基于Adaboost算法的人臉檢測研究和在DM642上的實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉檢測是基于數(shù)字圖像處理的特殊物體檢測，目的是要在靜態(tài)圖像或活動(dòng)視頻中，排除掉圖像的環(huán)境背景成分，準(zhǔn)確檢測、定位出人臉部分所在的圖像區(qū)域。作為重要的人臉信息處理技術(shù)，人臉檢測已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)視覺中一項(xiàng)熱門的研究內(nèi)容。隨著DSP嵌入式系統(tǒng)的高速發(fā)展，逐漸確立了其在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域上的優(yōu)勢(shì)。相比基于PC機(jī)的人臉檢測系統(tǒng)，DSP人臉檢測系統(tǒng)擁有更廉價(jià)、更輕便、更高效的優(yōu)點(diǎn)。
　　 DSP人臉檢測系統(tǒng)的檢測速度和檢測率是重要的評(píng)價(jià)指標(biāo)

2、。本文在此思想指導(dǎo)下，采取Gentle Adaboost人臉檢測算法，研究、訓(xùn)練出一套適合DSP實(shí)時(shí)檢測的人臉檢測級(jí)聯(lián)分類器，運(yùn)用合理的圖像檢測策略和開發(fā)的DSP系統(tǒng)檢測代碼，著力優(yōu)化檢測工程，在基于TMS320DM642的人臉檢測系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的人臉檢測。
　　 本文的主要工作分為以下三個(gè)方面:
　　 (1)在深刻理解Gentle Adaboost檢測算法的基礎(chǔ)上，以PC機(jī)為平臺(tái)，利用VC++和Opencv軟件開

3、發(fā)工具，依托合理的訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練合適的人臉檢測分類器。完成檢測算法的仿真，與專家訓(xùn)練的分類器進(jìn)行效能對(duì)比，分析本文訓(xùn)練的級(jí)聯(lián)分類器在檢測率和檢測速度上的優(yōu)劣，驗(yàn)證其在DSP檢測系統(tǒng)上的可行性。
　　 (2)以TMS320DM642為核心，合理選擇系統(tǒng)外圍芯片，在硬件模塊方面提出自己的平臺(tái)設(shè)計(jì)思路;設(shè)計(jì)檢測算法的關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，合理運(yùn)用DM642芯片的API語言，在軟件模塊方面介紹代碼開發(fā)過程。成功設(shè)計(jì)出基于TMS320DM642的