（信号与信息处理专业论文）基于dsp的嵌入式人脸识别系统的设计.pdf

中文摘要 摘要 随着社会的发展，人们对身份鉴别的准确性、安全性和实时性提出了更高的 要求，传统的身份识别方式已经不能满足这种需要，而生物识别技术以其自身的 特点和优势正得到了飞速的发展和广泛的应用。相对于指纹识别、声音识别、掌 纹识别等其它生物识别方法，人脸识别技术提供了一种直接、友好、方便、非侵 犯性、高可靠性和稳定性等优点的鉴别途径，这些优点使得人脸识别技术在身份 识别、自动监控、人机交互等众多领域有了很大的发展潜力。 本文在需求分析与实验的基础上，首先提出系统的总体设计方案，整个系统 的设计包括d s p 的硬件配置，人脸识别相关算法的研究及其在d s p 上的实现；以 s e e d v p m 6 4 2 型d s p 开发板为硬件开发平台，移植入人脸检测和人脸识别算法， 构建了基于d s p 的人脸识别系统。论文的主要内容包括： 1 深入研究了a d a b o o s t 算法原理，分别实现了人脸检测的分类器训练过程和 在线检测过程，并将其移植到d s p 人脸识别系统中。 2 对人脸识别算法进行了改进，提出了一种双向压缩的二维主成分分析和 p c a 相结合的人脸识别方法，即直接对二维图像依次进行行和列方向上的特征抽 取，在此基础上进行主成分分析以压缩特征维数，此方法在保证较高识别率的前 提下，节省了人脸特征所占的存储空间。 3 在d s p 集成开发环境c c s 中把系统的工作划分为图像采集、图像处理、 图像显示、网络初始化以及p c 机与d s p 间的网络通信这五个任务，并通过c c s 中集成的实时操作系统d s p b 1 0 s 对各任务进行配置，实现任务的合理调度。 4 利用d s p 控制摄像头实现了人脸图像的实时采集，构建人脸特征库，将其 存储在p c 机上，通过d m 6 4 2 的网络接口实现了p c 机与d s p 的通信和实时配置。 在前期的算法验证时，在c m u m i t 的正面人脸数据库上，对基于a d a b o o s t 的人脸检测算法测评，证实了该算法的实时性和有效性；在o r l 人脸数据库上， 对改进的人脸识别算法测评，经过多次反复的参数调整，使得识别率最高达到了 9 7 5 ；在构建好完整的人脸识别系统后，进行实时测试，实验结果表明该系统构 建合理，在实时性、正确性、安全性方面达到了预期目标。 关键词：人脸检测，人脸识别，a d a b 0 0 s t ，二维主成分分析，d m 6 4 2 英文摘要 a b s t r a c t a sm ed e v e l o p m e n to fs o c i e t y p e o p l ep u t sf o n v a r dl l i 曲e rr e q u i r 锄e n t st om e a c c u r a c y ，s e c u r i t ya i l dr e a l - t i m eo fp e r s o n a li d e n t i f i c a t i o n ，仃a d i t i o n a lm e t h o d sn ol o n g e r m e e tt h e r e q u i r e m e n t s ， w h i l eb i o m e t r i ci d e n t i 6 c a t i o n t e c l l n o l o g yo b t a i n s f a s t d e v e l o p m e n ta n dw i d ea p p l i c a t i o nw i mi t so w nc h a r a c t e n s t i c sa n da d v a n t a g e s c o m p a r e dt oo t h e rb i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o ns u c ha sf i n g e 叩r i n t ，v o i c e ，p a l m p r i ma n ds o o n ，f a c er e c o g n i t i o nt e c i l i l o l o g yp r 0 v i d e saw a y o fi d e n t i f i c a t i o nw h i c hi sd i r e c t ，衔e n d l y ， c o n v e n i e n t ，n o n - i n v a s i o n ，h i 曲r e l i a b i l i t y 锄ds t a b i l i u t h e s ea d v a n t a g e sm a l ( ef a c e r e c o 盟i t i o nh a v e 莎e a tp o t e n t i a l i t i e si nm a n yf i e l d ss u c ha sp e r s o n a li d e n t i f i c a t i o n ， a u t o m a t i cm o n i t o ra n dc o n t r 0 1a 1 