智能人脸识别算法 FPGA 实现与未来挑战

"智能人脸识别算法及其在FPGA上的实现，结合了模式识别和图像处理技术，致力于解决自动身份验证的问题。随着需求的增长，人脸识别技术成为生物识别领域的焦点，尤其是在实时、高效率和低误识率方面。本文作者韩建强在导师李海华的指导下，深入探讨了人脸识别算法的原理、发展历程及未来趋势。 文章详细阐述了人脸检测（使用Adaboost算法）、人眼定位（使用小块合并算法）、预处理（直方图均衡加平滑）和识别（PCA加ICA算法）等步骤的智能人脸识别算法。这些算法的选择基于它们在性能、速度和准确性上的优势。在FPGA（Field-Programmable Gate Array）平台上，通过Verilog HDL实现了硬件建模，同时对C++算法进行了优化，确保了硬件实现与软件算法的匹配度。 在硬件层面，研究了Xilinx VirtexIIPro FPGA的系统资源，包括SDRAM存储器、RS-232串口和JTAG接口，以及Coreconnect的OPB总线仲裁机制。通过ISE软件平台进行设计、仿真和综合，以提高设计效率和资源利用率。软硬件平台的协同工作使得项目能够更有效地利用硬件资源，同时加速了设计和调试过程。 未来展望部分指出，虽然当前的工作集中于FPGA实现，但随着软件算法加速的需求增长，硬件算法将逐渐取代软件算法。最终目标是将整个人脸识别流程，包括所有算法，集成到ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）或SOC（System-on-Chip）芯片上，以降低成本、提升生产规模并减少面积。然而，算法的硬件实现方法、有效性保持以及实际应用中的诸多问题仍有待进一步研究。 这篇硕士学位论文提供了对人脸识别技术全面的理论分析和实践探索，同时也提出了未来技术发展的可能性和挑战，特别是在应对视频监控中的远距离人脸识别问题。"