FPGA实现的人脸识别算法研究与硬件优化

"本章小结-2021数字化转型白皮书" 这篇内容主要涉及的是基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的智能人脸识别算法的实现，作者韩建强在其上海交通大学的硕士学位论文中对此进行了深入研究。论文重点介绍了Xilinx VirtexII Pro FPGA硬件开发平台和ISE软件开发平台的使用，以及如何在这些平台上实现人脸识别算法的硬件加速。 硬件方面，论文详细分析了VirtexII Pro FPGA的资源，如SDRAM存储器、RS-232串口和JTAG接口，并针对CoreConnect的OPB（On-chip Peripheral Bus）总线仲裁机制，对比了两种不同的仲裁算法：固定优先级算法和LRU（Least Recently Used）算法。固定优先级算法设计简单，资源占用少，但可能导致高优先级设备持续占用总线。相比之下，LRU算法虽然更占用资源且工作频率较低，但其仲裁更为公平。 软件部分，作者在ISE环境下使用Verilog HDL（硬件描述语言）进行RTL（Register Transfer Level）硬件建模，同时对C++算法进行了优化处理。通过仿真与软件算法结果的对比，评估并减少了误差。最后，这些算法被综合实现并在VirtexII Pro FPGA上进行了验证。 在人脸识别算法的流程中，论文涵盖了人脸检测、人眼定位、预处理和识别四个步骤。人脸检测选用的是Adaboost算法，因其综合性能（速度和精度）优秀；人眼定位采用了小块合并算法，因其快速、准确和对实时性的适应；预处理算法选择了直方图均衡加平滑，因为这种方法简单且高效；识别阶段则结合PCA（主成分分析）和ICA（独立成分分析）算法，有效降低了姿态和光照变化对人脸识别的干扰。 论文强调了对软硬件平台的熟悉对于器件选型、项目设计和调试进度的重要性。通过合理利用这些平台，可以在项目实施过程中更好地发挥硬件资源的优势，加快设计和调试进程。