FPGA实现的人脸检测系统设计与优化

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于FPGA的人脸检测系统的设计，作者为徐淑峰，由付宇卓教授指导，属于上海交通大学软件工程（集成电路设计）专业的研究。该系统利用FPGA的特性，实现了人脸识别技术中的关键步骤——人脸检测，并在Xilinx VirtexIIPro开发板上进行了实现实时检测的优化。" 本文首先介绍了人脸识别技术在全球范围内的广泛应用，特别是随着生物识别技术的发展，人脸检测因其便捷性、经济性和准确性受到广泛关注。在视频监控、图像搜索、门禁系统以及人工智能交互等方面，人脸检测具有巨大的潜力和市场需求。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）作为一种可编程逻辑器件，其灵活性和高性能使得它成为实现复杂算法的理想平台。随着FPGA技术的进步，其在各领域的应用越来越广泛，能根据用户需求定制模块，降低了开发成本并提高了系统性能。 论文的重点在于如何将人脸检测算法移植到FPGA上。作者采用了Paul Viola和Michael Jones提出的Adaboost算法，该算法依赖于积分图特征值计算，适合硬件实现。通过对算法的耗时分析，确定了加速的关键点。 在软硬件功能划分阶段，考虑到了现有的资源，如Xilinx Virtex IIPro开发板，该板载有PowerPC处理器、扩展内存、I/O接口和总线等，通过对这些资源的充分利用，对算法进行了细分，将需要加速的部分隔离出来。 定点化处理是实现算法硬件加速的关键步骤，因为Adaboost算法涉及大量浮点运算。论文中提到的方法是对数据进行位操作，分离指数和尾数，然后对尾数执行移位操作，从而实现浮点计算的硬件仿真。 此外，论文还讨论了优化级联分类器训练的过程，提出了一种可以快速提升分类效率的方法，减少了所需的特征数量，这对于在FPGA上实现高效的人脸检测至关重要。 这篇论文详尽地阐述了如何利用FPGA技术设计和实现一个实时人脸检测系统，通过算法选择、软硬件划分、定点化处理和分类器优化等步骤，展示了FPGA在嵌入式系统设计中的优势，对于FPGA应用和人脸识别技术的结合提供了宝贵的参考。