基于FPGA的人脸检测系统设计.pdf-资料库

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上海交通大学硕士学位论文基于FPGA的人脸检测系统设计姓名：徐淑峰申请学位级别：硕士专业：软件工程（集成电路设计）指导教师：付宇卓20080101

上海交通大学工程硕士学位论文摘要第 IV 页基于FPGA的人脸检测系统设计摘要人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola 和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩

上海交通大学工程硕士学位论文摘要第 V 页展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。关键词：人脸检测，FPGA，级联分类器，Adaboost

上海交通大学工程硕士学位论文 ABSTRACT 第 VI 页 FACE DETECTION SYSTEM DESIGN BASED ON FPGA ABSTRACT After fingerprint identification, voice identification, face recognition has been focused more and more due to its security, stabilization and facileness. As a necessary first-step in face recognition systems-face detection, with the deeper research and expanding implementation, it has great application value in video meetings, image detection systems, surveillance systems, intelligent human-computer interfaces and so on, and develops quickly. FPGA (Field Programmable Gate Array) has represented its flexible characters since its appearance. Now the functions of FPGA have been improved deeply and it is being used in more and more fields. Customers can make more changes in FPGA according to their needs. They can design their own modules and they can upgrade the control system by themselves. The flexibility of FPGA reduces the cost of the whole design and FPGA design is becoming an indispensably method in Electronic Design Automatic. This paper designs from the algorithm of face detection, method of system design based on FPGA and the technique of IBM Coreconnect. After training the cascade, Floated-point to fixed point conversion(FFC), hardware acceleration, the face detection get the real time on Virtex II Pro of Xilinx. Below I list the key points of this thesis: 1. Analysis of algorithm: for the preciseness of detection rate, this paper adapts a method of face detection based on Adaboost presented by Paul Viola and Michael J.Jones. Complex computations of integral image and features value are fit for the hardware design. Meanwhile, I need to make sure the bottle-neck of speed in the algorithm. 2. HW/SW partition: this step considers the resource status, cost, time to market and so on. The V2P(Xilinx Virtex-II Pro) has PowerPC,

上海交通大学工程硕士学位论文 ABSTRACT 第 VII 页 extended-Memory, I/O, Bus, etc. And then analysis the algorithm and partition the module for accelerating. 3. FFC: As Adaboost algorithm contains large number of floating-point computations, we used FFC in the paper as follows. Under certain accuracy, extract exponent and mantissa of floating-point data, and then shift the mantissa, thus converting a floating-point data to an n-bit integer. 4. Optimized cascade training: prevent a new training method to make some improvements to enhance partition ability and decrease the number of feature. 5. Finally, verify the whole system. Experimental results show it can detect faces at a 17fps speed. It obtains the high hit rate and the low false detection rate. KEY WORDS：Face detection，FPGA，Cascade，Adaboost

第 I 页学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：徐淑峰日期：2008年1 月 18日

第 II 页学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密√。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：徐淑峰指导教师签名：付宇卓日期：2008年1 月 18日日期：2008年1 月 18日

上海交通大学工程硕士学位论文第一章绪论第 1 页第一章绪论 1.1 人脸检测技术背景及其发展现状 1.1.1 人脸检测背景迄今为止，机器视觉的发展已经历了一个漫长的过程；进入21世纪以来，智能识别领域更是取得了更大的进步。经过研究者们的不懈努力，特别是人机交互技术的研究，和计算机动画设计、远程视频系统、自动身份验证和视觉监视监控系统等应用领域的需求，计算机人脸及器官的检测、定位和识别技术受到了广泛的重视。这方面的工作以人脸的检测和识别为典型代表，还包括头部运动的跟踪，体势和运动信息的提取，手势手语的识别，嘴唇运动的辨识以及人脸表情的识别等等。人们试图通过这些工作，把握人类不同情况下的行为举止，探索友好的人机交互方式，并满足更有个性化的服务和人际交流的需要。人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目，一九九六年后该技术在世界范围内被广泛采用，应用领域日趋广泛，特别是在2001年美国发生911恐怖事件之后，作为全新的身份识别方法，以指纹识别、虹膜识别为代表的生物识别技术引起各国高度重视，而实用的人脸识别系统如FaceIt等也已在机场安检系统投入应用。另外，人脸识别在许多图像压缩编码和传输应用中也是关键的步骤。人脸识别是人类视觉的一种典型功能，而这里探究的计算机人脸识别则是利用计算机通过对人脸图像的分析、特征的提取，进而实现（自动）辨识人脸，并进行自动身份验证的技术。早期的人脸识别算法都是在假设已经得到了一个正面人脸或者假设人脸很容易获得的前提下进行的，但是随着人脸分析应用范围的不断扩大和开发实际系统需求的不断提高，这种假设下的研究不再能满足需求。人脸检测开始作为独立的研究内容发展起来了。人脸检测是人脸识别的第一步, 指在输入图像中确定所有存在的人脸的位置、大小、姿势的过程。它分为静态检测和动态检测。静态检测是从静态图片或者视频序列中找出人脸,如果存在人脸,则输出人脸的数目、每个人脸的位置及其大小[1,5]。动态人脸跟踪则是在已检测到的人脸信息基础上,在后续的视频图像中继续捕获人脸的位置及其大小等性质,以达到跟踪识别的目的。

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