基于FPGA的智能人脸识别算法实现与优化

“XUPV2P开发系统-2021数字化转型白皮书” 本文主要探讨了基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的智能人脸识别系统的实现，该系统在XUPV2P开发平台上进行了设计和实施。作者韩建强在导师李海华的指导下，针对硕士学位论文，深入研究了人脸识别算法及其在FPGA上的硬件实现。 人脸识别技术作为生物识别技术的重要组成部分，近年来受到了广泛关注。随着社会对高效身份验证需求的增长，实时、准确且误识率低的算法变得尤为重要。本研究详细分析了人脸识别的各个阶段，包括人脸检测、人眼定位、预处理以及主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)等特征提取算法。 在硬件层面，研究聚焦于Xilinx的VirtexII Pro FPGA，对其内部资源如SDRAM内存、RS-232串口和JTAG接口进行了深入研究和调试。同时，对比了Coreconnect的OPB总线仲裁机制的两种算法，并进行了RTL设计、仿真和综合。通过ISE工具和VC++编程环境，实现了Verilog HDL和C++算法的同步比较测试，确保了算法在硬件上的正确执行。 在软件算法中，选择了AdaBoost算法作为人脸检测方法，因其在速度和精度之间取得了良好的平衡。人眼定位采用了小块合并算法，该算法以其快速、准确和弱实时性脱颖而出。预处理阶段则采用了直方图均衡化和平滑处理的组合，以达到简单高效的效果。最后，PCA和ICA的结合用于人脸识别，有效降低了姿态和光照变化的影响。 在硬件实现过程中，Verilog HDL被用来进行算法的RTL（Register Transfer Level）建模。在保持C++算法原有效果的同时，实现了算法在FPGA上的硬件加速，优化了资源利用率，提高了系统性能。这样的实现方式不仅能够充分利用硬件资源，还能够加速设计和调试过程，为实际项目提供了高效可靠的解决方案。 总结来说，这篇论文详细阐述了智能人脸识别算法的理论基础、发展现状及未来前景，并通过FPGA技术实现了硬件加速，为数字化转型提供了有力的技术支持。这一工作对于理解人脸识别技术的硬件实现，以及在FPGA上的优化设计具有重要的参考价值。