2014年TMS320DM642 DSP上AdaBoost人脸检测移植与优化

本文档探讨了2014年将Viola和Jones在PC机上提出的基于Haar特征的AdaBoost人脸检测算法移植到TMS320DM642嵌入式平台的过程。作者针对的是工程技术领域，特别是论文研究的内容聚焦于将OpenCV库中的AdaBoost算法模块进行适应性修改，以便能在嵌入式DSP环境中运行。在移植过程中，作者着重解决了OpenCV在嵌入式系统中与PC平台之间的兼容性问题，以及不同体系架构下的编译器和库文件引发的编译和链接错误。 算法的移植首先涉及到了OpenCV库的选取和定制，因为嵌入式平台通常资源有限，可能不具备PC机上丰富的软件环境。作者采用了EMCV（Embedded Computer Vision Library）作为移植基础，这有助于简化在嵌入式设备上的代码优化和运行效率。移植过程中，作者可能还考虑了如何优化算法以适应DSP的硬件特性，如内存管理和计算性能。 连续AdaBoost算法的改进也是文章的重点，因为它允许处理连续置信度输出的弱分类器，从而提高了算法的性能和准确性。作者提到，虽然AdaBoost在PC机上对于320像素×240像素的视频分辨率可以实现实时人脸检测，但在嵌入式环境下，需要进一步优化以确保在有限的计算资源下也能达到实时性。 文章还对比了基于嵌入式的人脸检测技术的应用场景，如汉王科技的基于双目视觉的人脸识别打卡机，这类产品更多是被动式应用，而非主动在自然图像中寻找人脸。此外，消费电子产品如数码相机虽然具有人脸检测功能，但由于定位在辅助拍摄而非精确的人脸识别，其准确度并不够高，有时会出现漏检现象。 这篇论文的主要贡献在于提供了一种将AdaBoost人脸检测算法成功移植到嵌入式DSP平台的方法，并强调了在嵌入式系统中进行算法优化的重要性，特别是在保证实时性和资源有效利用方面。这对于推动嵌入式视觉技术在安防监控、人机交互等领域的发展具有实际价值。