1 dh u m a n - c o m p u t e ri n t e r a c t i o na 1 1 ds oo n b a s e do nr e q u i r e i t l e n ta n a l y s i sa n de x p 甜m e n t ，m i sp a p e rf i r s t l yp r e s e n t e dt h e w h o l er e a l i z a t i o ns d l 锄eo fs y s t 锄，t h ed e s i g no ft h ew h 0 1 es y s t e mi n c l u d e dh a i d w a r e c o n f i g u r a t i o no fd s p t h es t u d yo fr e l a t e da l g o r i t l l l n so ff a c er e c o 印i t i o na n di t s r e a l i z a t i o no nd s p ，t h e l lu s e ds e e d v p m 6 4 2d s pd e v e l o p m e n tb o a r da sm eh a r d w a r e d e v e l o p m e n tp l a t f o r m ，仃a i l s p l 觚t e d t h ea l g o r i t h m so ff a c ed e t e c t i o na n df a c e r e c o 趴i t i o ni n t od s p ，a n dt h e nc o n s t m c t e dm ef a c er e c o 印i t i o ns y s t 锄b a s e do nd s p t h e m a i nc o n t e n t so ft h i sp a p e ra r ea sf o l l o w ： 1 d e 印l ys t u d i e dm ea l g o r i t h mp r i n c i p l eo fa d a b o o s t ，r e s p e c t i v e l yr e a l i z e d 仃a i n i n gp r o c e s so fc l a s s i f i e ru s e df o rf a c ed e t e c t i o na n dd e t e c t i n gp r o c e s so n - l i n e ，a n d t l ? a n s p l a n t e di ti n t ot h ef a c er e c o g n i t i o ns y s t e i no fd s p ： 2 i i i l p r o v e dt h ea l g o r i t l l i no ff a c er e c o g n i t i o n ，p u tf o n v a r dam e t h o dc o m b i n e d w i mb i d i r e c t i o n a lt w o d i m e n s i o n a lp d n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i sa 1 1 d p c a ，t 1 1 a ti s ， f i r s t l ye x 舰c t i n gf e a t u r e s i nt 1 1 ed i r e c t i o no fr o w 锄dc 0 1 u m ni nt u md i r e c t l yo n 觚。一d i m e n s i o n a li m a g e ，t h e no nt h eb a s i so fw h i c hc o m p r e s s i n gf e a t u r ed i m e n s i o n s u s i n gp r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ，t h i sm e m o dn o to n l yg u a r a j l t e sh i g hr e c o g n i t i o n r a t eb u ta l s os a v e ss t o r a g es p a c ef o rf a c ef e a t u r e s 3 i nt h ei n t e g r a t e dd e v e l o p m e n te n v i r o 啪e n tc c so fd s p ，m ew o r ko fs y s t e mi s d i v i d e di n t of i v et a s k sw h i c ha r ei m a g ea c q u i s i t i o n ，i m a g ep r o c e s s i n g ，i m a g ed i s p l a y ， n e t 、) i ，o r ki n i t i a l