基于DSP的运动人体识别算法实现及其优化

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运动人体识别算法由人体目标提取、头部定位、肢体分割和人体建模四部分组成。文中阐述了算法的基本原理,分析了影响算法速度的主要函数和原因。分析发现人体目标提取和肢体分割模块占用了算法时间的96%。傅里叶变换和移动向量计算成为影响肢体分割算法速度的“瓶颈”,而中值滤波和形态学滤波则是影响人体目标提取算法速度的“瓶颈”因素。针对TMS320C6000DSP体系结构特点,提出了算法优化策略。通过合理配置编译器优化选项、采用内联函数、分解多层循环、指定存储器相关性,以及合理选用标准库函数的方法对算法进行了优化。
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