基于硬件加速對提高人臉偵測效率的研究.pdf

1、隨著智能安防監(jiān)控的大規(guī)模使用，利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新技術(shù)集成的智能安防監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運而生。智能安防監(jiān)控系統(tǒng)為銀行、學(xué)校、社區(qū)、交通等場所提供了智能化的，安全可靠的便捷化服務(wù)。安防監(jiān)控攝像機作為智能安防監(jiān)控系統(tǒng)的“眼睛”，也全面向高清化、智能化、IP(Intemet protocol)化、低碼流等技術(shù)方向發(fā)展。目前許多安防監(jiān)控系統(tǒng)搭載著先進的機器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)，其中包括人臉檢出和人臉識別算法。它能夠有效地提高監(jiān)控能力，尤其在實時報警

2、和錄像調(diào)查等安全事件方面，能夠起到很好的信息篩選作用。本文以提高人臉偵測效率為目標(biāo)，對基于ARM嵌入式的安防監(jiān)控攝像機上運行人臉偵測算法效率的問題進行研究。主要工作以及內(nèi)容如下:
　　一、對影響人臉偵測效率的因素進行了詳細(xì)的研究，主要分為硬件因素和軟件因素兩個方面。硬件因素主要是CPU的性能。軟件因素主要是人臉偵測算法在PC端的效率以及ARM端的效率。同時分別統(tǒng)計了PC端CPU（X86架構(gòu)）和ARM系列CPU運行人臉偵測時間。發(fā)現(xiàn)

3、采用“掩膜”方式的硬件加速比軟件運行對提高人臉偵測效率的提高更加有效。
　　二、研究了采用圖像預(yù)處理對人臉偵測效率的影響。本文主要采用基于equalizehist函數(shù)的圖像預(yù)處理方式，該函數(shù)的預(yù)處理過程如下:1）分析圖像的亮度變化;2）對圖像的亮度校正;3）對圖像的灰度進行變換。發(fā)現(xiàn)采用該圖像預(yù)處理的方式可以大大地提高人臉偵測在PC端和ARM端的運行效率和檢測精度。
　　三、研究了硬件加速對提高人臉偵測效率的影響。硬件加速就