發(fā)布時(shí)間：2017-12-27 08:29

  本文關(guān)鍵詞：基于Zynq的LBP人臉識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)　出處：《自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用》2016年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了提高人臉識(shí)別算法的處理速度,采用FPGA作為主要的運(yùn)算器件,在Zynq芯片上實(shí)現(xiàn)了基于LBP算子的人臉識(shí)別算法。對(duì)LBP算法進(jìn)行分析,并在原算法的基礎(chǔ)上提出改進(jìn)。結(jié)合Zynq的特征,對(duì)算法的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行軟硬件劃分,將計(jì)算量較大的特征提取和直方圖統(tǒng)計(jì)用FPGA進(jìn)行硬件加速,對(duì)算法的流程控制和計(jì)算量較小的特征比對(duì)用ARM實(shí)現(xiàn)。運(yùn)行的結(jié)果表明,算法能夠有效的進(jìn)行人臉識(shí)別,通過改進(jìn)算法和利用VIVADO HLS對(duì)算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)可以進(jìn)一步提高資源利用率并提高算法效率。
[Abstract]:In order to improve the processing speed of face recognition algorithm, FPGA is used as the main operation device, and a face recognition algorithm based on LBP operator is implemented on the Zynq chip. The LBP algorithm is analyzed and improved on the basis of the original algorithm. Combined with the characteristics of Zynq, the algorithm is divided into hardware and software. The feature extraction and histogram statistics with large amount of computation are accelerated by FPGA, and the algorithm flow control and smaller computation feature matching are implemented by ARM. The running results show that the algorithm can effectively face recognition. By improving the algorithm and optimizing the algorithm with VIVADO HLS, we can further improve the resource utilization and improve the efficiency of the algorithm.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人臉識(shí)別是指對(duì)經(jīng)圖像采集系統(tǒng)采集并處理后的人臉圖像進(jìn)行特征提取,與預(yù)存的人臉圖像進(jìn)行比對(duì)。在人臉識(shí)別算法中,涉及到很多數(shù)據(jù)量較大的運(yùn)算,傳統(tǒng)的嵌入式平臺(tái)(如ARM、DSP)計(jì)算能力非常有限,難以滿足實(shí)時(shí)性的要求。而FPGA可以通過編程方便的修改其內(nèi)部邏輯功能,從而實(shí)

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8 朱學(xué)毅;王崇駿;周新民;張W，

本文編號(hào)：1340947