基于Impulse C的嵌入式人臉檢測算法的軟硬件協(xié)同設(shè)計及仿真.pdf

1、申請上海交通大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文基于ImpulseC的嵌入式人臉檢測算法的軟硬件協(xié)同設(shè)計及仿真基于ImpulseC的嵌入式人臉檢測算法的軟硬件協(xié)同設(shè)計及仿真學(xué)校：學(xué)校：上海交通大學(xué)院系：院系：微電子學(xué)院班級：班級：Z0521091學(xué)號：學(xué)號：1052109047工程碩士生：工程碩士生：楊澤宏工程領(lǐng)域：工程領(lǐng)域：軟件工程導(dǎo)師Ⅰ：導(dǎo)師Ⅰ：付宇卓導(dǎo)師Ⅱ：導(dǎo)師Ⅱ：趙峰上海交通大學(xué)電微電子學(xué)院上海交通大學(xué)電微電子學(xué)院2008年6月摘要基于統(tǒng)計

2、的人臉檢測方法近年來發(fā)展迅速，與此同時隨著嵌入式設(shè)備的發(fā)展，出現(xiàn)了基于嵌入式設(shè)備的實時人臉檢測的需求。以Adaboost為代表，基于統(tǒng)計的人臉檢測方法具有良好的識別率和適應(yīng)性，但其計算量較大，目前主要的嵌入式設(shè)備還很難達(dá)到實時檢測的性能要求。本文實現(xiàn)了基于FPGA平臺的Adaboost算法，借助ESL工具設(shè)計并仿真驗證了硬件協(xié)處理器，為嵌入式設(shè)備硬件加速設(shè)計提供了一種快速實現(xiàn)方式。本文主要工作和貢獻(xiàn)為：1.研究分析Adaboost算法流

3、程。分析了Adaboost算法運(yùn)算密集程度及對嵌入式系統(tǒng)性能的影響。2.在FPGA平臺上實現(xiàn)Adaboost算法，分析其性能并提出對Adaboost算法在嵌入式系統(tǒng)上提高性能的可行方法。3.研究ImpulseC語言硬件描述方法，并在此基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了人臉檢測的Adaboost算法中積分圖運(yùn)算的ImpulseC描述。ImpulseC是一種與ANSIC兼容的并行性擴(kuò)展集，能夠支持并行結(jié)構(gòu)的描述，與EDK工具結(jié)合緊密。借助ImpulseC實現(xiàn)了