智能人脸识别算法的FPGA实现与优化

"该资源是一篇关于人脸识别算法的2009年上海交通大学硕士学位论文，作者韩建强，导师李海华，专业为微电子学与固体电子学。论文探讨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，涉及人脸检测、人眼定位、预处理、PCA和ICA等多种算法，并在VirtexIIPro FPGA上进行了综合实现。" 人脸识别算法的比较与详解： 1. 多特征识别算法（MMP-PCA recognition algorithms）：这种方法基于人脸的不同部件，如眼睛、鼻子和嘴巴等特征进行识别。优点是操作简便，但需要较高的对齐度，且对成像条件变化敏感。 2. 特征点识别算法（Feature-based recognition algorithms）：通过识别和匹配人脸的关键特征点来进行识别，直观易理解，但同样需要高对齐度，对环境变化的适应性较弱。 3. 整幅人脸图像识别算法（Appearance-based recognition algorithms）：考虑整张人脸的全局特征，能在一定程度上适应光线变化，但计算量较大，可能影响实时性。 4. 模板识别算法（Template-based recognition algorithms）：在成像条件稳定的环境中效果良好，但在环境变化时，由于依赖于固定的模板，适应性较差，且计算量大。 5. 神经网络识别算法（Recognition algorithms using neural network）：具有较强的自学习能力，能适应多种复杂情况，但网络结构和参数调整较为复杂，可能需要大量的训练数据和计算资源。 论文中，作者韩建强在FPGA上实现了人脸识别的各个阶段，包括： - 人脸检测：采用了Adaboost算法，因其在速度和精度上的平衡表现。 - 人眼定位：选择了小块合并算法，因其快速、准确且对实时性要求较低。 - 预处理：使用直方图均衡加平滑算法，简单且效率高。 - 识别算法：结合PCA（主成分分析）和ICA（独立成分分析），能够有效减弱姿态和光照变化对识别的影响。 在硬件实现方面，作者对VirtexIIPro FPGA的系统资源进行了深入研究，包括SDRAM存储器、RS-232串口、JTAG接口，以及OPB（On-chip Peripheral Bus）总线的仲裁机制。通过Verilog HDL进行RTL（Register Transfer Level）硬件建模，并与C++软件算法同步比较，确保算法在硬件上的正确性和效率。 这篇论文详尽地探讨了不同人脸识别算法的优缺点，并在FPGA上实现了优化后的算法，为实际应用提供了理论基础和技术支持。