FPGA平臺(tái)對(duì)整像素運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊進(jìn)行了研究。首先對(duì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊結(jié)構(gòu)進(jìn)行了功能子模塊劃分；然后對(duì)每個(gè)子模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)和仿真和對(duì)整個(gè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證。 @@關(guān)鍵詞：H．264；FPGA；QuartusⅡ；幀間預(yù)測(cè)；運(yùn)動(dòng)估計(jì)；塊匹配

標(biāo)簽： H264 FPGA 幀間預(yù)測(cè)

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：zttztt2005
MPEG2視頻解碼器的FPGA設(shè)計(jì).rar

MPEG-2是MPEG組織在1994年為了高級(jí)工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的圖象質(zhì)量以及更高的傳輸率所提出的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，其優(yōu)秀性使之成為過(guò)去十年應(yīng)用最為廣泛的標(biāo)準(zhǔn)，也是未來(lái)十年影響力最為廣泛的標(biāo)準(zhǔn)之一。本文以MPEG-2視頻標(biāo)準(zhǔn)為研究?jī)?nèi)容，建立系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)方案，設(shè)計(jì)FPGA原型芯片，并在FPGA系統(tǒng)中驗(yàn)證視頻解碼芯片的功能。最后在0.18微米工藝下實(shí)現(xiàn)ASIC的前端設(shè)計(jì)。完成的主要工作包括以下幾個(gè)方面： 1.完成解碼系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，采用了自頂而下的設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的功能單元的劃分；根據(jù)其視頻解碼的特點(diǎn)，確定解碼器的控制方式；把視頻數(shù)據(jù)分文幀內(nèi)數(shù)據(jù)和幀間數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)的并行解碼。 2.實(shí)現(xiàn)了具體模塊的設(shè)計(jì)：根據(jù)本文研究的要求，在比特流格式器模塊設(shè)計(jì)中提出了特有的解碼方式；在可變長(zhǎng)模塊中的變長(zhǎng)數(shù)據(jù)解碼采用組合邏輯外加查找表的方式實(shí)現(xiàn)，大大減少了變長(zhǎng)數(shù)據(jù)解碼的時(shí)間；IQ、IDCT模塊采用流水的設(shè)計(jì)方法，減少數(shù)據(jù)計(jì)算的時(shí)間：運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模塊，針對(duì)模塊數(shù)據(jù)運(yùn)算量大和訪問(wèn)幀存儲(chǔ)器頻繁的特點(diǎn)，采用四個(gè)插值單元同時(shí)處理，增加像素緩沖器，充分利用并行性結(jié)構(gòu)等方法來(lái)加快運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償速度。 3.根據(jù)視頻解碼的參考軟件，通過(guò)解碼系統(tǒng)的仿真結(jié)果和軟件結(jié)果的比較來(lái)驗(yàn)證模塊的功能正確性。最后用FPGA開發(fā)板實(shí)現(xiàn)了解碼系統(tǒng)的原型芯片驗(yàn)證，取得了良好的解碼效果。整個(gè)設(shè)計(jì)采用Verilog HDL語(yǔ)言描述，通過(guò)了現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)的原型驗(yàn)證，并采用SIMC0.18μm工藝單元庫(kù)完成了該電路的邏輯綜合。經(jīng)過(guò)實(shí)際視頻碼流測(cè)試，本文設(shè)計(jì)可以達(dá)到MPEG-2視頻主類主級(jí)的實(shí)時(shí)解碼的技術(shù)要求。

