FPGA实现的智能人脸识别算法研究与应用

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。