FPGA驱动的人脸检测系统：算法与应用

《基于FPGA的人脸检测系统设计》是一篇由李昌盛和王亚娟两位作者在武汉大学物理科学与技术学院电子科技系完成的硕士研究生学位论文，指导教师为黄启俊和常胜。本文旨在探讨如何利用FPGA技术来设计高效的人脸检测系统，以满足现代应用中模式识别、视频通信、智能监控和人机交互等领域的需求。 论文的核心内容是提出一种结合粗精度和精精度的人脸检测方法。首先，通过基于彩色图像的肤色检测技术，作者在大范围的摄像头视野中快速定位可能的人脸区域，实现了粗略的人脸定位，这大大减少了后续处理的计算负担。这种方法首先在图像中筛选出肤色区域，然后缩小搜索范围，提高了系统性能。 进一步，论文介绍了一种改进的传统肤色检测算法，该算法包括了图像预处理、色彩平衡、二值化、形态学滤波和中值滤波等步骤，这些技术旨在提高人脸检测的准确性和鲁棒性。作者强调了在肤色检测区域中利用人脸的几何特征进行精确定位，以确保更精确的人脸检测结果。 设计的关键部分是将整个流程集成到一个从CMOS摄像头到FPGA的图像处理单元，再到LCD显示的系统架构中。这种硬件级优化使得系统能够在实时场景中快速响应，并能够分离出人脸区域，便于后续的人脸统计和跟踪等高级应用。 关键词：人脸识别、人脸检测、FPGA（现场可编程门阵列）、肤色检测、图像预处理技术。这篇论文不仅展示了FPGA在实际应用中的优势，还体现了作者们对计算机视觉算法和硬件协同设计的理解与实践，为人脸识别技术的发展提供了有价值的技术支持。