標(biāo)簽： MPEG2 FPGA 視頻解碼器

上傳時(shí)間： 2013-07-27

上傳用戶：ice_qi
基于FPGA的矩陣運(yùn)算實(shí)現(xiàn).rar

密集型的矩陣運(yùn)算在信號(hào)處理和圖像處理中被廣泛應(yīng)用，而且往往需要系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算，這就需要系統(tǒng)具有很高的吞吐率。因此尋找矩陣運(yùn)算的高速實(shí)現(xiàn)方法是很有意義的。FPGA的運(yùn)算速度快并且可以并行運(yùn)算，和其它矩陣運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)方式相比，F(xiàn)PGA有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文主要設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的各種矩陣運(yùn)算模塊。本文首先介紹了矩陣運(yùn)算的特點(diǎn)和原理，接著討論了FPGA浮點(diǎn)運(yùn)算單元的VHDL設(shè)計(jì)方法，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了矩陣相乘累加、三角矩陣求逆和一般矩陣分解求逆的運(yùn)算模塊，給出矩陣階數(shù)擴(kuò)大時(shí)各種矩陣運(yùn)算的分塊實(shí)現(xiàn)方法。然后在ModelSim環(huán)境下仿真了一般矩陣的求逆模塊，與Maflab仿真結(jié)果比較，分析了運(yùn)算精度、時(shí)間復(fù)雜度和資源占用情況，在Virtex-4系列FPGA硬件平臺(tái)上進(jìn)行了調(diào)試和測(cè)試，并通過(guò)USB接口將矩陣運(yùn)算結(jié)果送入PC機(jī)，驗(yàn)證了基于FPGA矩陣運(yùn)算的正確性和可行性。最后對(duì)矩陣求逆模塊在雷達(dá)信號(hào)中的應(yīng)用作了簡(jiǎn)單介紹。

標(biāo)簽： FPGA 矩陣運(yùn)算

上傳時(shí)間： 2013-06-08

上傳用戶：小楓殘?jiān)?/p>
基于ARM和WindowsCE的H264解碼器的研究及優(yōu)化

隨著通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，尤其是今年3G牌照的發(fā)放，視頻業(yè)務(wù)在移動(dòng)多媒體方面將會(huì)有更加重要的地位，所以在移動(dòng)終端上實(shí)現(xiàn)支持高效視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的解碼功能就成為一項(xiàng)非常有實(shí)際意義的工作。 H．264作為新一代的高壓縮率的視頻標(biāo)準(zhǔn)，憑借其較高的壓縮率和優(yōu)秀圖像質(zhì)量，使得H．264只要利用較小的空間就能存儲(chǔ)更多的視頻數(shù)據(jù)，在更低的網(wǎng)絡(luò)帶寬條件下提供更優(yōu)質(zhì)量的視頻。然而高度的壓縮必然付出較高的硬件代價(jià)。如何能完成視頻良好解碼并能節(jié)約硬件資源成為研究熱點(diǎn)。考慮到H．264視頻編解碼的計(jì)算復(fù)雜度，在硬件選擇上一般比較注重高性能處理器的選擇。計(jì)算目前主流的實(shí)現(xiàn)方式包括ASIC的專用集成芯片實(shí)現(xiàn)或者是DSP的軟件實(shí)現(xiàn)。ARM處理器伴隨技術(shù)的進(jìn)步，尤其是對(duì)支持?jǐn)?shù)字信號(hào)處理的功能加強(qiáng)后，在視頻編解碼領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。本文以WindowsCE5．0和S3C2440A嵌入式平臺(tái)作為H．264解碼器的載體，研究的代碼版本是t264-src-0．14，主要進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的工作：研究了H．264視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)和它的體系結(jié)構(gòu)，尤其是對(duì)解碼器部分進(jìn)行了硬件要求的分析。深入研究了WINCE5．0和ARM結(jié)合的平臺(tái)特性，根據(jù)實(shí)際的硬件平臺(tái)需要，定制了相應(yīng)的操作系統(tǒng)。完成了基于T264代碼的解碼庫(kù)在WINCE5．0下的移植，并進(jìn)行了相應(yīng)的代碼和算法的優(yōu)化并完成了基于WINCE5．0操作系統(tǒng)下播放程序的編寫。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明，在基于單核的ARM芯片中，主要靠軟件進(jìn)行QCIF格式的H．264視頻解碼從而獲得良好播放效果的方法是有效的。

