基于SOPC的人脸检测系统的设计

【摘要】在2015年，中国的数字视频监控市场产值预计将达到1100亿，数字监控在在交通繁忙的地区、机场、校园、公共建筑等场所越来越重要，而人脸的实时检测是数字监控领域的重要应用之一。随着对人脸检测系统便携性和微型化、低廉价格的需求，人脸检测在嵌入式系统中的实现就显得尤为重要。但普通的嵌入式系统对于处理数据量大、计算复杂度高的算法的能力很差，基于FPGA+ARM架构的嵌入式系统能够有效的提高系统的运行速度。在过去的几十年里，许多人脸检测的算法被提出，人脸检测在PC机上得到了很好的实现。其中最流行的算法是Viola和Jones提出的Adaboost人脸分类技术，该算法在速度和精度上比其他算法都有着显著的优点，所以本文采用的是基于Adaboost算法架构的人脸检测算法。本设计是一种基于FPGA+ARM架构的SOPC系统的人脸检测系统，确定了搭载Xilinx公司的Zynq-7000芯片处理器的Zedboard开发板为硬件开发平台。本论文主要工作内容有：（1）介绍了Viola和Jones提出的Adaboost的人脸检测算法的原理，阐明了影响Adaboost人脸检测算法的两个关键的方面：Haar-like特征和积分图概念。并深入学习了弱分类器的选取、构造等问题。（2）介绍了Zynq-7000芯片架构、内部处理系统（PS）、可编程逻辑系统（PL）、PS和PL互联的接口和开发套件的使用。介绍了Zedboard开发板的板上资源，以及利用Xilinx公司提供的开发套件配置了PS的接口资源，搭建一个完整的硬件开发平台。（3）在PC机上使用了Intel公司的OpenCV实现了基于Adaboost人脸检测系统的设计，介绍了利用OpenCV训练样本的过程，完成了对静态图片和摄像头采集图像两种模式的人脸检测。（4）以Zynq-7000为载体，采用了软硬件协同设计的方法，PS完成对视频采集模块、人脸检测模块的设计，PL完成对视频输出和硬件加速模块的设计，从而完成了整个系统的设计。本文以Zynq-7000为核心处理器，设计了一种基于SOPC的人脸检测系统，实现了图像采集、处理、检测及结果显示等功能。搭建了人脸检测的硬件平台，经过实验验证，在输入图像大小为640×480像素条件下，该系统的检测速度为每秒17.8帧，检测率达到93%，基本满足了实时人脸检测的要求。
【作者】汤欲涛；
【导师】高福斌；
【作者基本信息】吉林大学，电路与系统，2014，硕士
【关键词】人脸检测；SOPC；Zynq-7000；Adaboost；

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