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嵌入式人脸检测系统研究
作 者: 张敏
导 师: 孙劲光
学 校: 辽宁工程技术大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 嵌入式Linux ARM9 系统移植 视频采集 人脸检测
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 45次
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内容摘要
随着人们对社会安全和生产安全的日益关注,在视频采集的基础上加入图像处理的元素所构成的智能系统备受关注,其中,以人脸特征为识别依据的身份认证系统应用前景最为广阔。目前这类系统多是基于PC的,存在着不易于携带、成本高、功耗大等缺点。而随着嵌入式系统相关技术的发展,嵌入式系统的功能和运算能力日益强大,这使得嵌入式人脸识别系统成为可能。人脸识别包括人脸检测与人脸识别两部分,本文对嵌入式人脸检测系统进行了研究。本文搭建了嵌入式人脸检测系统的硬件环境:嵌入式处理芯片选择的是S3C2440,它采用的是ARM9内核;视频采集模块由USB摄像头和云台构成,云台由两个舵机构成,分别控制云台的水平和垂直旋转方向;在存储空间上,设计采用了挂载SD卡的方法,将图片存储在SD卡上,达到了扩大图片存储容量的目的。本文的软件系统采用了目前较为流行的嵌入式操作系统+应用程序的开发模式。通过分析和比较各类嵌入式操作系统的特点,选择了嵌入式Linux操作系统,通过分析它的组成和移植方法,成功将其移植到目标板上。应用程序包括云台控制子程序、视频采集和人脸检测模块子程序。完成了舵机的驱动程序和云台控制程序,为用户提供了友好的云台控制界面;完成了基于V4L的视频采集程序;设计了人脸检测模块的工作流程,在人脸检测算法上,结合了基于肤色检测与基于AdaBoost的人脸检测算法的优点,设计并实现了基于肤色分割和AdaBoost的人脸检测算法,提高了检测率和运行效率。最后,对系统进行了测试,并根据测试结果,明确了下一步的工作。
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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