i z a t i o n 锄dn e t 、) i ，o r kc o m m u m c a t i o nb e 觚e e i lp ca n dd s p t h e i lt l l e a u t h o rc o n 6 9 u r e dt h e s ef i v et a s k su s i n gr e a l - t i m eo p e r a t i n gs y s t e md s p b i o si nc c s ， r e a l i z e dp r o p e rs c h e d u l i n g 锄o n gt h e s et a s k s 4 r e a l i z e dr e a l - t i m ea c q u i s i t i o no ff a c ei m a g eu s i n gc c dc a r r l e r ac o n t r o l l e db y 重庆犬学硕十学位论文 d sp ，e s t a b l i s h e ds y s t e m so w nf a c ef e a t u r ed a t a b a s e ，a n ds t o r e dt h e mo np c ，r e a l i z e d c o m m u n i c a t i o nb e t w e e nd s p 觚dp ca n dr e a l t i m ec o n 矗g u r a t i o nb yn e t w o r ki n t e r f a c e o fd m 6 4 2 i i lm ep r o p h a s ea l g o r i t h mv e r i 丘c a t i o n ，i ts h o w e dt h a tt l l ea l g o r i t o ff a c e d e t e c t i o nb a s e do na d a b o o s tm e tt h er e q u i r e m e n to fr e a l - t i m ea 1 1 de 衔c i e n c yo nt h e b a s i s0 f 行o n tf a c ed a t a b a s eo fc m u m i t ；t b s t i n go nt h ef a c ed a t a b a s eo f0 r l u s i n g i m p r o v e dm e t h o do ff a c er e c o g n i t i o n ，i ts h o w e dm a tm e1 1 i g h e s tv a l u e o ff a c e r e c o g n i t i o nr a t er e a c h e du p9 7 5 ，t h r o u g l lm a i l yt i m e sa n dr 印e a t e dp a r a m e t e r a d j u s t l n e n t ；a j f t e rc o m p l e t e dc o n s t n l c t i o no ff a c er e c o g n i t i o no nd s p t h ea u t h o rt e s t e d i nr e a l t i m eo nm i ss y s t e i i l ，t h er e s u l t 如n h e rv e r i 6 e dm er a t i o n a l i t yo fs y s t e m s c o n s t r u c t i o n ，a c h i e v e de x p e c t e do b j e c t i v ei nm ea s p e c to fr e a l - t i m e ，a c c u r a c ya n d s e c u r i t v - k e y w o r d s ： f a c ed e t e c t i o n ，f a c er e c o g n i t i o n ，a d a b o o s t ，t w o d i m e i l d i o n a lp r i n c i p a l c o m p o n e n ta n a l y s i s ，d m 6 4 2 学位论文独创性声明 本 人 声 明所 呈交 的盈 士 学位论文 曩盈堕p 鱼鱼丝釜煎垒睦逊垫垒垒叁鱼! 鹭惟我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论 学位论文作者签名：彦嚏民 签字日期： ：橱啼 签字日期： 。c 铎6 冈彳日 伽彳铎6 同千日 学位论文使用授权书 本人完全了解重庆大学有关保留、使用学位论文的规定。本人完全同意中 国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库出版章程( 以 下简称“章程” ) ，愿意将本人的礁士学位论文蕉蕴区p 鱼鲢篮i 幽务锄a 设可 提交中国学术期刊( 光盘版) 电子杂志社( c n k i ) 在中国博士学位论文全文数 j 据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库以及重庆大学博硕学位论文全文 数据库中全文发表。