基于FPGA+ARM的人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到航天，工業(yè)，交通，家居，通信等各個(gè)領(lǐng)域，是當(dāng)今最熱門(mén)的技術(shù)領(lǐng)域之一。圖像檢測(cè)技術(shù)具有其它技術(shù)無(wú)法匹敵的優(yōu)點(diǎn)——非接觸式和無(wú)侵犯性。目前圖像檢測(cè)技術(shù)大多在PC平臺(tái)上開(kāi)發(fā)的，但其具有體積龐大、攜帶不便等缺點(diǎn)，在一些特殊場(chǎng)合并不適用。而嵌入式系統(tǒng)恰恰彌補(bǔ)了PC平臺(tái)的缺點(diǎn)，并且具有功耗低、成本低等優(yōu)點(diǎn)，因此設(shè)計(jì)一種基于嵌入式系統(tǒng)的圖像檢測(cè)系統(tǒng)有非常大的實(shí)用價(jià)值和廣泛的發(fā)展前景。
　　本文設(shè)

2、計(jì)了一種基于嵌入式系統(tǒng)的人臉檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了圖像采集、處理、檢測(cè)及結(jié)果顯示等功能。目前人臉圖像檢測(cè)技術(shù)一般采用Adaboost算法，本文詳細(xì)介紹了Adaboost算法的Haar特征、積分圖像、分類(lèi)器以及級(jí)聯(lián)分類(lèi)器，系統(tǒng)的硬件平臺(tái)使用FPGA+ARM組合的方式實(shí)現(xiàn)，有效的提高了系統(tǒng)的處理速度和兼容性，同時(shí)針對(duì)圖像采集環(huán)節(jié)進(jìn)行了優(yōu)化處理，對(duì)圖像的緩存進(jìn)行乒乓操作，大大提高了圖像采集的效率，提高了圖像處理的實(shí)時(shí)性。linux系統(tǒng)具有開(kāi)源、體積

3、小、可裁剪、功能齊全等優(yōu)點(diǎn)，是目前嵌入式領(lǐng)域主流的操作系統(tǒng)，通過(guò)在ARM嵌入式系統(tǒng)中移植嵌入式Linux操作傳統(tǒng)，使系統(tǒng)具有處理復(fù)雜情況的能力。圖像處理技術(shù)軟件的設(shè)計(jì)一般難度大、成本高、工作量大且開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，而OpenCV的出現(xiàn)，為圖像處理技術(shù)的廣泛應(yīng)用做出了重大的貢獻(xiàn)，OpenCV是圖像處理技術(shù)愛(ài)好者開(kāi)發(fā)的開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，包含很多圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，有效地提高開(kāi)發(fā)效率，本文詳細(xì)的闡述了OpenCV在ARM中的移植過(guò)程以及基于O