基于TMS320DM642的智能安防监控系统

本文设计了一套嵌入式智能安防系统,实现了对运动目标的跟踪、定位,可以快速捕获人脸图像,利用模式识别与图像处理技术对人脸特征进行分析,提取其特征量并与人脸库中的特征量进行匹配,判断其是否为非法人员,若是则联合其他安防体系一起报警。     

基于张量分析的表情特征提取

表情识别的性能依赖于所提取表情特征的有效性,现有方法提取的表情基本上是人脸与表情的融合体,然而不同个体的人脸差异是表情识别的主要干扰因素。在表情识别时,理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。针对此问题,在三维空间建立人脸张量;然后用张量分析的方法将人脸特征与表情特征进行分离,使获取的表情参数与人脸无关。从而排除不同个体的人脸差异对表情识别的干扰。最后,在JAFFE表情数据库上验证了该方法的有效性。     

基于模糊隶属度的人脸图像年龄估计

由于人脸面貌特征与年龄存在着较大的不确定性,提出了基于模糊隶属度的人脸图像年龄估计.用对光照、尺度变化具有很强鲁棒性的Gabor小波变换提取人脸特征,为了避免维数灾难,降低后续计算量,利用主成份分析方法对提取到的特征进行降维,细致推导了适用于人脸图像年龄估计的模糊函数,根据最大隶属度原则,来估计人脸的年龄.在FG-NET人脸库及自建的FAID人脸库中进行了实验,取得了94％的最高识别率.     

一种基于人脸分割的PCA和SVM人脸识别方法

基于PCA和SVM提出了一种新的人脸分割法,将双眼、额头、鼻子、嘴等可以明显表征人脸的六类特征提取出来,舍弃双颊以及耳朵等特征量少的部位。融合上述人脸的特征识别结果,运用支持向量机的方法进行分类识别,实验结果表明,文章所提出的PCA与SVM融合的新的人脸分割方法能有效地对人脸进行分类,极大地提升识别率。     

采用草绘轮廓的3维人脸建模方法

为方便用户进行3维人脸形状设计,提出一种基于手绘轮廓的3维人脸建模方法。该方法的主要特点在于,一方面,引用姿态估计技术对人脸草图进行解析,将用户绘制的侧视人脸草图转换成对应的正视人脸草图,可支持用户选择多个视角绘制人脸;另一方面,采用多层映射机制建立人脸草图特征点与3维人脸特征点之间的一一对应关系,由对应特征点之间的形变量来控制生成3维人脸,保证草图笔画的几何形状信息能有效映射到3维模型中。实验结果表明,文中方法能快速生成形状新颖的特定人脸,可有效支持用户进行3维人脸形状的手绘建模。     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。     

二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法

基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。     

基于小波变换的人脸模型特征抽取方法

人脸识别的关键第1步在于这些抽取出来的特征量是不是可以很好地表达人脸的特征.为了快速地提取人脸特征,结合Lades提出的弹性匹配方法,对人脸的定位算法进行了改进,提出了一种基于小波变换的人脸定位方法.新的定位算法和Lades的方法比较,在计算量上有很大的减少,而定位准确率方面却没有下降.     

基于人眼优先拟合的AAM人脸特征点跟踪

使用主动外观模型(active appearance model,AAM)对人脸特征点进行跟踪时,当人脸姿态出现大幅度偏转以及初始位置与目标人脸偏离较大时,将导致人脸特征点跟踪失败.针对以上问题,应用支持向量机算法估算出当前人脸的偏转角度并对人脸姿态偏转模型中的参数进行实时更新,有效解决人脸姿态大幅度偏转问题.使用强跟踪卡尔曼滤波算法进行人眼跟踪,将所获取的当前人眼位置坐标与人脸姿态相结合优先对人眼进行特征点拟合,当人眼特征点拟合完成后再对剩余人脸部件特征点进行拟合,提高了人脸特征点跟踪的稳定性与实时性.最后通过实验表明算法在视频人脸特征点跟踪的准确性、实时性和鲁棒性方面具有良好的性能.     

