【摘 要】
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近年来人脸检测技术在计算机视觉和图像处理领域得到了越来越广泛的应用，该技术作为一种融合多个研究领域的技术在安全访问控制、生物识别、媒体应用等方面扮演着越来越重要的
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近年来人脸检测技术在计算机视觉和图像处理领域得到了越来越广泛的应用，该技术作为一种融合多个研究领域的技术在安全访问控制、生物识别、媒体应用等方面扮演着越来越重要的角色。随着半导体工艺的发展，很多学者开始尝试着采用超大规模集成电路(VLSI)的设计方法来加速人脸检测算法，在检测性能上实现了大幅提升，满足了更多的多媒体应用需求。 本文介绍了人脸检测的相关研究背景和实现方法，选用Adaboost算法作为本文的人脸检测实现方案。在深入理解Adaboost算法的基础上，分析人脸特征的选取对检测效果的影响，采用一种光照不变的局部结构特征来构建人脸分类器，并针对硬件实现的特点，给出了一种并联的分类器组合结构。根据Adaboost分类器完成人脸检测的流程，给出了一种实时的多人脸检测硬件架构。同时完成模块接口的设计，使得人脸检测模块能够方便快捷地集成到SoC系统中。最终，完成了一个兼容AMBA2.0总线规范的人脸检测内核的设计。 在完成人脸检测内核的RTL设计后，搭建基于AMBA总线架构的验证环境，完成模块级仿真和系统级仿真。同时进行FPGA验证，对RTL代码进行综合、布局、布线以及时序分析，建立FPGA原型，设计消耗逻辑门数门约为56k。仿真结果表明：本文设计的人脸检测内核，能满足实时检测的需求，对于320×240大小的图像，检测速度达66帧/秒，达到设计指标要求。
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