基于FPGA的高性能人脸识别平台：2021年数字化转型关键

在2021年的数字化转型白皮书中，重点关注了人脸识别技术在项目中的重要性，特别是针对基于DSP的传统平台存在的运算性能瓶颈问题。为了提升运算能力并满足大规模布控系统的高要求，文章提出了一个结合DSP和FPGA的高性能人脸识别模块。这种模块继承了原有平台的优点，如便捷的接口，同时利用FPGA的强大并行处理能力，显著增强了平台的计算性能。 硬件平台部分详细阐述了系统组成，电路原理框图展示了设计架构。具体来说，系统采用了Xilinx的VirtexIIPro FPGA作为核心硬件，这个FPGA提供了丰富的资源，如SDRAM存储器、RS-232串口和JTAG接口，用于数据通信和配置。文章着重研究了Coreconnect的OPB总线仲裁机制，对比了两种不同的算法实现策略，并通过ISEReady软件平台使用Verilog HDL进行了严格的RTL硬件建模。 作者韩建强，作为一名硕士研究生，专注于智能人脸识别算法在FPGA上的实现，他的研究内容包括人脸检测的Adaboost算法，其以速度和精度的优势脱颖而出；人眼定位则采用小块合并算法，强调其快速且准确性高；预处理阶段采用了直方图均衡和平滑处理，以提高图像质量；识别算法则采用PCA加ICA组合，以减少光照和姿态变化对识别结果的影响。 在软硬件结合方面，韩建强对C++算法进行了优化，并与硬件模型进行同步测试，确保算法在硬件上的实际执行效果与软件版本相符。他深入研究了系统资源的有效利用，包括存储器管理、接口设计和调试策略，以最大化硬件性能并加快设计进度。整个项目旨在提供一个高效、稳定且实时的人脸识别解决方案，适应于不断增长的数字化需求。