基于MB-LBP算子和Multilinear PCA算法的人脸识别

针对运用MB-LBP算法提取的人脸特征维数较高、而直接用MB-LBP算法提取的特征进行人脸识别时计算量较大的问题,提出一种融合MB-LBP和Multilinear PCA算法的新的人脸识别方法。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征;然后用Multilinear PCA算法对提取的人脸特征进行降维;最后用最近邻分类器进行人脸识别。在FERET人脸库上进行验证,实验结果表明,该方法的识别率高于传统PCA、分块PCA、LBP和PCA相结合的方法。     

中性线有源滤波器重复学习控制及其数字算法实现

提出了一种新型中性线谐波治理装置,通过三个单相变压器的特殊连接方式,仅使用一个单相全桥逆变电路即可完成补偿要求,同时避免承受电网基波电压,有效降低开关损耗以及控制复杂程度;介绍了重复学习控制策略并给出其控制模型;最后使用FPGA和DSP给出了该控制的数字算法实现并研制了一套容量为10kVA的装置进行实验。     

基于DSP与FPGA的高速数据采集系统的设计

针对传统数据采集系统的不足,根据电力系统数据采集要求,构建了以DSP和FPGA为核心的数据采集系统。系统以FPGA为主控CPU,实现对AD转换器的控制,并实现数据的存储功能。该数据采集系统可实现16路最大工作频率为500kSPS的模拟信号采集,适用于电网信号的高速采集。     

基于FPGA和DSP的说话人识别系统的设计与实现

介绍了基于 Altera 的 FPGA 和 TI 的 DSP 的说话人识别系统的设计和实现方法,利用 FPGA并行计算能力,实现了语音信号的预处理、特征参数提取和模板匹配三个模块,提高了说话人识别系统的识别效率和识别速度,在性能上优于传统的基于 DSP 的实现方法,适用于电信网络中实时大容量的说话人识别系统。     

基于FPGA的一种新型8通道数据采集系统

以FPGA为核心控制模块,搭载MAX1300为数据采集模块,完成8通道、16位精度数据采集系统。采集数据在FPGA内部储存,DSP在适当时刻对其进行读取以完成伺服控制工作。针对以往数据采集系统的局限,FPGA内部对所采集数据进行预处理,减轻了CPU数据处理强度和负担。详细介绍了各芯片硬件电路设计,给出FPGA内部各功能模块逻辑图。     

FPGA在某电视跟踪系统中的应用

介绍了一种以DSP为核心的数字式电视跟踪系统,主要研究了利用FPGA控制、处理数字视频信号的方法,实现了实时的视频叠加。详细讨论了FPGA的控制逻辑及其相关部分结构。采用FPGA实现视频显示信息的叠加,可有效减轻DSP的速度压力,提高系统性能。     

基于DSP和FPGA的超大视场红外目标检测图像处理系统设计

研制了一种基于DSP(TMS320C6414)和FPGA(XC2V2000)的超大视场红外目标实时检测图像处理系统。文章详细分析了系统中图像采集、图像处理、伺服系统以及人机接口等模块的工作原理和流程。通过在此系统上运行超大视场红外图像的目标检测与跟踪算法,试验表明目标检测与跟踪效果明显。系统采用模块化设计,计算效率高,工作稳定可靠。     

基于FPGA+DSP结构的三星无源定位系统设计

提出了一种基于 FPGA+DSP 结构的北斗一代三星无源定位系统设计方案。介绍了三星无源定位的原理,给出了系统硬件结构设计、软件功能划分以及功能调度方法,实际测试表明该系统达到了预期的设计目标。     

一种交流伺服控制系统的硬件设计研究

提出一种基于TMS320LF2407A+EP1K30TC144-1的交流伺服控制系统,以实现高性能的伺服控制.详细介绍了系统的组成和部分接口电路的设计,其中包括DSP与FPGA接口电路、模拟量输入转换电路、差分整形电路、E2PROM扩展电路、人机接口电路.该系统配置相应的软件可以驱动交流异步电机、永磁同步伺服电机、无刷直流电机.     

基于SOPC技术的目标识别系统设计

SOPC系统结合了嵌入式系统与FPGA优点,为高性能数字系统提供了新的实现方法。本文结合识别算法的特点,运用软硬件协同设计技术,设计实现了基于SOPC的目标识别系统。给出了完整的设计流程、设计方法,介绍了SOPC系统设计的关键技术。     

基于DSP的数字化电容层析成像系统

由于电容层析成像技术中模拟滤波和解调环节对采集速度和精度的影响,本文提出电容层析成像系统数字化方案,设计以高速数字信号处理器为核心的12电极高速数据采集和处理系统,利用FPGA实现数字滤波和数字解调,构建了全新的数字化ECT系统.理论分析和实验表明,该系统数据采集和处理速度快,抗噪声性强,完全满足ECT成像实时性要求,精度也有一定的提高.