AdaBoost人臉檢測算法的DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉檢測是在指給定的一幅圖片或連續(xù)視頻中確定是否有人臉的存在，如果有人臉，則標(biāo)出人臉的位置和大小。人臉檢測是計(jì)算機(jī)模式識別最熱門的研究課題之一，在視頻會議，遠(yuǎn)程監(jiān)控，遠(yuǎn)程治療中都有應(yīng)用。許多學(xué)者，和專家對此做了許多大量的工作，取得了優(yōu)秀成果并提出了大量的有效算法。但大多是在PC機(jī)上實(shí)現(xiàn)的，不能滿足便捷，實(shí)時(shí)，低成本的要求。根據(jù)這一現(xiàn)狀，本論文提出了在DSP環(huán)境下實(shí)現(xiàn)Adaboost人臉檢測算法。本文的主要工作如下:
　　 1、人

2、臉檢測算法居多，在了解相關(guān)的人臉檢測算法后，進(jìn)行最后的比較，選定適應(yīng)能力強(qiáng)、錯(cuò)誤率小的Adaboost人臉檢測算法?；贖aar特征的級聯(lián)分類器算法，在訓(xùn)練樣本足夠多足夠好時(shí)，在理論上可以將錯(cuò)誤率降到任意小，可以適應(yīng)許多復(fù)雜的環(huán)境中。
　　 2、本文對Adaboost人臉檢測算法實(shí)現(xiàn)MATLAB的仿真，可以首先不去研究算法是如何實(shí)現(xiàn)的，著重關(guān)注算法本身的性能。
　　 3、在硬件的實(shí)現(xiàn)上，使用DM642芯片，它在視頻圖像開

3、發(fā)上提供很多硬件支持。用到DSP/BIOS實(shí)時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行編程，大體分為三個(gè)任務(wù)：分別為圖像處理，圖像分析，圖像顯示三個(gè)任務(wù)，任務(wù)之間互相通信。
　　 4、Opencv是開源的計(jì)算機(jī)視覺庫，是圖像處理的有利工具，可以為圖像工程師大大縮短產(chǎn)品開發(fā)時(shí)間。本文對Opencv的人臉檢測部分進(jìn)行研究并進(jìn)行DSP上的移植，在移植過程中充分考慮到DSP的內(nèi)部硬件結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和軟件編程，對Opencv中用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷暮筒眉?，程序能?/p>