【摘要】：隨著移動(dòng)設(shè)備的普及、智能家居的興起,人臉識(shí)別此類便捷的驗(yàn)證方式和搜索手段的需求愈發(fā)迫切。支付寶等軟件使用的人臉識(shí)別手段,同多數(shù)方式一樣,基于軟件,對(duì)算法本身的要求特別高。而各類場(chǎng)景的應(yīng)用越來越不拘泥于軟件,如火車站的安檢,需要的是依靠硬件而獲得的速度的提升。傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法在硬件實(shí)現(xiàn)的過程中勢(shì)必會(huì)遇到人臉數(shù)據(jù)繁多而導(dǎo)致的會(huì)導(dǎo)致消耗資源過多、運(yùn)算時(shí)間過長等問題,給實(shí)現(xiàn)過程帶來一定程度的困難。本文遍覽各類人臉識(shí)別算法并加以細(xì)究,發(fā)現(xiàn)基于稀疏表達(dá)的識(shí)別算法正合此意,利用矩陣投影對(duì)人臉庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡,從而解決這一問題。DSNPE是一種已經(jīng)存在的稀疏表達(dá)算法,基于此算法,本文提出一種新的“類間離散度“的概念,與DSNPE算法類比,獲得一種新的目標(biāo)函數(shù),利用此函數(shù)對(duì)人臉庫的數(shù)據(jù)和識(shí)別的目標(biāo)人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行投影來降維。本文基于MATLAB軟件搭建合適的仿真環(huán)境,從結(jié)果可知,改良的稀疏保持投影算法在完美保持識(shí)別率的基礎(chǔ)上,在YALE、ORL、AR人臉庫上分別能保持在80%、90%、80%左右,識(shí)別人臉的時(shí)間銳減40%~60%。針對(duì)本文研究的稀疏表達(dá)算法,對(duì)其部分算法進(jìn)行硬件電路設(shè)計(jì),參考了奇異值分解算法、雙邊雅克比算法以及CORDIC算法進(jìn)行子模塊的軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)。在CORDIC算法的硬件實(shí)現(xiàn)中,本文改良了設(shè)計(jì)方式,由復(fù)用結(jié)構(gòu)代替原有的流水寄存器,節(jié)約使用資源。計(jì)算單元包含4個(gè)子模塊:除法模塊、反正切模塊、正余弦模塊和雙邊旋轉(zhuǎn)模塊。完成軟硬件設(shè)計(jì)以后,本文利用ModelSim軟件和FPGA開發(fā)板搭建仿真環(huán)境,通過ModelSim的仿真,計(jì)算結(jié)果同MATLAB結(jié)果趨于一致,驗(yàn)證了RTL級(jí)代碼的正確性。本文使用的FPGA開發(fā)板是KC705,搭建驗(yàn)證環(huán)境以后,根據(jù)綜合結(jié)果可知,整個(gè)基礎(chǔ)計(jì)算模塊的最高時(shí)鐘頻率為262.854MHz,占用資源為1418 Slice registers,4080 Slice LUTs,吞吐率可達(dá)11302Mbps。其中完全使用的LUT-FF對(duì)占比31%,因?yàn)槭褂玫腃ORDIC算法運(yùn)用了大量的查找表資源。
【圖文】：

人臉識(shí)別是一種人類自身的生物特征進(jìn)行身份確認(rèn)的一種方式，同我們常紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、聲音識(shí)別一樣，人臉識(shí)別是其中最直觀的一種，因?yàn)樗嗷ブg確認(rèn)身份習(xí)慣使用的方式一致。相對(duì)于指紋、虹膜識(shí)別而言，在相的人臉識(shí)別技術(shù)中，人臉特征無須刻意調(diào)整位置或設(shè)備去采集，檢驗(yàn)結(jié)果是時(shí)，人眼能進(jìn)行最直觀的驗(yàn)證。廣義的人臉識(shí)別的概念包含的內(nèi)容較為豐富，包括錄入所有成員信息并建數(shù)據(jù)庫階段、作為信息來源的圖像階段、判斷圖像是否為人臉的“人臉檢測(cè)”區(qū)分人臉和非人臉圖像）、對(duì)判斷為“是人臉”的圖片進(jìn)行預(yù)處理階段、對(duì)處人臉圖片進(jìn)行匹配階段（區(qū)分不同的人臉）、匹配結(jié)果輸出階段。由于人臉復(fù)雜度亦可作為一個(gè)獨(dú)立的課題，因時(shí)間與精力有限，在此，，本文所研究的別算法按照國際學(xué)術(shù)論文中，跳過人臉檢測(cè)階段，使用通用標(biāo)準(zhǔn)人臉庫作為集來源的方式進(jìn)行研究，即所謂狹義的人臉識(shí)別概念。

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文帶性、難以偽造性、難以竊取性等優(yōu)點(diǎn)，而人臉識(shí)別在擁有此類優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，還可以滿足安防行業(yè)中的特殊需求，如在視頻監(jiān)控拍攝的密集人群中采集目標(biāo)信息并找出目標(biāo)，并且在確認(rèn)身份的同時(shí)不引起別人的注意，此舉若用于尋找罪犯或被拐兒童，其背后巨大的意義不言而喻。在如此明顯的利益驅(qū)使下，人臉識(shí)別相關(guān)產(chǎn)品層出不窮，成為安防行業(yè)的熱門方向。例如在 2014 年的中國國際社會(huì)公共安全博覽會(huì)上，就是一派爭相競(jìng)放的蓬勃之勢(shì)，將人臉識(shí)別產(chǎn)品作為熱點(diǎn)的企業(yè)不一而足，越二十而有余。圖 1-2 是人臉識(shí)別的各種應(yīng)用場(chǎng)景。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TN791

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 許喬;鞏玉振;蔡惠智;;基于FPGA的大矩陣奇異值分解的實(shí)現(xiàn)[J];電子測(cè)量技術(shù);2014年06期

2 陳應(yīng)兵;劉魁魁;;基于正余弦計(jì)算的CORDIC旋轉(zhuǎn)算法的改進(jìn)與分析[J];電子質(zhì)量;2011年08期

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 唐吉卓;基于GPU平臺(tái)的SVD并行計(jì)算研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2613517