基于ZYNQ實現(xiàn)實時人臉檢測技術(shù)的研究.pdf

1、人臉檢測是現(xiàn)階段模式識別和計算機視覺的關(guān)鍵技術(shù)，也是制約機器視覺發(fā)展的瓶頸。同時，基于ZYNQ的軟硬件協(xié)同設(shè)計平臺為計算機視覺在復(fù)雜模式下的檢測難題開拓了思路，已逐漸成為一個研究熱點，具有非常廣闊的應(yīng)用前景。因此，開展基于ZYNQ的實時人臉檢測系統(tǒng)的設(shè)計研究具有重要的意義。
　　本文首先介紹了常用人臉檢測的基本方法及性能評測標準，重點討論了傳統(tǒng)的AdaBooat檢測算法，同時研究了ZYNQ處理器芯片的架構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，本文采用了兩

2、種基于圖像預(yù)處理的檢測算法，并通過實驗對采用的兩種算法分析比較，最終選用串行方案作為本文檢測系統(tǒng)的算法。進一步改進了傳統(tǒng)算法在實時性和檢測的準確性方面的不足。算法中的圖像預(yù)處理包含圖像增強、濾波，膚色分割、邊緣檢測和連通域標定等模塊。級聯(lián)分類器包含AdaBoost算法研發(fā)以及級聯(lián)分類器的構(gòu)造等模塊。然后構(gòu)建了實時人臉檢測的VC測試系統(tǒng)，用仿真驗證了算法的可行性及性能。仿真算法包含圖像采集算法，圖像預(yù)處理各模塊的算法，AdaBoost級聯(lián)