人脸检测的ZC702嵌入式系统实现方法研究

来源 :河北工业大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:yange20092009
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人脸检测技术是生物特征识别与计算机视觉领域的一个重要研究方向,目的是准确快速地从图像或视频中检测出人脸区域,虽然传统的人脸检测技术已经比较成熟,但在满足高检测率与高效率的同时,能够兼顾低成本及低功耗的人脸检测技术已成为研究热点与难点。现今人脸检测系统正在向微型化、便捷化方向发展,采用基于FPGA+ARM框架的Zynq-7000嵌入式系统进行人脸检测技术的研究,可以满足实时、快速、高效的要求。本文主要研究人脸检测方法,以及基于ZC702开发板的人脸检测系统的实现。主要研究工作如下:(1)Adaboost人脸检测算法研究。从常用的人脸检测方法以及检测效果评价标准入手,考虑到Adaboost算法在人脸检测准确率方面和速度方面具有明显优势,选择Adaboost算法构建人脸检测系统,深入分析了Adaboost算法原理,学习Haar-like特征和积分图,并创建人脸检测级联分类器。(2)改进脉冲耦合神经网络(PCNN)模型并将其应用于图像增强预处理。研究了视频和成像设备(ZVIK)获取人脸检测样本的实现方法,考虑到图像光照差异对人脸检测的影响,利用改进的PCNN算法对待检测图像做增强预处理。使用VS2008开发工具以及Opencv库实现了基于Adaboost算法的人脸检测系统的设计。(3)Linux系统与Opencv库在ZC702内的移植与实现。搭建了Linux系统的宿主机(PC机)与目标机(ZC702开发板)环境平台,通过系统的编程、修正以及链接编译,完成了人脸检测系统的设计,并最终利用镜像文件系统在ZC702开发板上完成了对Linux系统与Opencv库的移植。(4)人脸检测系统在ZC702开发板上的测试以及结果分析。在成功移植Linux系统与Opencv库的基础上,利用实验验证了本文算法的准确性以及可行性。测试表明人脸检测系统的各个功能模块运行正常,检测效果良好,达到了预期的设计目的。
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