【摘 要】
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人脸检测是人脸自动识别系统中的一个关键环节,在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值。然而目前对人脸检测的研究还存在着许多问题:第一是当背景比较多变且复杂的时候,人脸检测的识别就很容易出现误差,导致整个人脸检测算法的识别效果不是很好;第二是现阶段人脸检测算法基本都是在性能优异的大型服务器或者是PC端实现,由于一般片上系统逻辑资源的限制,十分影响检测速率,运算速度不高,并不能
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人脸检测是人脸自动识别系统中的一个关键环节,在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值。然而目前对人脸检测的研究还存在着许多问题:第一是当背景比较多变且复杂的时候,人脸检测的识别就很容易出现误差,导致整个人脸检测算法的识别效果不是很好;第二是现阶段人脸检测算法基本都是在性能优异的大型服务器或者是PC端实现,由于一般片上系统逻辑资源的限制,十分影响检测速率,运算速度不高,并不能满足人脸检测的实时性要求。为了解决人脸检测在复杂背景环境下检测准确率不高以及检测速率不高两个问题,本文在基于传统的肤色检测算法中提出了两个方面的改进方法。首先对传统基于肤色的人脸检测算法进行了改进,采用YCb Cr色彩空间进行肤色分割,并且结合形态学滤波和空间滤波等对肤色分割后遗留的噪声进行处理,采用肤色分割后与背景剔除的共同部分将主要人脸区域框选出来并进行定位计算;然后基于FPGA设计了改进算法的硬件实现框架及核心模块,并对各个核心模块进行仿真验证。检测系统选用INTEL公司的Cyclone IV E系列芯片作为主控平台,结合SDRAM存储器、VGA控制芯片和外部晶振搭建图像采集、肤色分割、背景剔除等模块。采用Verilog语言设计各模块的代码,并用Modelsim软件对各个子模块进行了功能仿真及FPGA验证,实验结果表明本文改进的算法和构建的硬件系统可行,能够在复杂的背景环境下实现较高的检测率和实时性。
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