基于Adaboost算法的人臉實(shí)時(shí)臉檢測(cè)及FPGA設(shè)計(jì).pdf

1、人臉檢測(cè)作為人臉信息處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，在自動(dòng)人臉識(shí)別、智能人機(jī)交互、視頻會(huì)議等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。目前已提出了基于知識(shí)、外觀、特征、模板匹配以及Adaboost等多種人臉檢測(cè)方法。Adaboost人臉檢測(cè)算法具有檢測(cè)速度快、檢測(cè)率高等優(yōu)點(diǎn)，被研究者們大量的應(yīng)用。目前人臉檢測(cè)系統(tǒng)大多在計(jì)算機(jī)上采用軟件實(shí)現(xiàn)的方法，其實(shí)時(shí)性差，無(wú)法滿足在實(shí)際應(yīng)用中小型化、實(shí)時(shí)性的工程需求。隨著可編程邏輯器件的發(fā)展，結(jié)合FPGA在并行處理運(yùn)算和可重構(gòu)技術(shù)上

2、的優(yōu)勢(shì)，本文用硬件架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)方法設(shè)計(jì)了基于FPGA的Adaboost人臉檢測(cè)算法系統(tǒng)，為人臉檢測(cè)系統(tǒng)的小型化、實(shí)時(shí)性做了一定的工作。
　　本文在對(duì)Adaboost人臉檢測(cè)算法研究的基礎(chǔ)上，用硬件架構(gòu)實(shí)現(xiàn)的方法在FPGA開發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行了設(shè)計(jì)。首先在介紹了常用人臉檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上詳細(xì)介紹了基于Haar特征的Adaboost人臉檢測(cè)算法。其次描述了基于AdaBoost算法的人臉檢測(cè)過(guò)程，結(jié)合FPGA硬件架構(gòu)實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)的圖像金字塔縮

3、放機(jī)制進(jìn)行了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，提出了并行結(jié)構(gòu)的圖像縮放機(jī)制。最后在采用Xilinx公司 XC4VSX25為核心芯片的SEED-FEM025開發(fā)平臺(tái)上對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了整體設(shè)計(jì)。其中包括視頻采集模塊、有效視頻數(shù)據(jù)分離模塊置、AdaBoost人臉檢測(cè)模塊、視頻幀緩存模塊和視頻顯示和驗(yàn)證模塊的硬件設(shè)計(jì)。在視頻采集模塊，采用硬件邏輯語(yǔ)言完成可對(duì)視頻編碼芯片TVP5150配置的I2C控制器的設(shè)計(jì)。在人臉檢測(cè)設(shè)計(jì)模塊，結(jié)合FPGA芯片的良好的可編程結(jié)構(gòu)，優(yōu)