基于DSP的人脸识别系统设计与实现

DSP中的基于DSP的人脸识别系统设计 DSP处理器是数字信号处理系统的核心组件，它可以高速处理大量数据，实现实时信号处理和分析。在人脸识别系统中，DSP处理器扮演着至关重要的角色，它可以快速处理人脸图像数据，实现人脸定位、特征提取和人脸识别。 在本系统中，选择了TI公司的DSP处理器，另附加键盘模块和PAL制式输出模块，可以脱离PC独立对PAL视频信号进行采集和处理，并独立运行人脸的定位、特征抽取以及人脸的识别。硬件方面，系统采用了存储器切换系统，使得图像数据缓存和读取分别由CPLD和DSP独立且同时执行，缩短了数据的处理周期，保证了系统的实时运行。 软件设计包括了人脸定位、人眼定位、样本存储以及人脸识别。其中样本由DSP自动选取，根据人眼定位和人脸标记方框的大小共同决定，选取一部分大小相等且眼距相同的图片作为训练样本以及待识别样本。在主分量分析过程中，提取出主分量构成特征脸空间，将原样本投影到该空间内一点，再输送到KNN分类器中进行分类。 人脸检测是人脸识别系统的重要组成部分，包括人脸检测和人脸识别模块。人脸检测模块可以进一步划分为人脸检测、人脸定位、规范化、特征提取和人脸识别四个模块。人脸定位是人脸检测的重要步骤，通过已获得的样本来判断人脸的位置，选取合适的人脸，截取出做样本是重要的步骤。人脸特征定位与特征提取质量的好坏对于人脸图像识别效果有直接的影响。 人脸特征提取是人脸识别系统的关键步骤，通常将一幅图片看成一个一维向量。在设计人脸识别分类器时，需要将人脸图像转换为特征向量，以便于分类器进行分类。人脸特征提取的方法有多种，包括基于PCA的方法、基于LDA的方法、基于SVM的方法等。 在人脸识别系统中，DSP处理器扮演着至关重要的角色，它可以快速处理人脸图像数据，实现人脸定位、特征抽取和人脸识别。同时，DSP处理器也可以应用于其他领域，如运动识别、动态跟踪等。本系统具有携带方便、功耗低、实时运行的特点，可以广泛应用于各种领域。