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文檔簡介
1、近年來人臉檢測技術(shù)在計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用，該技術(shù)作為一種融合多個研究領(lǐng)域的技術(shù)在安全訪問控制、生物識別、媒體應(yīng)用等方面扮演著越來越重要的角色。隨著半導(dǎo)體工藝的發(fā)展，很多學(xué)者開始嘗試著采用超大規(guī)模集成電路(VLSI)的設(shè)計方法來加速人臉檢測算法，在檢測性能上實現(xiàn)了大幅提升，滿足了更多的多媒體應(yīng)用需求。
本文介紹了人臉檢測的相關(guān)研究背景和實現(xiàn)方法，選用Adaboost算法作為本文的人臉檢測實現(xiàn)方案。在深入
2、理解Adaboost算法的基礎(chǔ)上，分析人臉特征的選取對檢測效果的影響，采用一種光照不變的局部結(jié)構(gòu)特征來構(gòu)建人臉分類器，并針對硬件實現(xiàn)的特點，給出了一種并聯(lián)的分類器組合結(jié)構(gòu)。根據(jù)Adaboost分類器完成人臉檢測的流程，給出了一種實時的多人臉檢測硬件架構(gòu)。同時完成模塊接口的設(shè)計，使得人臉檢測模塊能夠方便快捷地集成到SoC系統(tǒng)中。最終，完成了一個兼容AMBA2.0總線規(guī)范的人臉檢測內(nèi)核的設(shè)計。
在完成人臉檢測內(nèi)核的RTL設(shè)計后，搭
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