FPGA实现人脸识别算法研究：基于ISE的智能识别系统

"该资源是一篇关于智能人脸识别算法在FPGA实现的硕士论文，作者韩建强，指导教师李海华，来自上海交通大学微电子学与固体电子学专业。论文详细探讨了人脸识别技术，包括人脸检测、人眼定位、预处理、PCA和ICA算法，并在Xilinx的ISE软件平台上实现了这些算法的FPGA硬件建模，最终在VirtexII Pro FPGA上进行了综合。" 在FPGA设计中，Xilinx的ISE软件平台扮演着至关重要的角色。ISE是一款综合性的设计环境，用于开发基于Xilinx FPGA和 CPLD 的电子系统。它提供了从设计输入、逻辑综合、布局布线到仿真验证的全套工具，极大地简化了设计流程，让工程师可以更专注于功能的实现，而非底层硬件细节，从而提高了工作效率。 ISE开发流程通常包括以下步骤： 1. 建立工程：首先定义项目，选择目标器件，如VirtexII Pro FPGA，确定封装和速度等级。 2. 输入设计文件：设计者可以使用不同的硬件描述语言（如Verilog或VHDL）编写代码，或者导入原理图和testbench来描述设计行为。 3. 设计实现：ISE会将这些设计文件转换为逻辑门级别的网表，进行逻辑综合和布局布线，生成适配目标FPGA的配置文件。 4. 仿真验证：在设计实现之前，通过仿真工具检查设计的功能正确性，确保与软件模拟结果一致。 5. 物理实现：最后，将综合后的设计下载到FPGA中进行硬件验证。 论文中提到的人脸识别系统，利用了FPGA的并行计算能力，对算法进行了硬件加速。具体来说，人脸检测采用了adaboost算法，人眼定位使用小块合并算法，预处理采用直方图均衡加平滑，而识别阶段则结合PCA（主成分分析）和ICA（独立成分分析）算法，以降低姿态和光照变化的影响。 在硬件实现过程中，作者使用Verilog HDL进行RTL（寄存器传输级）建模，对C++算法进行优化后，进行同步比较测试，确保硬件实现与软件算法的一致性。同时，对FPGA上的系统资源如SDRAM、RS-232串口、JTAG接口进行了研究和调试，以及对Coreconnect的OPB总线进行了深入理解，以实现高效的数据传输和系统通信。 通过这样的硬件实现，不仅可以实现高性能、低延迟的实时人脸识别，还能充分利用FPGA的并行处理能力和定制性，提高系统效率。同时，合理利用软硬件平台，使得设计过程更加高效，加快了项目开发进度，有助于在实际应用中选择合适的硬件资源和快速完成设计验证。