中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论 文全文数据库可以以电子、网络及其他数字媒体形式公开出版，并同意编入c n k i 中国知识资源总库，在中国博硕士学位论文评价数据库中使用和在互联 网上传播，同意按“章程 规定享受相关权益和承担相应义务。本人授权重庆大 学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公开论文的全部或部分内 容。 作者签名：筮生鱼 导师签名： 备注：审核通过的涉密论文不得签署。授权书一，须填写以下内容： 该论文属于涉密论文，其密级是堡纽，涉密期限至年一月一日。 说明：本声明及授权书堂筮装订在提交的学位论文最后一页。 l 绪论 1 绪论 1 1 课题研究的目的与意义 随着社会的发展，对身份验证的需求也日益增加。生物特征是人的内在属性， 具有较强的自身稳定性和个体差异性，因此可作为身份认证较好的依据。现今， 适合身份验证的识别方法已经有很多种，如指纹、虹膜、掌纹、步态、表情等等， 而人脸作为人的生物特征之一，在使用上较其它的生物特征更友好、直接和方便， 对于使用者无任何心理障碍，是一种容易被人们接受的非侵犯性识别方法，因此 人脸识别技术近年来己成为计算机视觉和模式识别领域中的一个前沿课题【2 1 。另 外，人脸识别技术的研究由于涉及心理学、神经科学、图像处理、模式识别、计 算机视觉、统计学和人工智能等众多学科知识，因此，技术含量高且市场需求大， 其产品具有很强的赢利前景。 通常的人脸识别系统是基于计算机进行处理的，在类似于入口管理、门禁系 统等对处理速度和装置大小要求较高的场合，不是很适用，新兴的数字信号处理 器的出现，以其高速、准确的性能为自动人脸识别带来了新的途径。 自动人脸识别技术在个人身份认证和视觉监控等领域有着广阔的应用前景。 例如在公安司法领域对各种身份证件的识别和对嫌疑犯的识别；在商业领域对各 种信用卡和银行卡用户的识别；在银行、商店和机场等场合的视觉监控和安全系 统的识别以及在人机交互领域的识别应用等。 总之，人脸识别技术提供了一种直接、友好、方便、非侵犯、高可靠和稳定 的鉴别途径，因此，它有着非常广阔的应用前景，自动人脸识别系统在各种不同 领域中的应用必将对人们生活的各个方面产生深刻的影响。 1 2 国内外研究现状与进展 1 2 1 人脸识别的定义 人脸识别是指基于已知的人脸样本集，利用计算机分析比较人脸图像中的视 觉特征信息，运用图像处理和模式识别等技术从静态或动态场景中获得并分析一 个或多个人脸，从中提取出有效的识别信息，来自动鉴别图像中待识别人的身份 的一门技术。具体来说，就是先判断图像中是否存在人脸，如果存在，则进一步 确定每张人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息进 一步提取每张人脸所代表的具体个人的过程。 人脸识别概念可简单描述为：给定某一场景的静态图片或动态视频图像，根 据存储的人脸库识别或确认一个或更多的人，人脸识别的过程一般可以分为三个 重庆人学硕+ 学位论文 部分： 人脸检测定位：判断输入图像或视频序列中是否存在人脸，如果有，则从背 景中检测出人脸，并分割人脸； 人脸特征提取：对找到的每个人脸，抽取其主要面部特征，包括位置、形状 等信息； 匹配识别：根据面部特征定位的结果，与人脸数据库中的人脸逐个比对，判 断该人脸的身份信息。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图 像采集、人脸定位、人脸识别预处理、特征提取、身份确认等，而狭义的人脸识 别特指通过人脸进行身份比对或确认。 1 2 2 人脸识别的发展历史 人脸识别的研究发展到现在已经有4 0 年左右的历史了，它的发展大致分为以 下三个阶段： 第一阶段是手动识别阶段，这一阶段研究主要是人脸识别所需要的面部特征， 识别过程全部依赖于操作人员，具有代表性的是1 9 世纪末法国科学家s i rf r a n i s g a l t o n 的侧面人脸识别研究。 第二阶段是人机交互识别阶段，始于上世纪6 0 年代末7 0 年代初，当时许多 不同学科的科学家进行了大量的基础性研究，为人脸识别技术的兴起奠定了坚实 的基础，早期的人脸识别主要研究以提取人脸几何特征的方法和利用模版匹配为 主，通过人脸面部特征间距离的不同和图像灰度值的相关信息来进行人脸识别， 一般都是局限于基于人脸的外部轮廓的方法，还不能摆脱人的干预。 第三阶段是真正的机器自动识别阶段，近十余年来，随着高性能计算机的发 展，人脸模式识别方法有了较大的突破，人脸识别从开始的手动标记特征发展到 了机器自动识别阶段，表现为自动从一个给定的静态图像或视频中定位人脸并抽 取面部特征，将分类器设计应用到人脸识别上来。 目前人脸识别领域最著名的国际研究机构包括：美国麻省理工学院媒体实验 室( m i t ) 及人工智能实验室、南加州大学( u s c ) 、c m u 卡内基梅隆机器人研究 及交互系统实验室、马里兰大学( u m d ) 等，另外一些国家或地区也有不少的研 究机构在人脸识别领域进行了大量的研究工作。 