"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。