標(biāo)簽： WindowsCE H264 ARM 解碼器

上傳時(shí)間： 2013-07-24

上傳用戶：myworkpost
現(xiàn)場(chǎng)控制系統(tǒng)FCS和集散控制系統(tǒng)DCS的差異

現(xiàn)場(chǎng)總線具有高性能和高可靠性，特點(diǎn)現(xiàn)已形成國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)場(chǎng)控制總線系統(tǒng)比傳統(tǒng)的集散控制系統(tǒng)的能力好，準(zhǔn)確度高，誤碼率低。關(guān)鍵詞: 現(xiàn)場(chǎng)總線；現(xiàn)場(chǎng)控制系統(tǒng)；集散控制系統(tǒng)The Diffe

標(biāo)簽： FCS DCS 現(xiàn)場(chǎng)控制

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：曹云鵬
基于ARM的掌形識(shí)別門禁系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)

自“9.11”后，隨著人們對(duì)安防需求的升級(jí)，門禁控制系統(tǒng)得到日益廣泛的應(yīng)用，不斷提高門禁系統(tǒng)的安全性成為研究的重要課題。第四代門禁系統(tǒng)結(jié)合了人體生物特征識(shí)別技術(shù)，利用人體本身具有的物理特征(如指紋、虹膜、臉型、掌紋等)或行為特征(如步態(tài)、簽名等)來(lái)確定人的身份，取代或加強(qiáng)傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法。論文采用掌形識(shí)別為控制方案，基于ARM920T內(nèi)核的EP9315芯片為門禁系統(tǒng)CPU，設(shè)計(jì)和調(diào)試了系統(tǒng)的硬件平臺(tái)。論文研究了掌形識(shí)別算法，進(jìn)行了三方面的工作。首先研究了掌形中的手形特征，提出了一種基于骨架特征的手形識(shí)別算法，很好的克服了手指旋轉(zhuǎn)給識(shí)別帶來(lái)的干擾。然后研究了掌形中的掌紋特征，通過(guò)系列圖像處理，分離出手掌的三條主線，提取主線端點(diǎn)，并在主線上等間隔采樣，利用端點(diǎn)和采樣點(diǎn)進(jìn)行匹配，擁有很高的識(shí)別率。最后結(jié)合手形與掌紋特征，實(shí)現(xiàn)掌形識(shí)別。依據(jù)手形特征對(duì)掌形庫(kù)進(jìn)行粗分類，利用掌紋特征進(jìn)行匹配，算法擁有很快的識(shí)別速度與穩(wěn)定較高的識(shí)別率。對(duì)分類規(guī)則提出了新思路與方法。論文還提出了基于ARM的門禁系統(tǒng)方案。成功設(shè)計(jì)了以基于ARM920T內(nèi)核的EP9315芯片為CPU的最小系統(tǒng)，設(shè)計(jì)PCB圖并制板，最后調(diào)試了系統(tǒng)的底層電路。論文的研究設(shè)計(jì)工作，通過(guò)提高掌形識(shí)別算法的識(shí)別率，達(dá)到了提高門禁系統(tǒng)安全性的目的；ARM平臺(tái)的設(shè)計(jì)與調(diào)試，在工程實(shí)際中有參考價(jià)值。

標(biāo)簽： ARM 識(shí)別系統(tǒng)研究門禁

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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基于ARM架構(gòu)的嵌入式人臉識(shí)別技術(shù)研究

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(wèn)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(wèn)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(wèn)題,通過(guò)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(wèn)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(guò)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(guò)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(wèn)題(sss),通過(guò)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(wèn)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(wèn)題無(wú)法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問(wèn)題的基礎(chǔ)上,通過(guò)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(guò)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(wèn)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(guò)高的問(wèn)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(guò)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(wèn)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(guò)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(guò)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(guò)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(wèn)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(wèn)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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