Adaboost算法并行硬件架構(gòu)研究與FPGA驗(yàn)證.pdf

1、人臉檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)的重要組成部分，廣泛應(yīng)用于人機(jī)交互，視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。如何在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)是一項(xiàng)非常有研究?jī)r(jià)值的課題。基于Adaboost 算法的級(jí)聯(lián)人臉檢測(cè)方案檢測(cè)速率快，檢出率高，該算法將分類器分成若干級(jí)，只有通過(guò)所有分類器才能判定為人臉。通過(guò)將特征數(shù)量少的分類器放在前面，迅速排除大部分非人臉區(qū)域，在不影響檢測(cè)精度的情況下，可顯著提高檢測(cè)速度。 但是該算法需要存取的數(shù)據(jù)量大，計(jì)算復(fù)雜度高，單純采用純軟件方案來(lái)實(shí)

2、現(xiàn)，難以達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。采用硬件實(shí)現(xiàn)方案，可充分利用硬件并行處理特性，通過(guò)流水線技術(shù)，可大大提高檢測(cè)速度，達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)要求，同時(shí)大量節(jié)省嵌入式系統(tǒng)CPU 及內(nèi)存資源。 本文分析了現(xiàn)有幾種Adaboost 算法硬件架構(gòu)，對(duì)耗費(fèi)的邏輯資源，檢測(cè)速度，存儲(chǔ)器訪問(wèn)效率等進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)了一種新的陣列單元結(jié)構(gòu)，充分利用硬件的并行處理能力，可在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)計(jì)算多個(gè)矩形灰度和。陣列單元結(jié)構(gòu)以被檢窗口為中心，采用固定檢測(cè)窗口大?。?0 ×2