人脸识别实时系统在DSP上的实现.pdf

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1、万方数据．64·翻硼衄团●幽疆盈溷圃龃文章编号：1002—6886(2008)02—0064—03人脸识别实时系统在DSP上的实现邹志煌1。程武山2。孙鑫1(1．上海大学机电工程与自动化学院，上海200072；2．上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201620)：i摘要：本文介绍了DSP671l的硬件特性；分折了人脸检测、识别的原理及算法的选型；运用基于DCT变换域的LDA的特征．．提取方法，实现了人脸的自动识别。在Yale人脸库上的实验结果表明本算法识别率要比直接用PCA进行特征提取的方法要好。1j二1：；关键词：DSP6711：．DCTLDA人脸识别。jj：，：．Re

2、alTimeFaceRecognitionSystemBasedOnDSPZOUZhihuang，CHENGWushan，SUNXinAbstract：ThispaperdiscussesthesystembasedOiltheplatformofTMS320C6711．Theprinciplesoffacedetectionandface僦一ognitionar；eintroduced．AFeatureExtractmethodbasedDCTisproposed．Asetofabundantexperimentedresultsprovedthatthissys—temC

3、SJI．workeffectivelyandsteadilywithveraciousoutcome．Keywords：DSP6711；DCT；IDA；facerecognition0引言计算机人脸识别技术在生物测量身份识别、安全监控、图像与视频检索和智能人机接口等方面的广泛应用越来越受到研究人员的关注。人脸识别分为以下三部分：人脸检测，特征提取和人脸辨识。随着集成电路和嵌入式技术的发展，使得实时系统中人脸检测和识别具有了硬件基础，成为应用领域的一个研究热点。在一些强实时环境下采用DsP芯片处理任务具有无可比拟的优越性，在门禁系统、考勤系统等身份验证领域有着广泛的应用价值。控

4、制。FPGAl控制输入图像的存取。FPGA2控制输出图像的存取。DSP通过EMIF与FPGA进行数据交流。如图1所示。曛。霸I囡I尘◆[j丑图1系统主要硬件结构图1实时人脸识别系统平台简介2人脸识别算法及系统应用软件的设计I。ICPU特性本系统采用的DSP是1rI公司的TMS320C6711。它是基于超长指令字(VLIW)的体系结构的32位浮点处理器，主频150MHz，峰值处理速度达到1200MIPS／s。内部存储器采用两级高速缓存结构，包括第一级4KB的高速程序缓存、4KB的高速数据缓存和第二级64KB数据／程序高速缓存。CPU包括32个32位的通用寄存器和由6个ALU单元

5、和两个乘法器单元共8个独立的功能单元。32位地址线寻址空间可达到4GB⋯。1．2系统硬件构成整个人脸识别系统主要由图像采集、图像数据存储、图像数据处理、图像显示等几个部分组成。图像采集部分使用Philip公司的SAA7113专用图像采集器，工作速度27M。图像的存取由两块Xilinx公司的10万门FPGA来2．1人脸识别系统介绍本系统先利用视频图像的差分技术完成对运动区域的定位，然后对图像进行预处理。接着利用级联分类器方法进行人脸检测，精确定位人脸。之后通过人眼定位对人脸图像进行尺度归一化，接着对图像进行DCT(离散余弦变换)变换，对图像进行压缩，使得图像的大小与训练图像的大

6、小一致。然后用一种PCA与LDA相结合的方法进行特征提取。最后用欧式距离分类器进行分类。整个系统PCA+IDA特征提取图2人脸识别框图作者简介：邬志煌(1982一)．男，硕士研究生，现在上海大学机电工程与自动化学院工作。专业：控制理论与控制工程．研究方向：图像处理、人脸识别。收稿日期：2007—11—9万方数据·65-2．2图像差分在本系统中，假设背景静止不动，并且背景相对简单。变化区域是通过采用视频图像的差分技术来确定的。差分图像处理的基本原理是将检测区里的图像在图像空间域上与背景图像进行差分，可以表示为：磁Z(膏，Y)=以髫，，，，tf)一八x，)，，￡j)(1)式中以石

7、，Y，t；)以算，Y，l，)分别为t；与t，时刻在(茹，Y)位置像素点的灰度值。厂(石，)，，t。)和八髫，y，f，)在(互，，，)位置像素点亮度的显著性差异为：f尘生+f竺L二堡、z1‘LL二』—l>t(2一)一>()sisi式中m。和钆(k=ij)是f(互，Y，t‘)在(茗，Y)的某小邻域Q(z，，，)内的均值和方差，t是门限。若式(2)成立，则，(戈，Y，t；)和以茗，Y，t，)的亮度在(茗，Y)位置有显著性差异，取磁Z(童，Y)=l；若式(2)不成立，则取磁∥(工，Y)=0。基于这种差分技术，变