基于FPGA的嵌入式人脸识别系统设计

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随着微电子技术和计算机科学的发展,人脸识别技术慢慢地从实验室的理论研究,开始变成实际的产品应用到各种领域。SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。系统选用FPGA平台开发,采用了Altera的NiosII嵌入式处理器软核和用户自定义逻辑组建成一个片上专用嵌入式系统。本文在综合考虑多种应用情况的基础上,特别是人脸样本需要的海量存储,以网络技术、数据库技术、人脸识别技术和嵌入式系统技术为理论基础,提出了基于C/S原理的系统架构方案。对人脸识别技术中各个环节的原理和算法进行了深入研究,合理地改进和融合了部分人脸识别算法,使之能够满足系统可靠有效的要求;同时为了提高系统的实时性,采用NiosII嵌入式处理器、自定义指令和FPGA硬件模块实现人脸图像处理主要算法。论文主要包括以下几个方面:1、采用了基于C/S原理的架构方案,使系统分为通过网络连接的前、后台两部分。2、使用FPGA、视频解码芯片、网络芯片和其他一些外围芯片电路搭建了一个拥有视频采集和显示,网络连接,按键控制的多功能系统。3、对人脸图像预处理、特征提取和特征匹配算法原理进行了研究。在样本训练和特征提取算法中,采用了适用于FPGA的改进性2DPCA算法,采用Jacobi过关法求取压缩系数,在缩短训练时间的情况下保证了训练的精度;在分类算法中提出了最近邻域算法和K-近邻算法的融合,使识别率和拒识率得到了大大改善。4、对软件实现耗时较长的人脸图像预处理算法(即图像中值滤波、不同人脸图像采样成标准人脸图像算法)采用基于FPGA的硬件化,并集成在采集模块中采用流水线方法方式实现。对大量的浮点数运算采用了自定义指令化。在保证系统误识率较低、可靠性高的基础上,大大提高了系统的执行速度。实验结果表明,本文所提出的系统构架有效可行。基于FPGA的自动人脸识别系统在速度、功耗、扩展性等方面具有独特的优势,拥有广阔的发展前景。
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