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人脸检测是基于数字图像处理的特殊物体检测,目的是要在静态图像或活动视频中,排除掉图像的环境背景成分,准确检测、定位出人脸部分所在的图像区域。作为重要的人脸信息处理技术,人脸检测已经成为了计算机视觉中一项热门的研究内容。随着DSP嵌入式系统的高速发展,逐渐确立了其在数字图像处理领域上的优势。相比基于PC机的人脸检测系统,DSP人脸检测系统拥有更廉价、更轻便、更高效的优点。DSP人脸检测系统的检测速度和检测率是重要的评价指标。本文在此思想指导下,采取Gentle Adaboost人脸检测算法,研究、训练出一套适合DSP实时检测的人脸检测级联分类器,运用合理的图像检测策略和开发的DSP系统检测代码,着力优化检测工程,在基于[MS320DM642的人脸检测系统上实现快速、准确的人脸检测。本文的主要工作分为以下三个方面：(1)在深刻理解Gentle Adaboost检测算法的基础上,以PC机为平台,利用VC++和Opencv软件开发工具,依托合理的训练样本,训练合适的人脸检测分类器。完成检测算法的仿真,与专家训练的分类器进行效能对比,分析本文训练的级联分类器在检测率和检测速度上的优劣,验证其在DSP检测系统上的可行性。(2)以[MS320DM642为核心,合理选择系统外围芯片,在硬件模块方面提出自己的平台设计思路；设计检测算法的关键数据结构,合理运用DM642芯片的API语言,在软件模块方面介绍代码开发过程。成功设计出基于TMS320DM642的人脸检测系统,实现、确保检测系统的正常运行。(3)为了提高检测系统的检测速度,从优化函数结构代码、优化CCS工程参数、优化检测视频图像信息量入手优化,并对不同人脸和多种姿态人脸进行检测,验证检测系统的实际检测性能。