ZYNQ架构下优化Adaboost的人脸检测系统

"基于ZYNQ的优化Adaboost人脸检测.pdf" 本文主要探讨了如何针对嵌入式系统中人脸检测实时性不足的问题，提出了一种优化方案。文章指出，传统的Adaboost算法在处理速度和准确性上存在局限，尤其是在嵌入式设备中。为了改善这一状况，作者采用了基于ZYNQ系统级芯片（SoC）的软硬件协同设计方案，以提升人脸检测的效率。 首先，文章介绍了Adaboost算法的基本原理，这是一种弱学习器集成的强学习器，通过迭代选择和训练特征，构建能够高效识别人脸的分类器。然而，Adaboost在处理复杂场景或侧脸时可能会出现漏检，因此，研究者们尝试了各种改进方法，如结合ROI提取和肤色融合分割，以及利用视频帧间的前后相关性来提升检测速度。 在本文中，作者提出了一种结合YCbCr肤色空间算法和FPGA（现场可编程门阵列）的解决方案。FPGA用于加速肤色区域的提取，这一步骤对于快速定位可能包含人脸的区域至关重要。接着，优化后的Adaboost算法与Phash算法在ZYNQ SoC的双核ARM处理器上并行运行，进行人脸检测和追踪。Phash算法是一种图像相似度计算方法，能有效利用视频帧间的信息，提高追踪的准确性。 通过这种方式，优化算法不仅提高了人脸检测的实时性，还减少了系统硬件资源的消耗，降低了成本。实验结果表明，该优化方案相比于传统Adaboost算法具有更高的实时性能，并且软硬件协同设计进一步提升了人脸检测的速度。 关键词涉及的技术包括：人脸检测、ZYNQ SoC平台、肤色分割算法、软硬件协同设计以及感知哈希算法。这些技术的综合运用，为嵌入式环境下的高效人脸识别提供了新的思路。 该研究发表于《计算机工程与应用》2020年第56期第6卷，由高树静、王程龙和董廷坤共同完成，文献标识码为A，中图分类号为TP391，DOI为10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0228。文章详细内容可在201至206页找到。