9 0 年代中后期以来，国内的许多研究机构在自然科学基金、8 6 3 计划、攀登 计划等资助下，开始了对人脸识别的研究，其中主要包括清华大学计算机系、自 动化和电子系、哈尔滨工业大学、南京理工大学信息学院、中科院自动化所、上 海交通大学图像处理与模式识别研究所、中山大学数学系、西北工业大学等，他 们在人脸识别研究领域都进行了许多很有意义的尝试，积累了经验。 2 l 绪论 现阶段，人脸识别各种算法的评测部分都是在已经分离了背景的人脸数据库 上完成的，通常所说的人脸识别就是特征提取和识别，其核心就是选择适当的人 脸表征方式和分类决策，虽然人类本身能毫不费力地识别人脸，但对于计算机来 说，完成同样的任务却困难得多，这一困难来源于计算机本身学习能力的局限性， 另一方面则是由人脸识别技术的复杂性造成的。 人脸虽然具有相对稳定的特征和结构，但同时人脸具体形态的多样性和所处 环境的复杂性也造成了识别的巨大困难，此外，人脸识别研究同时涉及到图像处 理、计算机视觉、模式识别、人工智能、神经网络、生理学、心理学等诸多学科， 这使得人脸识别成为一项极富有挑战性的研究课题。 1 3 论文设计思路与内容安排 1 3 1 设计思路 首先，在算法的前期验证阶段对人脸检测及人脸识别算法进行深入地理论研 究，在v c + + 或m a t l a b 环境下进行算法的仿真与验证，并对部分算法提出改进； 其次，以t i 公司的t m s 3 2 0 d m 6 4 2d s p 处理器为核心，对其视频口和视频编 解码芯片进行j 下确配置，通过d s p 控制c c d 摄像头实时采集人脸图像，并通过显 示器实时显示；对系统的工作任务进行划分，通过d s p b i o s 进行资源的合理配置， 完成系统的多任务实时调度，从而构建基于d s p 的人脸识别系统； 最后，在d s p 中实现图像核心处理算法的移植，使其能完成人脸检测和人脸 识别的功能；另外，根据s o c k e t 编程原理编写基于m f c 的控制台程序，便于d s p 与p c 机的通信和实时配置；优化系统硬件配置和软件算法，提高系统的稳定性和 实时性，使其能应用到实际工作场合。 1 3 2 论文的内容安排 本文共分为六章。 第一章为绪论部分，主要介绍课题的研究目的和意义，根据国内外研究现状 及其进展，介绍人脸识别的定义、发展历史，提出本文设计思路和内容安排。 第二章介绍系统的开发平台，包括硬件平台和软件丌发环境，简要介绍 d s p 6 0 0 0 系列的特点，以及用于本课题的核心处理器d m 6 4 2 的特点及优点；其次 介绍s e e d v p m 6 4 2 开发板及其性能指标。软件方面，介绍d s p 集成开发环境c c s 和实时底层软件d s p b i o s 。 第三章着重讲述人脸检测算法的研究与实现，从a d a b o o s t 算法的原理及实现 步骤都详细阐述，分为h a a r 型特征、积分图计算、弱分类器、强分类器、级联分 类器的训练过程，以及在线检测过程，最后给出在人脸检测库上的实验结果。 第四章简要介绍图像预处理采用的算法，着重讲述本课题研究的几种典型的 重庆火学硕十学位论文 人脸识别算法，从一维的“特征脸”方法、主成分分析( p c a ) 和线性鉴别分析( f l d ) 相结合的f i s h e m c e s 方法，到基于图像矩阵的2 d p c a 算法，一一作研究与实现， 针对选用算法存在的问题提出改进，即双向压缩的特征抽取与p c a 相融合的策略， 并与其它算法作分析比较。 第五章重点讲述基于d s p 的人脸识别系统的设计与实现，先给出系统的总体 设计方案，再讲述本设计的关键点，即d m 6 4 2 的视频接口、视频编解码芯片及其 视频驱动开发、d s p b i o s 中的任务设计、网络接口的应用设计，最后通过将已验 证的人脸检测和识别算法到d s p 成功移植，并给出系统的测试结果。 第六章是对工作的总结以及对需要进一步改进的地方指明方向。 4 2 系统的硬件平台与软件开发环境 2 系统的硬件平台与软件开发环境 基于d s p 的人脸识别系统的开发资源分为硬件开发平台和软件开发环境，其 中硬件开发平台包括d s p 开发板、外围设备如视频输入输出设备，它们是系统的 硬件基础，良好的硬件平台为系统功能的实现提供了强大的硬件支撑。软件丌发 环境主要是指软件的编辑、编译和运行环境，本设计中的人脸检测算法、图像预 处理算法、人脸识别算法、系统的d s p b l o s 配置程序、d s p 和p c 机之间的通信 协议等都是在软件开发环境中完成的。硬件开发平台和软件开发环境相结合，为 系统的功能实现奠定良好的基础。 2 1 系统的硬件平台介绍 2 1 1d s p 6 0 0 0 的介绍 自从2 0 世纪7 0 年代末第一片数字信号处理芯片d s p 问世以来，就以数字器 件特有的稳定性、可重复性、可大规模集成，特别是可编程性高和易于实现白适 应处理等特点，给数字信号处理的发展带来了巨大的机遇，1 9 9 7 年，美国德州仪 器( t i ) 公司发布了新一代d s p 芯片t m s 3 2 0 c 6 0 0 0 ，包括定点系列和浮点系列， 二者相互兼容，最早推出的c 6 2 0 l 的运算速度已经达到了1 6 0 0 m i p s ，在业界创造 了数字信号处理器处理能力上新的里程碑。 