人脸自动识别技术是模式识别、图像处理等学科的一个最热门研究课题之一。随着社会的发展,各方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切，而人脸识别技术作为各种生物识别技术中最重要的方法之一，已经越来越多的受到重视。对于具有实时，快捷，低误识率的高性能算法以及对算法硬件加速的研究也逐渐展开。 本文详细分析了智能人脸识别算法原理，发展概况和前景，包括人脸检测算法，人眼定位算法，预处理算法，PCA和ICA 算法，详细分析了项目情况，系统划分，软硬件平台的资源和使用。并在ISE软件平台上，用硬件描述语言(verilog HDL)对算法部分严格按照FPGA代码风格进行了RTL 硬件建模，并对C++算法进行了优化处理，通过仿真与软件算法结果进行比对，评估误差，最后在VirtexII Pro FPGA 上进行了综合实现。 主要研究内容如下： 首先，对硬件平台xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系统资源进行了描述和研究，对存储器sdram,RS-232 串口，JTAG 进行了研究和调试，对Coreconnect的OPB总线仲裁机理进行了两种算法的比较，RTL 设计，仿真和综合。利用ISE和VC++软件平台，对verilog和C++算法进行同步比较测试，使每步算法对应正确的结果。对软硬件平台的合理使用使得在项目中能尽可能多的充分利用硬件资源，制板时正确选型，以及加快设计和调试进度。其次，对人脸识别算法流程中的人脸检测，人眼定位，预处理，识别算法分别进行了比较研究，选取其中各自性能最好的一种算法对其原理进行了分析讨论。人脸检测采用adaboost 算法，因其速度和精度的综合性能表现优异。人眼定位采用小块合并算法，因为它具有快速，准确，弱时实的特点。预处理算法采用直方图均衡加平滑的算法，简单，高效。 识别算法采用PCA 加ICA 算法，它能最大的弱化姿态和光照对人脸识别的影响。 最后，使用Verilog HDL 硬件描述语言进行算法的RTL 建模，在C++算法的基础上，保证原来效果的前提下，根据FPGA 硬件特点对算法进行了优化。视频输入输出是人脸识别的前提，它提供FPGA 上算法需要处理的数据，预处理算法在C++算法的基础上进行了优化，最大的减少了运算量，提高了运算速度，16 位计算器模块使得在算法实现时可以根据系统要求，在FPGA的ip 核和自己设计的模块之间选择性能更好的一个来调用，FIFO的设计提供同步和异步时钟域的数据缓存。设计在ISE和VC++软件平台同时进行，随时对verilog和C++数据进行监测和比对。全部设计模块通过仿真，达到预定的性能要求，并在FPGA 上综合实现。
上传时间： 2013-07-13
上传用户：李梦晗
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-07-01
上传用户：84425894
人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：大融融rr
基于MATLAB的人脸检测程序，该代码对人脸检测算法的具体实现有很好的参考价值。
上传时间： 2013-12-10
上传用户：busterman
改进adaboost的人脸检测算法，有效缩短该算法运行时间
标签： adaboost 人脸识别
上传时间： 2016-02-27
上传用户：wbz292623
人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下： 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位；针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：sunzhp
一种新的彩色图像特征检测算法 -学术论文 - 图像图形网-机器视觉,数字水印,遥感,指纹,人脸识别,生物医学,神经网络,人工智能,GIS,小波变换
上传时间： 2013-12-23
上传用户：66666
基于Adaboost算法的人脸检测.caj
上传时间： 2015-09-19
上传用户：libenshu01
一种基于肤色和模板的人脸检测源代码算法。
上传时间： 2016-01-15
上传用户：aappkkee
基于 AdaBoost算法的人脸检测.pdf，希望对各位有帮助
上传时间： 2013-12-17
上传用户：凤临西北
