基于FPGA的人臉識(shí)別算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn).pdf

1、在信息爆炸式增長(zhǎng)的當(dāng)今，信息安全已經(jīng)成為一個(gè)非常重要的課題，而人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別的重要識(shí)別方法之一，相對(duì)于其他識(shí)別方法，比如指紋識(shí)別、基因識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別以及虹膜識(shí)別等，人臉識(shí)別具有不需要與人接觸，操作簡(jiǎn)單、可跟蹤以及識(shí)別高等優(yōu)點(diǎn)，因而被廣泛應(yīng)用于國(guó)家安全、安保、出入口檢測(cè)等領(lǐng)域。傳統(tǒng)PC端的人臉識(shí)別方法已經(jīng)比較成熟，但隨著電子消費(fèi)等概念的誕生，這些方法都需要移植到嵌入式的設(shè)備中。PC機(jī)一般不能滿足嵌入式的要求，而DSP受到資源的限制

2、，不能滿足高速視頻流的數(shù)據(jù)處理。而近二十年來，F(xiàn)GPA得到了高速的發(fā)展，性能和集成度不斷提高，使得FPGA處理圖像和視頻成為可能。FPGA具有邏輯資源多，運(yùn)算能力強(qiáng)，速度快，靈活性和可移植性等特點(diǎn)，而且目前很多家廠商都提供了FPGA+ARM的嵌入式設(shè)計(jì)，用戶可以很容易的實(shí)現(xiàn)軟硬件一體的協(xié)同設(shè)計(jì)。使用FPGA對(duì)圖像和視頻進(jìn)行處理已成為一種趨勢(shì)。
　　比較通用的人臉識(shí)別的過程主要有人臉檢測(cè)與定位、圖像預(yù)處理、人臉特征提取以及人臉匹配等

3、幾部分。在人臉的檢測(cè)與定位部分，本文主要根據(jù)膚色這一顯著特征來實(shí)現(xiàn)人臉區(qū)域的分割，并通過形態(tài)學(xué)濾波等手段實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行定位。圖像預(yù)處理部分則實(shí)現(xiàn)了高斯濾波、中值濾波、圖像的直方圖均衡化算法以及canny邊緣檢測(cè)算子。在人臉特征提取部分，首先用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)了主成分分析、獨(dú)立成分分析、非負(fù)矩陣分解以及離散余弦變換四種特征提取方法，并將這些算法應(yīng)用于ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，其次分析了這些算法提取的特征向量維度以及訓(xùn)練集的大小對(duì)最終人