t m s 3 2 0 c 6 0 0 0 系列d s p 最主要的特点是在结构上采用了甚长指令字结构【3 】 此结构中由一个超长的指令字来驱动内部多个功能单元，因此d s p 可以单周期发 出多条指令，实现很高的指令级并行效率。 c 6 0 0 0 系列c p u 采用改进的哈佛结构，其程序总线和数据总线分开，取指令 和执行指令可以并行操作，进一步提高了指令的执行效率。 c 6 4 x 系列是t i 公司最高性能的通用数字信号处理器，其指令集功能强大，同 时内部c p u 的时钟频率很快，其中推出的1 g h z 版本的c 6 4 1 6 数字信号处理器， 芯片内部的八个执行单元可以同时执行，因此运算能力很强，十分适合用于视频 信号处理算法的实现，不过作为通用数字信号处理器，c 6 4 x 系列没有提供丰富的 外设接口，必须用f p g a 等可编程逻辑器件来实现与视频编解码芯片等的接口， 而这样做增加了外围电路设计的难度和复杂度，也影响了处理器的运算性能，为 此t i 公司专门为视频信号处理设计了d m 6 4 x 系列，该系列芯片都使用了c 6 4 x 系 重庆人学硕士学位论文 列的处理器核，并且在此基础上提供了许多视频处理所需要的外设接口，这样在 保留了c 6 4 x 系列强大的运算能力的同时，极大地简化了外围电路的设计，非常适 合用于视频信号处理的应用场合。 2 1 2d m 6 4 2 的特点和优点 t m s 3 2 0 d m 6 4 2 是t i 公司推出的一款面向数字多媒体应用的d s p 4 】，它在t i 的c 6 4 x d s p 内核基础上进一步集成了完备的外设接口，是目前应用于图像处理的 主流产品之一，其具有几个主要优点： 高性能的c 6 4 x 处理器核 高达6 0 0 m h z 的c p u 时钟频率( 最高可以达到7 2 0 m h z ) 、改进的哈佛结构、 使用3 2 字节的超长指令字、支持8 个高度独立的功能单元同时运行、支持数据不 对齐的存取架构、多达6 4 个3 2 位通用寄存器、所有指令都可条件执行、只有1 5 w 低功耗。 多级存储器架构 片内提供1 6 k 字节的一级程序缓存、1 6 k 字节的一级数据缓存、2 5 6 k 字节的 二级存储器可以被灵活配置成静态存储器或者二级缓存。 十分丰富的外设接口 可与多种同步异步存储器无缝连接的6 4 位外部存储器接口( e m i f ) 、多达6 4 通道的增强型直接存储器存取控制器( e d m a ) 、3 个可与通用视频编解码芯片无 缝连接的可配置视频端口、1 个音频输入输出接口、1 2 c 总线控制模块、 3 2 b i t 6 6 m h z 的p c i 主从接口、1 0 1 0 0 m b p s 以太网媒体访问控制器( e m a c ) ，这 些丰富的片上外设不仅能使用户很方便地对音频视频等各种复杂的运算进行高速 处理，还能方便无缝地连接视频音频编解码器件和以太网、p c i 总线等数据传输 接口，非常适合用于v o i p 、数字视频服务器、多通道数字视频录像机、多通道数 字视频监控等应用，提供高质量的视频编解码解决方案。 6 2 系统的硬什平台与辕什开发环境 熏箧耋】| 霞n 引量掣垂 ”：裂”hi _ 邑噩墓封 图2 1d m 6 4 2 的原理框图 f 镕2lp n n c 叫e b l o c kd 1 8 f f d m t ；4 2 2l3s e e d ，v p m 6 4 2 的介绍 二二“一乏 f 一 ：僦 i 羔! ：i ： i 。二i i ： = 厂= 。j 图2 2s e e d v p m 6 4 2 开艟板 f 1 922 d e v e i o p m e n i b o a r ds e e d - v p m 6 4 2 重庆人学硕士学位论文 本系统的硬件平台采用了合众达电子技术有限责任公司研发的一款型号为 s e e d v p m 6 4 2 的d s p 开发板【5 】，s e e d v p m “2 是一款专为各种视频应用而开发 的p c i 插卡或带有l o 1 0 0 m 以太网接口的独立模板，其上主要集成了d s p 、 s d r a m 、f l a s h 、v i d e o 、a u d i o 、u a r t 、i o 、r t c 、e s a m 、a t a 与网络接 口等外设，该开发板结构紧凑、布局合理、标准的半长p c i 插卡、4 路视频输入、 1 路视频输出、4 路音频立体声输入、8 路开入、8 路开出和2 路r s 2 3 2 爪s 4 2 2 r s 4 8 5 ， 异步串口分别由2 个高密度d b 2 6 连接器从p c 机后面板引出，+ 5 v 电源输入、 r j 4 5 以太网接口则从对边引出，a 1 r a 硬盘接口位于右上方，而1 路y c 视频输出 和4 路立体声音频输出则位于左上方。 