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人脸检测及其DSP实现

作　者: 董冀杭
导　师: 石旭刚
学　校: 浙江工业大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: DSP AdaBoost 人脸检测 DSP/BIOS 移植
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 98次
引　用: 2次
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内容摘要

随着人们安全防范意识的不断提高,视频监控已经被各个领域广泛应用。从工业生产到日常生活,视频监控以其直观、方便、实时的特点越来越受到人们的欢迎。但是,现今大多数的视频监控还停留在操作人员肉眼监控的状态,为了将操作人员从繁重的监控工作中解放出来,具有数字化、网络化、智能化等特点的新型视频监控系统应运而生。数字图像处理技术为视频监控的智能化提供了可能,该技术也为视频监控带来更多智能化应用。人脸对象是视频监控系统中最受关注的对象,是一种非常有潜力的身份验证途径。本文主要研究了基于DSP实现的人脸检测问题。在研究了当今各种主流的人脸检测算法及其原理之后,通过对比发现AdaBoost算法在计算机仿真领域以及实际应用均较为广泛。因此采用AdaBoost算法作为人脸检测的基本算法,通过对样本的训练得到人脸检测所需的分类器,再由分类器检测得到图像中的人脸区域。DSP开发板采用的是TI公司生产的达芬奇系列数字视频图像处理系列TMS320DM6437。该开发板包含DSP子系统,视频处理子系统和相关外设。将基于AdaBoost算法的人脸检测软件程序通过优化等处理,从计算机上移植到DSP开发板上并执行,大大缩短了检测时间,提高了检测的效率并保证了实时性,为人脸检测以及人脸识别的相关视频监控提供了有效的实际应用。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
图列  9-10
表列  10-11
符号说明  11-13
第1章绪论  13-19
  1.1 引言  13-14
  1.2 人脸检测的研究目的和意义  14-17
  1.3 课题主要研究内容  17
  1.4 论文结构  17-19
第2章人脸检测算法  19-31
  2.1 人脸检测算法介绍  19-22
    2.1.1 基于知识的方法  19-20
    2.1.2 基于特征的方法  20-21
    2.1.3 基于表象的方法  21-22
  2.2 AdaBoost方法  22-26
    2.2.1 Boosting算法  22-23
    2.2.2 AdaBoost算法原理  23-26
    2.2.3 AdaBoost算法在人脸检测中的应用  26
  2.3 矩形特征和积分图  26-29
    2.3.1 Haar特征  26-28
    2.3.2 积分图  28-29
  2.4 分类器和级联  29-30
  2.5 本章小结  30-31
第3章人脸检测系统整体设计  31-45
  3.1 人脸检测系统框架  31-33
  3.2 系统各模块结构及其功能  33-39
    3.2.1 DSP子系统  33-35
    3.2.2 视频处理子系统  35-38
    3.2.3 相关外设  38-39
  3.3 集成开发环境CCS  39-44
    3.3.1 编程及调试  39-42
    3.3.2 嵌入式实时操作系统DSP/BIOS  42-43
    3.3.3 实时数据交换  43-44
  3.4 本章小结  44-45
第4章人脸检测系统的开发及其实现  45-57
  4.1 人脸检测软件开发流程  45-47
  4.2 算法原型和算法改进  47-51
    4.2.1 开源计算机视觉库OpenCV  47-49
    4.2.2 搜索窗口的优化  49-51
    4.2.3 扫描步长的优化  51
  4.3 程序代码的移植、优化  51-54
    4.3.1 浮点和定点  51-52
    4.3.2 基于DSP的代码优化  52-54
  4.4 实验结果分析  54-56
  4.5 本章小结  56-57
第5章总结与展望  57-58
参考文献  58-61
附录1  61-62
致谢  62-63
攻读学位期间参加的科研项目和成果  63

人脸检测及其DSP实现

内容摘要

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