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手势识别跟踪系统的硬件架构研究及FPGA实现
作 者: 黄彬
导 师: 徐向民; 李辉宪
学 校: 华南理工大学
专 业: 电子与通信工程
关键词: 手势识别跟踪 FPGA 算法系统 硬件架构
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 14次
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内容摘要
进入21世纪以来,多媒体技术得到高速发展和广泛应用。不依赖于传统交互设备的,而利用人的多种感官(如语音、手势、动作、姿势等输入)的,以并行、高速、非精确的方式进行交互的新一代自然人机交互技术正在迅速发展。近年来,基于机器视觉的人机交互有长足的发展。然而目前在国内,复杂背景下的实时非接触人机交互系统的实用化产业化尚处于比较初级阶段。本文通过对一套成型的手势识别跟踪系统进行学习和研究。针对算法中大数据运算量以及高数据吞吐率的问题,本文充分利用FPGA(Field-Programmable Gate Array)并行运算处理的特性,采用纯硬件方案实现整个手势识别跟踪算法系统。本文着重解决系统的硬件架构设计、算法的硬件化改进、高数据吞吐率系统的存储缓存设计瓶颈、子算法模块的硬件设计以及系统的验证评估方案等问题。本设计提高了系统运算并行度以及硬件资源的使用率,从而提高系统检测速度以及系统效率,为非接触人机交互系统芯片化做原型验证。本设计采用Verilog硬件描述语言对整个系统进行描述,并应用Terasic公司的DE4-230和DE2-70开发板为核心搭建的实验平台,对系统进行仿真、测试、验证和分析评估。经验证和对比评估,本系统能完成对分辨率为640×480帧率为每秒30帧的视频进行实时检测跟踪,实现高速高性能的实时手势识别跟踪系统。基本实现了算法系统的全部性能,交互体验优于算法系统在计算机上的验证系统。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-10 第一章 绪论 10-14 1.1 课题研究背景及意义 10-12 1.2 基于 FPGA 设计的自然人机交互国内外研究现状 12 1.3 本文的研究内容和主要工作 12-14 第二章 手势识别跟踪算法系统介绍 14-26 2.1 手势识别跟踪算法系统概述 14 2.2 基于 Haar 特征的 Adaboost 手势识别算法 14-17 2.2.1 Haar 特征 15 2.2.2 检测过程 15-17 2.3 任意手形跟踪算法 17-22 2.3.1 肤色分割算法 18-20 2.3.2 帧差运动检测算法 20 2.3.3 Mean-shift 质心跟踪算法 20-22 2.4 卡尔曼滤波算法 22-23 2.5 人脸定位算法 23-24 2.6 手势识别跟踪决策算法 24-25 2.7 本章小结 25-26 第三章 FPGA 设计综述 26-33 3.1 FPGA 技术 26-27 3.2 FPGA 算法设计方法及其特点 27-29 3.3 QuartusII 开发环境及 ModelSim 仿真工具 29-31 3.4 FPGA 验证平台概述 31-32 3.5 本章小结 32-33 第四章 手势识别跟踪算法系统的硬件设计 33-55 4.1 系统架构设计 33-39 4.1.1 系统架构设计及模块划分 33-35 4.1.2 系统存储架构设计 35-36 4.1.3 接口及时序标准 36-37 4.1.4 算法的硬件化改进 37-39 4.2 Adaboost 手势检测算法的硬件设计 39-47 4.2.1 缓存与压缩模块设计 42-43 4.2.2 积分图生成模块设计 43-45 4.2.3 选择器组模块设计 45-46 4.2.4 分类器组模块设计 46-47 4.2.5 主控模块设计 47 4.3 任意手形跟踪算法的硬件设计 47-52 4.3.1 肤色分割算法的硬件设计 47-49 4.3.2 帧差运动检测算法的硬件设计 49-50 4.3.3 Mean-shift 质心跟踪算法的硬件设计 50-52 4.4 卡尔曼滤波器的硬件设计 52-54 4.5 本章小结 54-55 第五章 硬件系统的仿真、验证与性能分析评估 55-76 5.1 仿真、验证、评估的方案与方法学 55-56 5.2 功能仿真与板级验证 56-64 5.2.1 部分功能模块仿真结果 56-59 5.2.2 静态图片板级验证结果 59-61 5.2.3 视频流板级验证 61-62 5.2.4 仿真验证结果分析 62-63 5.2.5 性能分析 63-64 5.3 跨平台联合测试与分析评估 64-70 5.3.1 直观、定性地分析硬件实现效果 64-65 5.3.2 滤波器性能的定量分析 65-70 5.4 系统性能分析及交互评估 70-75 5.4.1 系统的运行性能分析 70-73 5.4.2 系统的硬件性能分析 73-74 5.4.3 系统的交互分析评估 74-75 5.5 本章小结 75-76 总结与展望 76-78 工作总结及意义 76 后续工作展望 76-78 参考文献 78-82 攻读硕士学位期间取得的研究成果 82-83 致谢 83-84 附件 84
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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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