基于DM642的人臉檢測(cè)系統(tǒng).pdf

1、從21世紀(jì)至今，人臉檢測(cè)一直都是一個(gè)研究熱點(diǎn)，其發(fā)展也是特別的迅速。人臉檢測(cè)的目標(biāo)是從視頻中確定其是否包含人臉，在檢測(cè)到有人臉的情況下在視頻標(biāo)出人臉的位置、大小和姿勢(shì)[1]。其基本思想是利用知識(shí)或人臉統(tǒng)計(jì)模型的方法，根據(jù)圖像區(qū)域和人臉模型之間的匹配程度，從而確定人臉區(qū)域圖像。人臉檢測(cè)在信息通信與視頻監(jiān)控等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
　　本研究基于DSP處理器設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種人臉檢測(cè)系統(tǒng)，研究了如何在DSP處理器平臺(tái)上快速、準(zhǔn)確地在視

2、頻中檢測(cè)出人臉的方法，詳細(xì)分析了Adaboost級(jí)聯(lián)人臉檢測(cè)算法并進(jìn)行優(yōu)化。研究主要內(nèi)容分為算法，硬件和軟件三大部分：硬件方面：根據(jù)客戶的需求和當(dāng)今微處理器發(fā)展的現(xiàn)狀構(gòu)建一個(gè)視頻輸入與輸出的平臺(tái)，并選擇德州儀器公司（TI）的DSP芯片TMS320DM642為該系統(tǒng)的核心芯片。在硬件系統(tǒng)中還輔以CCD攝像機(jī)，視頻編解碼芯片和視頻顯示器。軟件方面：本系統(tǒng)的軟件開發(fā)平臺(tái)為CCS（Code Composer Studio）2.2，使用其實(shí)時(shí)操作

3、系統(tǒng)DSP/BIOS進(jìn)行軟件開發(fā)。軟件采用模塊化設(shè)計(jì)方法，將系統(tǒng)分為視頻采集模塊、視頻顯示模塊以及人臉檢測(cè)與跟蹤模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)。算法方面：詳細(xì)分析了多種人臉檢測(cè)算法的原理和特點(diǎn)，在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行需求分析的基礎(chǔ)上確定了使用Adaboost算法。在深入研究Adaboost算法的同時(shí)，通過(guò)算法優(yōu)化，減少了人臉檢測(cè)的時(shí)間，降低了誤檢率，提高了系統(tǒng)的檢測(cè)性能。本課題設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的人臉檢測(cè)系統(tǒng)能以20幀/s720×576的PAL格式進(jìn)行視頻的輸入與輸出，并