基于FPGA的高性能人脸识别平台:2021年数字化转型关键
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更新于2024-08-09
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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。
2021-04-24 上传
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LI_李波
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