面向眼部特征檢測算法的嵌入式SoC硬件架構研究.pdf

1、眼部特征檢測是圖像處理與識別領域的熱點研究問題,在人機自然交互等諸多領域都扮演著重要的角色。為了使嵌入式眼部特征檢測系統(tǒng)兼顧軟件設計的靈活性和硬件實現(xiàn)的高效性,本文利用軟硬件協(xié)同設計方法,對課題組多年積累的眼部特征檢測算法進行SoC系統(tǒng)架構的設計,并對其中的一些關鍵問題進行研究。
　　 本文首先利用ARM嵌入式硬件平臺對算法進行移植,初步確定了算法在嵌入式環(huán)境運行時的主要性能瓶頸。在系統(tǒng)架構設計階段,利用電子系統(tǒng)級設計方法,以A

2、RM平臺性能分析結果為基礎,對軟硬件任務進行劃分,并確定了一種以Nios-Ⅱ處理器軟核作為系統(tǒng)核心,以Avalon總線作為互連結構的SoC系統(tǒng)架構。在軟硬件協(xié)同設計階段,針對膚色分割和平滑去噪兩個系統(tǒng)瓶頸部分,分別基于查找表和行緩沖技術設計專用硬件處理單元。
　　 另外為提高算法性能,需要發(fā)掘算法的潛在并行性,并結合Nios處理器可配置可擴展指令集對軟件進行優(yōu)化。首先充分利用總線寬度對多個像素數(shù)據(jù)同時進行訪問,并設計專用定制指令

3、對這些像素并行處理；其次分析某些累加算法的循環(huán)程序結構并進行改進,減少訪問存儲器的額外開銷；最后對程序中某些復雜控制流結構用定制指令代替,提高指令流水線的效率。
　　 通過在FPGA上構建SoC系統(tǒng)架構的原型設計平臺,進行軟硬件協(xié)同驗證的性能評價結果可以看出,本文提出的SoC系統(tǒng)以較少的硬件資源開銷工作在較低100MHz的頻率下,可以達到25幀／s的實時圖像處理速度,與PC軟件處理速度相當,基本滿足了系統(tǒng)的性能要求。