設計并實現(xiàn)了一種智能音樂播放控制系統(tǒng),可根據(jù)人臉表情識別結(jié)果選擇合適的播放音樂。硬件系統(tǒng)由PYNQ_Z2開發(fā)板、攝像頭、HDMI顯示屏、音箱組成;軟件系統(tǒng)在ARM+FPGA的核心芯片上通過Haar特征與Adaboost算法進行人臉檢測,通過LDA與K近鄰算法完成表情識別。利用置信度對表情識別結(jié)果做二次分類,并利用PID控制算法對置信度進行調(diào)節(jié),提高不均勻光照時系統(tǒng)的魯棒性。本系統(tǒng)延遲小、魯棒性強、人機交互豐富,具有較為廣泛的應用場景。 

【文章來源】：電子器件. 2020,43(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

Haar特征原型

系統(tǒng)軟件由圖像采集與預處理模塊、人臉檢測模塊、表情識別模塊、表情數(shù)據(jù)處理模塊和音樂播放模塊組成。圖2為系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)框圖。2.1 圖像源數(shù)據(jù)的采集與預處理

在將訓練數(shù)據(jù)整體投影至樣本空間的基礎(chǔ)上,利用K近鄰算法可以實現(xiàn)對新的輸入圖片的有效分類。K近鄰算法是一種基于極限思想的分類算法,在圖像拼接[11]、人臉識別[12]、信號降噪[13]等方面均有應用。本項目中令K=1,即將輸入圖片投影至樣本空間W,在訓練樣本的投影中尋找與之最近的樣本,將此樣本的分類作為新的輸入圖像矩陣的分類,如圖5所示。2.4 表情數(shù)據(jù)處理

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于PYNQ的圖像視覺顯著性檢測系統(tǒng)設計[D]. 董亦博.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[2]人臉檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 王琳.北京郵電大學 2014



本文編號：3146593