基于FPGA的人臉性別識別算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、人臉性別識別技術是在人臉識別技術的基礎上發(fā)展起來的，具有廣泛的應用前景，可以應用于信息采集、身份鑒別、電子監(jiān)控、以及智能服務機器人等方面。
　　本文以Altera公司的CycloneⅡ系列的DE2開發(fā)板為硬件平臺，使用QuartusⅡ和NiosⅡ軟件，設計和實現(xiàn)了基于現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)的人臉性別識別系統(tǒng)。本文使用QuartusⅡ設計和實現(xiàn)人臉性別識別系統(tǒng)的硬件部

2、分，而系統(tǒng)的軟件部分是在NiosⅡ中編寫C程序代碼來實現(xiàn)的。本文在人臉性別識別方面具體的主要做了以下幾點工作:
　　(1)使用主成分分析的方法對圖像進行特征提取和降維，作為分類器的輸入向量;
　　(2)設計了BP神經元網絡和支持向量機兩種分類器進行人臉性別識別，并對比了兩類分類器的識別率，對徑向基、線性、以及多項式核函數(shù)的支持向量機在識別率上進行了比較。實驗結果表明，支持向量機分類器的識別率高于BP神經元網絡分類器，對于不同

3、性別的人臉圖像的識別率，不同的分類器各有優(yōu)劣;
　　(3)針對單一分類器的識別率提高有限的問題，本文在前人級聯(lián)SVM分類器的基礎上，設計了并聯(lián)分類器組和混聯(lián)分類器組分類器，并對設計的并聯(lián)分類器組、級聯(lián)分類器組、混聯(lián)分類器組的識別率進行了實驗對比。實驗表明:混聯(lián)分類器組識別率高于級聯(lián)分類器組識別率，級聯(lián)分類器組識別率高于并聯(lián)分類器組識別率;
　　(4)使用FPGA設計和實現(xiàn)了人臉性別識別硬件電路系統(tǒng)。在QuartusⅡ的SOP