基于DM642的人臉檢測系統(tǒng).pdf

1、從21世紀至今，人臉檢測一直都是一個研究熱點，其發(fā)展也是特別的迅速。人臉檢測的目標是從視頻中確定其是否包含人臉，在檢測到有人臉的情況下在視頻標出人臉的位置、大小和姿勢[1]。其基本思想是利用知識或人臉統(tǒng)計模型的方法，根據圖像區(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。人臉檢測在信息通信與視頻監(jiān)控等領域具有廣泛的應用價值。
　　本研究基于DSP處理器設計并實現了一種人臉檢測系統(tǒng)，研究了如何在DSP處理器平臺上快速、準確地在視

2、頻中檢測出人臉的方法，詳細分析了Adaboost級聯人臉檢測算法并進行優(yōu)化。研究主要內容分為算法，硬件和軟件三大部分：硬件方面：根據客戶的需求和當今微處理器發(fā)展的現狀構建一個視頻輸入與輸出的平臺，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，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)平臺為CCS（Code Composer Studio）2.2，使用其實時操作

3、系統(tǒng)DSP/BIOS進行軟件開發(fā)。軟件采用模塊化設計方法，將系統(tǒng)分為視頻采集模塊、視頻顯示模塊以及人臉檢測與跟蹤模塊進行設計。算法方面：詳細分析了多種人臉檢測算法的原理和特點，在對系統(tǒng)進行需求分析的基礎上確定了使用Adaboost算法。在深入研究Adaboost算法的同時，通過算法優(yōu)化，減少了人臉檢測的時間，降低了誤檢率，提高了系統(tǒng)的檢測性能。本課題設計并實現的人臉檢測系統(tǒng)能以20幀/s720×576的PAL格式進行視頻的輸入與輸出，并