FPGA实现的智能人脸识别算法研究与应用
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该资源是一篇来自上海交通大学的硕士学位论文,作者韩建强在导师李海华的指导下,深入研究了智能人脸识别算法及其在FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)上的实现。论文涵盖了人脸识别技术的理论基础,包括人脸检测、人眼定位、预处理、PCA(主成分分析)和ICA(独立成分分析)等算法,并在Xilinx的VirtexIIPro FPGA平台上进行了硬件实现。
人脸识别技术作为生物识别技术的关键组成部分,近年来受到了广泛的关注。由于其在实时性、便捷性和误识率方面的优势,成为了自动身份验证的重要手段。本论文首先介绍了人脸识别技术的发展背景和前景,强调了高性能、实时和低误识率算法的重要性,以及硬件加速在这一领域的应用潜力。
论文的核心内容包括:
1. 硬件平台研究:详细探讨了VirtexIIPro FPGA的系统资源,如SDRAM存储器、RS-232串口和JTAG接口,并对Coreconnect的OPB(On-Chip Peripheral Bus,片上外围总线)总线仲裁机制进行了两种算法的比较设计、仿真和综合。
2. 算法实现:使用Verilog HDL进行RTL(Register Transfer Level,寄存器传输级)硬件建模,同时对C++算法进行了优化,通过仿真与软件算法结果对比,以评估误差并确保算法的正确性。
3. 人脸识别算法分析:论文选择了Adaboost算法进行人脸检测,因其在速度和精度上的平衡表现;小块合并算法用于人眼定位,因其快速、准确且对实时性要求较低的特性;预处理采用直方图均衡加平滑,简单高效;识别算法结合PCA和ICA,能有效减弱光照和姿态变化对识别的影响。
4. 设计与调试:通过ISE和VC++软件平台进行同步测试,合理利用软硬件资源,提高设计效率和调试速度。
这篇论文提供了人脸识别算法的全面研究,并实现了这些算法在FPGA上的硬件加速,对于理解人脸识别系统的硬件实现和优化有重要的参考价值。
2023-04-27 上传
2023-06-13 上传
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2023-05-13 上传
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wqj_john
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