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《哈尔滨理工大学》 2010年
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基于AdaBoost算法的人脸检测及其在DSP平台上的移植

何世民  
【摘要】: 人脸检测是计算机视觉及模式识别领域中的经典问题,人脸检测技术一直是该领域的研究热点。随着计算机视觉技术的飞速发展,人脸检测技术的研究与应用也取得了长足的进步。与此同时,计算机及半导体制造技术发展迅速,各种高性能的数据处理芯片不断问世。二者的有机结合为人脸检测在嵌入式系统中实现奠定了基础。嵌入式平台上的人脸检测只有满足实时性指标才能具有较强的实用性。因此,满足实时性指标的嵌入式人脸检测算法是将人脸检测推向实用的先决条件。 本文首先阐述了人脸检测算法的发展及研究现状,然后从基本的AdaBoost人脸检测算法出发,分别针对算法的训练过程和检测过程进行改进优化,有效地降低算法的复杂度和计算量,为算法在嵌入式平台上的移植创造了条件。在算法训练过程中,采用了对Haar-like特征高度、宽度和区域加以限制的方法,有效地减少了特征数量,从而缩短了训练时间;在检测过程中,实现对不同大小人脸检测时,本文将弱分类器缩放机制与图像金字塔缩放机制的优缺点进行分析对比,最终,提出了一种将两种机制有机结合的方法来实现多尺度人脸检测。 接下来,将PC平台上算法实现移植到DM642平台上,并对算法在DSP平台上的性能进行优化。这部分主要采用了浮点定点化、存储器优化、以及线性汇编优化等优化方法。优化前算法处理CIF(352×288)图像的效率为6帧/秒,优化后的算法效率为30帧/秒。优化后的效率远大于25帧/秒的实时性指标,最终实现了人脸检测在DSP平台上实时检测,从而,实现了具有实时性的嵌入式人脸检测算法。
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