s e e d v p m 6 4 2 开发板的主要技术指标： 主处理器：t m s 3 2 0 d m 6 4 2 ，工作主频高达7 2 0 m h z ，处理能力可达5 7 6 0 m i p s s d r a m ：4 m 唪6 4 位，工作时钟为1 3 3 m h z f l a s h ：4 m 木8 位，7 0 n s ( 2 0 年数据保存，1 0 0 0 0 0 0 次擦写) 4 路视频输入：标准p a 洲t s c 制式模拟视频输入 l 路视频输出：标准p a l n t s c 制式模拟视频输出 p a l ：7 2 0 ，i c 6 2 5 2 5 帧秒 n t s c ：7 2 0 木5 2 5 3 0 帧秒 4 路音频输入输出：标准模拟音频( m i c r o p h o n e 或l i n ei i l 输入输出) ，支持 8 z 9 6 k h z 16 2 0 2 4 3 2 位采样 2 路异步串口：r s 2 3 2 r s 4 2 2 r s 4 8 5 可编程配置传输率：r s 2 3 2 ：1 m b a u d ：r s 4 2 2 r s 4 8 5 ：1 9 2 mb a u d 数字i o ：8 路开入8 路开出 实时时钟：提供年、月、日、星期、时、分、秒等实时信息，提供5 1 2 幸8 位e e p r o m p c i 接口：3 2 位，3 3 m h z ，支持主从模式的p c l 2 2 标准 以太网接口：l o m 1 0 0 mb a s e t x 标准 a r a 硬盘接口：实现a t a 的p 1 0 4 0 传输方式 2 2 系统的软件开发环境 2 2 1d s p 集成开发环境c c s 为了充分发挥d s p 芯片的高性能，t i 公司推出了强大的集成开发环境c c s ( c o d ec o m p o s e rs t u d i o ) 【6 】，其中包括了几乎所有的代码生成工具，c c s 具有实 时、多任务、可视化的软件开发特点，使用c c s 提供的工具，开发者可以非常方 便地对d s p 软件进行设计、编码、编译、调试、跟踪和实时性分析。 具体包括以下几部分： 8 2 系统的硬件平台与软件开发环境 集成可视化开发界面，可直接编写c 、汇编、h 文件、c m d 文件等 集成代码产生工具，包括汇编器、优化c 编译器、链接器等 集成调试工具，如装入执行代码( o u t 文件) 、查看寄存器、存储器、反汇编、 变量窗口等，支持c 源代码级调试 支持多d s p 调试 断点工具，有硬件断点、数据空间读写断点、条件断点等 探针工具，可用于算法仿真、数据监视 分析工具，可用于评估代码执行的时钟数 数据的图形显示工具，支持多种方式，可自动刷新 提供g e l 工具，用户可以编写自己的编程面板和菜单，方便直接地修改参量、 配置参数 提供d s p b i o s 工具，增强对代码的实时分析能力，调试程序执行的优先级，方 便管理或使用系统资源，从而减少了开发人员对硬件熟悉程度的依赖性。 2 2 2 实时底层软件d s p b 1 0 s d s p b i o s 简介 d s p b i o s 是一个简易的实时嵌入式操作系统【。刀，主要面向实时调度与同步， 主机目标系统通讯，以及实时检测等应用，具有实时操作系统的诸多功能，如任 务的调度管理、任务问的同步和通讯、内存管理、实时时钟管理、中断服务管理、 外设驱动程序管理等，t i 已在d s p 集成丌发环境c c s 中嵌入了d s p 愿i o s 开发工 具，故操作十分方便。 使用d s p b i o s 开发d s p 软件主要优势有两点：一，所有与硬件有关的操作 都可以借助d s p b i o s 提供的芯片支持库函数完成，避免了直接控制硬件资源。开 发人员可以通过c c s 提供的图形化工具在d s p b i o s 的配置文件中完成这些设置， 也可以在代码中通过d s p b i o sa p i 调用进行动态设置。二，开发程序在运行时与 传统开发的d s p 程序有所不同，在传统开发过程中，用户自己完全控制d s p ，软 件按照顺序依次执行，而在使用d s p b i o s 后，由d s p 愿i o s 控制d s p ，用户的应 用程序建立在d s p b i o s 的基础上，并在其调度下按任务、中断的优先级排队等待 执行。 d s p b 1 0 s 由三部分组成：d s p b i o s 实时内核与a p i 、d s p b i o s 分析工具以 及d s p b i o s 配置工具，其中d s p b i o s 为用户提供1 5 0 多个a p i ，d s p b 1 0 s 分 析工具可以辅助c c s 实现程序的实时调试，以可视化的方式观察程序的性能，而 不影响应用程序的运行；d s p b i o s 的配置工具可以进行可视化地设置d s p b i o s 模块参数、建立d s p b i o s 对象，如软件中断和任务等。 一个使用d s p b 1 0 s 丌发的应用程序主要是通过调用一系列的d s p b i o s 实时 9 重庆人学硕十学位论文 库中的a p i 函数来实现的，这些a p i 函数是为硬件目标板的嵌入式程序工作，包 括在实时、i o 模块、软件中断模块、时钟管理的情况下捕获信息所进行的操作。 