基于FPGA的模式识别和人脸识别

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1、基于FPGA的图像识别与语音播报系统第一部分设计概述/DesignIntroduction本设计实现了图像识别与智能语音播报的功能。能实时的识别出当前图像，并进行智能的播报。本设计主要涉及到图像采集，图像处理与识别，语音技术等一系列当前热点技术，并将它们有机结合，构建出了一个实用性很强的系统。主要可以应用于机场，安检，监控等需要图像处理技术的领域中。同时利用智能语音播报系统将图像处理结果进行实时的播报，极大的增强了人机交互界面的友好性。另外，本设计根据图像处理以及语音模块的控制等特点，采用了FPGA与单片机相组合的数字系

2、统。即利用了FPGA的高速处理能力（主要处理图像信号），同时又采用了单片机的强大控制驱动能力（主要控制智能语音播报系统），同时又借助于高效的数据传输协议，搭建出了一个集高速的数据处理能力与强大的控制能力于一身的多处理器系统。该架构在现实的复杂数字系统中也有较多的应用。具有一定的实用性。第二部分系统组成及功能说明/SystemConstruction&FunctionDescription整个系统由摄像头，前端FPGA，核心FPGA，语音MPU，VGA显示器构成。系统通过摄像头读取图像信息，由前端FPGA进行图像初步降噪二

3、值化处理，仅保留有效信息后由前端FPGA存储，由后端FPGA进行有效图像区域的提取、压缩、特征对比过程，完成图像识别的功能，并利用语音MCU播报被识别的图像1、可以手动设置图像的“亮度”，以适应不同光照条件下的图像采集。2、可以切换自动/手动模式。自动模式下系统将连续采集摄像头数据。手动模式下，单击按键进行一次图像识别。3.语音模块的详细框图如下：在本系统中，当前端图像识别完成后，按下播报按钮后，语音模块能将当前识别出的图像播报出来。交互说明：1、前端FPGA1、4键控制摄像头二值化灰度阈值，2键使阈值恢复为128。A键

4、切换自动和手动模式，自动模式下系统不断采集新图像进行识别，手动模式下采集暂停，需要按下F键才采集一帧。2、核心FPGAA.数码管显示当前被识别的图像序号及成功识别次数。B.LED显示前端FPGA与后端通信情况。3.语音播报系统主要采用单片机来驱动语音模块。在前端图像识别完成后，当按下语音播报按钮后，单品机将要播报的内容传给语音模块，进行播报。1、4、VGA图像VGA显示各区域意义解释工作流程：2、能够提取出有效图像区域时的时序流程第三部分完成情况及性能参数/FinalDesign&PerformanceParameter

5、s1、能进行图像识别，识别0~9十个数字，少量字母，部分形状如方形、圆形、X形。2、以VGA显示摄像头采集的数据，能标出有效图像的区域；后端数码管实时显示识别结果。识别快速准确。3、系统可识别图像种类非常容易添加和更改，具有良好的编程可拓展性。4、可以手动设置图像的“亮度”，能适应不同光照条件下的图像采集。5、可以切换自动/手动模式，手动模式下功耗低。6、可以语音播报被识别的图像，声音洪亮清晰。可识别内容举例：第四部分总结/Conclusions经过几个星期的努力，我们小组终于将作品设计完成。经过实际测试后，该系统基本完

6、成了当初的设计任务，即当给出不同的图像时，前端摄像头能采集图像，自动识别，并进行语音播报。本系统中图像识别速度快，准确率较高，语音播报模块声音基本自然，没有明显播报的错误。当然，此次设计还有一些不足之处。比如准确率还没有达到99%以上，对于一些奇怪的图像无法准确的检测出来，语音播报模块的声音在自然度上还需进一步的提升等问题。可以进一步发挥提高的部分1.优化识别流程，让识别更快速，VGA显示的抖动更小。2.设置临时模板，可以不再次编程而通过摄像头输入一个模板。3.语音模块声音更加的自然流畅，能使用不同的声音比如男声，女声以

7、及方言等播报。组员设计体会不同的处理器有不同的特点，比如本系统中使用的FPGA与单片机就是两个典型的处理器。FPGA具有强大的数据吞吐与处理能力，但是它在控制方面不太擅长，单片机有强大的控制能力，但是在数据处理上又显得力不从心。因此，如果能将其二者合二为一，则构建出来的系统就具有很强大的性能力。但是，如何有效的进行两类处理器之间的通信则是一个非常关键的部分。一个高效的数据传输协议不紧能使两个处理器之间数据传输误差减小，还能保持整个系统合理快速的运行。图像处理技术非常复杂，这个系统中每一个步骤——去除多余图像信息、图像降噪

8、、提取目标区域、压缩目标区域、图像识别——都选择了相对简单的算法进行。其实这每一个步骤都值得深入研究。参加此次竞赛对自己的查阅资料能力、设计能力、编程能力、动手实践能力、团队协作能力1、以及知识面都有极大的提高。看到最终实现的成果得到的是对自己，对团队的认可。基于人脸识别技术的智能安保系统第一部分设计概述/Desig