基于Impulse C的嵌入式人脸检测算法的软硬件协同设计及仿真

论文摘要

基于统计的人脸检测方法近年来发展迅速,与此同时随着嵌入式设备的发展,出现了基于嵌入式设备的实时人脸检测的需求。以Adaboost为代表,基于统计的人脸检测方法具有良好的识别率和适应性,但其计算量较大,目前主要的嵌入式设备还很难达到实时检测的性能要求。本文实现了基于FPGA平台的Adaboost算法,借助ESL工具设计并仿真验证了硬件协处理器,为嵌入式设备硬件加速设计提供了一种快速实现方式。本文主要工作和贡献为:1.研究分析Adaboost算法流程。分析了Adaboost算法运算密集程度及对嵌入式系统性能的影响。2.在FPGA平台上实现Adaboost算法,分析其性能并提出对Adaboost算法在嵌入式系统上提高性能的可行方法。3.研究Impulse C语言硬件描述方法,并在此基础上,实现了人脸检测的Adaboost算法中积分图运算的Impulse C描述。Impulse C是一种与ANSI C兼容的并行性扩展集,能够支持并行结构的描述,与EDK工具结合紧密。借助Impulse C实现了硬件加速模块,给出了模块硬件结构,VerilogHDL描述及ModelSim仿真波形,验证了其功能。4.利用硬件加速模块,在Xilinx公司Spartan-3E开发平台上实现了Adaboost人脸检测算法加速。

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第一章绪论

1.1 人脸检测应用发展

1.2 人脸检测技术的演进

1.3 本章小结

第二章 Adaboost 检测算法及改进

2.1 Boosting 算法简介

2.2 Adaboost 算法基本流程分析及改进

2.2.1 Adaboost 训练算法

2.2.2 Adaboost 级联检测算法

2.3 本章小结

第三章嵌入式系统的 Impulse C 实现

3.1 嵌入式系统设计

3.1.1 嵌入式系统软硬件划分

3.1.2 嵌入式设备硬件系统级设计

3.1.3 ESL 发展及自顶向下设计方法

3.2 Impulse C 简介

3.3 Impulse C 软硬件协同设计

3.3.1 Impulse C 软硬件模块设计

3.3.2 Impulse C 接口描述

3.3.3 软件仿真执行

3.4 本章小结

第四章基于FPGA 的硬件加速器设计

4.1 实验平台及算法的软硬件划分

4.1.1 FPGA 开发平台

4.1.2 软硬件划分

4.2 硬件加速器设计

4.2.1 硬件加速器结构

4.2.2 加速器模块工作流程

4.2.3 功能仿真

4.2.4 仿真波形

4.3 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

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