基于ARM9的人臉檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究的中期報(bào)告一、研究背景人臉檢測技術(shù)在視頻監(jiān)控、安防、身份認(rèn)證等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的人臉檢測算法主要采用基于特征或者統(tǒng)計(jì)模型的方法，如AdaBoost、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、HOG、LBP等。但這些算法都需要較大的計(jì)算量和存儲空間，對于一些資源受限的嵌入式設(shè)備來說，運(yùn)行效率不高，不利于實(shí)時(shí)處理?；诖?，許多學(xué)者通過在ARM嵌入式處理器上實(shí)現(xiàn)人臉檢測算法，使得該技術(shù)能夠在較小型設(shè)備上運(yùn)行，具有很好的應(yīng)用前景。因此，本文研究基于ARM9的人臉檢測系統(tǒng)，旨在實(shí)現(xiàn)高效且準(zhǔn)確的人臉檢測。二、研究目標(biāo)本文的主要研究內(nèi)容和目標(biāo)如下：1.設(shè)計(jì)一種基于ARM9的人臉檢測系統(tǒng)，能夠在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的人臉識別功能。2.針對傳統(tǒng)的人臉檢測算法在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行效率低的問題，采用適合ARM9體系結(jié)構(gòu)的優(yōu)化算法，提高系統(tǒng)的檢測速度。3.采集大量人臉圖像，建立適合ARM9處理的人臉檢測數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練和測試模型。三、研究內(nèi)容1.人臉檢測算法的優(yōu)化為了加快人臉檢測的速度，本文將采用下采樣、積分圖像、分類器級聯(lián)等優(yōu)化技術(shù)。下采樣是指在保持圖像較佳清晰度的前提下，縮小圖像尺寸，從而減小圖像像素的數(shù)量，從而提高人臉檢測的速度。積分圖像是一種快速計(jì)算圖像中像素點(diǎn)和的方法，可極大地縮短型檢測算法中的計(jì)算時(shí)間。而分類器級聯(lián)技術(shù)則是基于逐層篩選的原理，可以較快地定位出人臉區(qū)域，提高人臉檢測的準(zhǔn)確率和速度。2.人臉檢測系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)本文將選用ARM9處理器作為人臉檢測系統(tǒng)的核心，結(jié)合DSP和FPGA等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理、存儲等功能。具體硬件設(shè)計(jì)方案和細(xì)節(jié)將在后續(xù)研究中進(jìn)行詳細(xì)闡述。3.人臉檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)本文將設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于Linux系統(tǒng)的人臉檢測軟件，主要包括圖像采集、預(yù)處理、檢測、顯示等模塊。其中，涉及的算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和HOG特征。四、研究進(jìn)度目前，本文已經(jīng)完成了以下工作：1.對常用的人臉檢測算法進(jìn)行了較深入的研究和分析。2.在ARM9處理器上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于CNN的人臉檢測算法，并對其進(jìn)行了測試。結(jié)果表明，該算法在ARM9嵌入式設(shè)備上可以獲得較高的準(zhǔn)確率和較快的速度。3.采集并整理了一批人臉圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建了適合ARM9處理的人臉檢測數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和測試提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。5.研究計(jì)劃接下來，本研究計(jì)劃完成以下任務(wù)：1.研究并優(yōu)化傳統(tǒng)人臉檢測算法，在ARM9嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效的人臉檢測。2.設(shè)計(jì)一個(gè)硬件平臺，實(shí)現(xiàn)人臉圖像的采集、存儲和預(yù)處理等功能，并與ARM9進(jìn)行有效集成，為后續(xù)檢測算法的部署打下良好的基礎(chǔ)。3.在Linux系統(tǒng)上開發(fā)人臉檢測軟件，融合CNN和HOG等算