基于ZYNQ實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)技術(shù)的研究.pdf

1、人臉檢測(cè)是現(xiàn)階段模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的關(guān)鍵技術(shù)，也是制約機(jī)器視覺(jué)發(fā)展的瓶頸。同時(shí)，基于ZYNQ的軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)平臺(tái)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)在復(fù)雜模式下的檢測(cè)難題開(kāi)拓了思路，已逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)，具有非常廣闊的應(yīng)用前景。因此，開(kāi)展基于ZYNQ的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究具有重要的意義。
　　本文首先介紹了常用人臉檢測(cè)的基本方法及性能評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，重點(diǎn)討論了傳統(tǒng)的AdaBooat檢測(cè)算法，同時(shí)研究了ZYNQ處理器芯片的架構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，本文采用了兩

2、種基于圖像預(yù)處理的檢測(cè)算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)采用的兩種算法分析比較，最終選用串行方案作為本文檢測(cè)系統(tǒng)的算法。進(jìn)一步改進(jìn)了傳統(tǒng)算法在實(shí)時(shí)性和檢測(cè)的準(zhǔn)確性方面的不足。算法中的圖像預(yù)處理包含圖像增強(qiáng)、濾波，膚色分割、邊緣檢測(cè)和連通域標(biāo)定等模塊。級(jí)聯(lián)分類器包含AdaBoost算法研發(fā)以及級(jí)聯(lián)分類器的構(gòu)造等模塊。然后構(gòu)建了實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)的VC測(cè)試系統(tǒng)，用仿真驗(yàn)證了算法的可行性及性能。仿真算法包含圖像采集算法，圖像預(yù)處理各模塊的算法，AdaBoost級(jí)聯(lián)