d s p b i o s 中的线程 d s p b i o s 内核通过在单一处理器上允许高优先级线程抢占低优先级线程的 方式支持不同优先级的多种类型线程，并负责处理各线程之间的各种相互作用， 包括通讯、同步等。 d s p b i o sa p i 提供可伸缩的实时核，还提供了有优先级的多线程处理，它是 专为那些需要实现实时调度、同步以及通信的应用程序而设计的，在一个包含 d s p b i o s 内核的应用程序中，有四种主要线程：硬件中断( h w i ) 、软件中断( s w i ) 、 任务( t s k ) 、后台线程( i d l ) ，他们的优先级依次从高到低。 1 ) 硬件中断模块用来管理硬件中断，能为d s p 中的每个硬件中断配置中断服 务程序( i s r ) ，硬件中断用来处理时问苛刻的关键任务，可以处理发生频 率在2 0 0 l 洫左右的事件。 2 ) 软件中断模块适用于处理一些发生速率较低的任务或对实时性要求较低的 任务。 3 ) 任务模块适用于处理一些发生速率较低的任务，可以处理时间限制在 1 0 0 m s 以上的事件，它与软件中断的区别在于每个任务都有自己的堆栈， 任务间支持同步和通讯，一个任务可以挂起等待某一资源有效，任务线程 内部分为1 6 个优先级。 4 ) 后台线程用于没有时间限制的非关键处理，只有在其它线程不运行时才运 行。 当没有硬件中断或处理完硬件中断时，d s p b i o s 内核会优先切换到软件中断 ( 如果这时有软件中断在等待的情况下) ，并调用软件中断中指定的函数，当处理 完所有的软件中断后，再切换到任务线程，执行任务对象中指定的函数，若中间 有硬件中断发生，d s p b i o s 内核会优先处理硬件中断，其次是软件中断，然后才 是回到刚才任务中继续执行，在执行完前面所有的线程后，d s p b i o s 内核才进入 后台i d l 线程。 任务问的通讯和同步 d s p b i o s 为任务线程之间提供了通讯和同步手段，主要用到了信号量 ( s e m ) 、邮箱( m b x ) 、队列( q u e ) 三种。 信号量用于在一组竞争的任务间协助访问共享资源，邮箱用于把消息从一个 任务传给另一个任务。队列通过q u e 模块来管理，该模块提供了一系列的队列操 作函数，如动态创建一个队列、在队列的末尾添加元素项等。 d s p b i o s 启动过程 1 0 2 系统的硬件平台与软件开发环境 1 ) 复位中断产生后，h w ii 也s e t 将调用中断服务程序ci n t 0 0 。 2 ) 在ci n t o o 中完成系统的初始化，包括d s p b i o s 配置中制定的各个寄存器的 设置以及p l l 倍频设置等。 3 ) 调用b 1 0 si n i t ( ) 函数初始化d s p b i o s 模块。 4 ) 调用m a i n ( ) 函数进行用户的初始化。 5 ) 在m a i n ( ) 函数结束返回后，调用b i o ss t a n ( ) 函数启动d s p b i o s ，开始 按优先级执行硬件中断、软件中断、任务线程。 6 ) 当前面三种线程都没有执行时，d s p b i o s 进入i d lfl o o p 循环程序，执行 后台的i d l 线程，若有高优先级的线程出现，便从后台线程返回。 3 人脸检测算法的分析与设计 3 人脸检测算法的分析与设计 3 1 人脸检测算法综述 人脸检测问题最初来源于人脸识别，早期的人脸识别研究主要针对具有较强 约束条件的人脸图像( 如无背景的图像) ，往往假设人脸位置己知或很容易获得， 因此人脸检测问题并未受到重视，随着人脸应用范围的不断扩大和开发实际系统 需求的不断提高，这样的假设不再满足要求，人脸检测丌始作为独立的研究内容 发展起来了。 人脸检测就是指在输入图像中确定人脸的位置、大小和姿态。2 0 世纪9 0 年代 以来，人脸检测的研究取得了较多的成果，这一阶段的研究更多的是以检测精度 的提高和各种视角的人脸检测为主要内容，但是有较高检测率的算法大多不能满 足实时性要求，而检测速度快的算法其效率又差强人意。经过十多年的发展，研 究者提出了多种检测方法，特别是那些利用运动、肤色和一般信息的方法，统计 和神经网络方法的使用也使在复杂背景和多分辨率中的人脸检测成为可能，近期 人脸检测的精度有了大幅度的提高，检测率可以达到9 0 以上。然而，人脸检测 要走向实际应用，检测速度是待解决的关键问题，因此，在检测精度提高的同时， 检测速度越来越受研究者们的重视。 目前国内外人脸检测问题的研究较多，比较著名的有麻省理工学院( m i t ) 、 卡耐基一梅隆大学( c m u ) 和伊利诺斯大学( u r l j c ) 等，国内如清华大学、北京 大学、亚洲微软研究院、中科院计算技术研究所和中科院自动化研究所等都有人 员从事人脸检测相关的研究。 人脸检测实际上是一个两类的人脸鉴别问题，即在一幅图像中只有人脸和非 人脸之分，基本思想是基于知识和基于统计的方法对人脸建模，比较所有可能的 待检测区域的人脸模型的匹配度，从而得到可能存在的人脸区域。 人脸检测方法可分为基于知识的和基于统计的方法两大类m j ： 基于先验知识的方法是将人脸面部器官之间的关系编码准则化的人