基于FPGA的语音储存与回放系统的设计应用
标签： EDA FPGA
上传时间： 2015-06-23
上传用户：ww101245
基于VC6.0的车牌识别的系统MFC编程
标签： 车牌识别系统
上传时间： 2016-04-28
上传用户：gdgfaifd
通过MATLAB平台建立一个GUI界面，接着对一组语音信号的输入进行预处理及端点检测，提取特征参数（MFCC），形成参考模块。然后再对一组相同的语音信号输入进行同样的操作作为测试模块，与参考模块进行DTW算法进行匹配，输出匹配后的识别结果。
上传时间： 2016-06-15
上传用户：sjr88
本系统以STM32F103RBT单片机为主控，控制OV7670摄像头（带FIFO）进行图像采集，通过模式识别、匹配，最后获得车牌的识别结果。为尽大可能的提高处理速度，STM32单片机进行了16倍频。识别主要过程包括图像采集、二值化分析、识别车牌区域、字符分割、字符匹配五过程。实物图：原理图：程序：部分文件截图：
上传时间： 2022-03-19
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在我们所得到的路面的裂缝图像中，由于裂缝和背景的对比度低，裂缝很难被直接测出来。我们常见的线性裂缝有横向裂缝和纵向裂缝，在对裂缝进行识别前，我们要先对图像进行预处理。预处理的过程包括对图像进行灰度化处理。对图像进行直方图均衡化处理是图像变得平滑。使用中值滤波的方法对图像进行去除噪声干扰的处理。通过伽马变换的方法来增强裂缝图像的对比度。然后将预处理完的裂缝图像对应的灰度图像转化为二值图像，并且对所得的二值图像进行滤波，滤除其中对于裂缝识别有干扰的噪声。最后对裂缝进行识别，识别成功后可以将裂缝标记出来。本系统在matlab中使用GUI图形用户界面实现了预期的功能，并且能很好的将裂缝识别出来。
上传时间： 2022-06-18
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语音信号处理书籍，第一章绪论，第二章语音信号的表示，第三章听觉系统与语音识别，第四章同态处理与线性预测第五章矢量量化，第六章隐马尔可夫，第七章语音信号的波形编码……
上传时间： 2022-07-24
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智能语音触发器资料，“Hey Siri”功能允许用户启动Siri。一个很小的语音识别器一直在运行并监听这两个单词。当它检测到“Hey Siri”时，Siri将余下的语音作为命令或查询进行解析。“Hey Siri”探测器使用深度神经网络（DNN）将每个时刻的声音的声学模式转换为语音声音的概率分布。然后，它计算你所说的短语是“Hey Siri”的可能性分数。如果得分足够高，Siri会被唤醒。 整个系统有几个部分。Siri的大部分实现都是“在云端”，包括主要的自动语音识别，自然语言解释和各种信息服务。还有一些服务器可以提供检测器使用的声学模型的更新。我们主要关注探测器：一个专门的语音识别器，它只关注“Hey Siri”
标签： 智能语音触发器
上传时间： 2022-07-26
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本次毕业论文的内容主要包括两个方面：（1)确定基于肤色特征的人脸识别算法流程并实现MATLAB仿真.根据目前已有的人脸识别算法和学过的有关图像处理知识确定出适合本次论文的最优算法，确定算法时的重点是将肤色判断作为人脸检测的预处理，即研究肤色模型的选取和建立、肤色分割的方法以及人脸区域的获得；再根据面部特征提取出人脸的大致框架，通过人脸面积、高宽比、欧拉数等来判断每块区域是否为人脸，最后得到图片中人脸的比较精确的位置。在确定算法时就应该要综合考虑各方面的因素，要尽可能的提高人脸识别的时间效率，提高识别率。（2）设计出GUI界面，实现人脸识别功能。MATLAB/GUI自带了很多工具箱函数，方便快捷。设计好的GUI界面只需通过鼠标等简洁的方式与计算机交换信息，选择想要运行的程序，实现快速识别。本次设计的GUT界面有窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象（Object)，主要包含读入图像，转换颜色空间，皮肤概率图像，皮肤二值化和定位五个部分，其中使用了开关按钮（ToggleButton)、静态文本框（Static Text)、坐标系（Axes)和面板（Pane1)按钮，要对其进行合理布局，注意回调函数的嵌入。在设计过程中要熟悉MATLAB编程环境，注意控件的选用和参数设置，会根据设计要求对GUI界面进行布局，注意回调函数的编写，以达到理想的效果。该系统可以较好的实现单人脸识别，能较准确的对其进行定位。但对于多人组和背景较复杂的图像，会出现漏检和错检的现象，需要进一步改进。
上传时间： 2022-07-28
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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
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本文提出了一种基于FPGA的细胞图像识别系统方案，该系统中FPGA处于核心地位，FPGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片，构造专用处理功能，实现彩色图像灰度化、灰度变换、中值滤波、低通滤波、灰度图像二值化等算法。这部分处理的数据量非常大，由于采用FPGA处理，产生的时延变得很小；最后系统机进行识别处理的是二值图像，数据量也很小。所进行的仿真实验取得了良好的效果，给出了部分源代码和实验结果。设计采用VHDL语言描述，并使用电子设计自动化(EDA)工具进行了模拟和验证。
上传时间： 2013-04-24
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