智能人脸识别算法在FPGA上的实现与优化

"这篇硕士学位论文详细探讨了人脸识别技术的数字化转型，特别是在FPGA（Field-Programmable Gate Array）上的实现。作者韩建强在导师李海华的指导下，研究了人脸识别算法的历史、应用、国内外先进技术及算法的优缺点。文章通过VirtexII Pro FPGA平台，使用ISE软件进行硬件建模和C++代码优化，对比了固定优先级和循环优先级总线仲裁算法，分析了人脸识别的各个阶段，包括人脸检测、人眼定位、预处理和识别，并选择了最佳算法进行实现。" 在全文总结中，作者提出了以下几个关键知识点： 1. 总线仲裁算法：文章对比了固定优先级算法和循环优先级算法。固定优先级算法设计简单，占用资源少，但可能导致低优先级设备无法获得总线使用权；循环优先级算法虽资源占用多，但提供更公平的访问，适合高负载环境。 2. 人脸识别算法：人脸检测采用了adaboost算法，结合了速度和精度的优势。人眼定位采用小块合并算法，因其快速、准确和弱实时特性。预处理使用直方图均衡加平滑算法，简单且高效。识别阶段应用PCA（主成分分析）加ICA（独立成分分析），有效减弱姿态和光照影响。 3. FPGA设计经验：作者指出FPGA上的Verilog设计与ASIC（专用集成电路）不同，理解FPGA特性和资源至关重要，能编写出高效、高性能和节省资源的代码。 4. C++与Verilog的比较：C++代码测试相对容易，而Verilog测试更具挑战性。建议在设计时保持相同的数据处理结构，便于同步比较结果，并利用Verilog的并行性和流水线提升计算速度，如可能，将除法器转换为乘法器以节省面积和提高效率。 这篇论文不仅涵盖了理论分析，还涉及实际的硬件实现，为FPGA上的智能人脸识别算法提供了全面的研究和实践经验，对进一步的硬件加速和数字化转型研究具有参考价值。