基于AdaBoost和SVM的人脸检测识别系统设计

发布时间：2024-02-26 19:09

　　人脸检测识别技术在机器学习领域一直都是研究的热门方向,近年来,随着人工智能产业的兴起,人脸检测识别技术更是获得了社会的广泛关注。人脸检测识别系统的检测识别率和运行速度直接影响用户的体验,因此实现快速精确的人脸检测识别系统具有十分重要的意义。本文主要对AdaBoost人脸检测算法和SVM人脸识别算法进行优化设计,并通过FPGA硬件平台实现人脸检测识别系统。首先本文在对人脸检测算法的优化设计中,采用图像缩放代替了传统的放大检测窗的方法检测人脸,同时采用固定窗扫描方案,提高了检测速度;采用了粗检与精检相结合的检测方法,在全图中粗略检测人脸后,再对粗检人脸框周围的8个检测窗进行精确检测,确定是否检测到人脸,降低了误检率。其次在对人脸识别算法的优化设计中,采用双线性插值的方法规范输入人脸的尺寸;采用投票机制对所有类别进行分类;采用动态排序策略,减少了人脸识别的计算量,提高了识别速度。最后采用ORL人脸库对人脸识别系统进行了训练及测试。本文基于Opal Kelly公司的XEM6310-LX150开发板实现了对AdaBoost和SVM人脸检测识别算法的硬件电路优化设计以及系统验证。实验结果表明,在1...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4-4地址产生器模块电路图

第四章人脸检测识别算法的FPGA设计39图4-4地址产生器模块电路图表4-1地址产生器模块端口说明端口名端口类型功能clkinput时钟信号rstinput复位信号addr_requestinput地址请求信号sram_addr_validoutputsram地址有效信号sram....

图4-9检测模块电路图

第四章人脸检测识别算法的FPGA设计43检测模块电路图如图4-9所示，从图中可以看出该模块共有21个端口，表4-2是各个端口的功能。图4-9检测模块电路图表4-2检测模块端口说明端口名端口类型功能clkinput时钟信号resetninput复位信号startinput检测模块开....

图4-12PCA模块电路图

东南大学工程硕士学位论文46开始PCA读取原人脸数据，计算并存入插值人脸数据读取插值人脸数据和平均脸数据计算归一化人脸数据并覆盖插值人脸数据读取特征空间矩阵数据和归一化人脸数据PCA结束是否输出了100个值？计算PCAtest的值并输出是否是否完成人脸图像的归一化？否是图4-11....

图4-15SVM模块电路图

东南大学工程硕士学位论文50检测模块电路图如图4-15所示，从图中可以看出该模块共有16个端口，表4-4是各个端口的功能。图4-15SVM模块电路图表4-4SVM模块端口说明端口名端口类型功能clkinput时钟信号resetninput复位信号data_in_eninput输入....

本文编号：3911721