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基于DSP的人脸检测研究

作　者: 黄宇升
导　师: 刘金清
学　校: 福建师范大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 人脸检测 肤色分割 边缘检测 DM642
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 35次
引　用: 1次
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内容摘要


论文概述了DSP芯片TMS320 DM642的技术特点,并对芯片与图像及网络相关的结构单元的关键性能进行分析,从而说明构建视频图像处理系统选用DM642作为核心处理器是极为合适的。介绍了相应的开发软件CCS和嵌入式操作系统DSP/BIOS等平台开发环境。论文阐述了人脸检测的研究背景和历史与现状、以及其应用,概述分析了人脸检测所涉及的一些数字图像处理的重要原理和基本技术,在此基础上提出了一种综合考虑速度实时性和边缘的完整准确度的基于DSP的人脸图像边缘检测的改进方法。之后从实用角度出发,确立基于DSP的快速人脸检测算法,用最大颜色值彩色平衡方法校正图像色偏,再采用两种颜色空间模型结合的快速人脸肤色分割,并通过数学形态学运算改善图质量,然后进行人脸先验知识的验证以降低误检率,再在最终得到的人脸矩形框内检测眼鼻嘴器官并定位。论文将人脸检测的DSP系统框架分为视频图像采集输入、检测处理、视频显示和网络传输这四大模块,并介绍系统总体工作流程。借助扩展性很强的RF-5为参考框架,采用C和汇编语言,实现系统程序的设计及开发。之后通过CCS结合人脸检测算法和DM642芯片特点等对系统进行C语言级和汇编方面的优化,末尾给出相关图像结果并分析。

全文目录


中文摘要  2-3
Abstract  3-4
中文文摘  4-7
目录  7-10
绪论  10-16
  1. 研究背景  10
  2. 研究历史与现状  10-13
  3. 人脸检测的相关应用  13-14
  4. 主要工作及其意义  14-15
  5. 论文内容构架  15-16
第1章 TMS320 DM642及其开发平台  16-22
  1.1 TMS320 DM642处理器概要  16
  1.2 DM642关键性能分析  16-20
    1.2.1 CPU单元  16-17
    1.2.2 Cache结构  17
    1.2.3 EDMA  17
    1.2.4 视频接口  17-18
    1.2.5 Ethernet接口  18
    1.2.6 外围设备接口  18-19
    1.2.7 存储器映射  19-20
  1.3 DM642软件开发环境概述  20-22
    1.3.1 集成开发软件CCS  20
    1.3.2 实时操作系统DSP/BIOS  20-22
第2章 人脸图像处理技术研究  22-32
  2.1 基本理论技术分析  22-26
    2.1.1 数字图像的处理方法  22
    2.1.2 数字图像滤波  22
    2.1.3 图像灰度化及二值化  22-23
    2.1.4 直方图统计  23
    2.1.5 图像边缘检测  23-25
    2.1.6 数字图像形态学处理  25-26
  2.2 人脸图像边缘检测的改进方法  26-30
    2.2.1 图像预处理  26
    2.2.2 改进Sobel算子  26-27
    2.2.3 Canny算子  27-28
    2.2.4 融合及细化  28-29
    2.2.5 DM642实现及结果分析  29-30
  2.3 本章小结  30-32
第3章 人脸检测算法的实现  32-42
  3.1 图像预处理  32-33
  3.2 肤色检测分割  33-36
  3.3 人脸候选区域处理  36-37
  3.4 多重验证  37-38
  3.5 器官检测定位  38-39
  3.6 本章小结  39-42
第4章 系统的DSP实现及优化  42-60
  4.1 系统框架的设计和分析  42-47
    4.1.1 存储寄存器模块  43-45
    4.1.2 图像视频编解码模块  45
    4.1.3 中央处理器模块  45-46
    4.1.4 Ethernet传输模块  46-47
  4.2 人脸检测系统的软件设计  47-53
    4.2.1 总体介绍  47
    4.2.2 系统初始化  47-49
    4.2.3 视频图像采集显示任务  49-51
    4.2.4 视频图像处理任务  51-52
    4.2.5 网络传送任务  52-53
  4.3 系统优化  53-58
    4.3.1 优化工具  53-54
    4.3.2 C语言程序级的优化  54-57
    4.3.3 汇编语言级的优化  57-58
  4.4 结果  58-59
  4.5 本章小结  59-60
第5章 总结与展望  60-62
  5.1 本文主要工作  60-61
  5.2 下一步工作展望  61-62
参考文献  62-66
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果  66-67
致谢  67-68
个人简历  68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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