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Adaboost人脸检测算法在嵌入式平台上的优化与实现
引用本文:徐淑峰,孙炜,赵峰,张忠.Adaboost人脸检测算法在嵌入式平台上的优化与实现[J].信息技术,2008,32(6).
作者姓名:徐淑峰  孙炜  赵峰  张忠
作者单位:上海交通大学微电子学院,上海,200240
摘    要:由于嵌入式平台的计算能力弱、内存空间小,为了能够将高复杂度的Adaboost人脸检测算法移植到嵌入式平台并能够高速运行,主要在算法方面进行了优化,其中包括:级联分类器的训练方法优化、浮点定点化、检测窗口SCALE处理等.优化后的级联分类器体积减小为未优化时的1/10,在基于PowerPC处理器的验证平台上,取得了15fps的检测速度.

关 键 词:Adaboost  级联分类器  FFC  PowerPC405  Adaboost  人脸  检测算法  嵌入式平台  方法优化  platform  embedded  detection  algorithm  face  implementation  检测速度  验证平台  处理器  PowerPC  体积减小  SCALE  窗口  定点化  浮点  训练

Optimization and implementation of Adaboost face detection algorithm on embedded platform
XU Shu-feng,SUN Wei,ZHAO Feng,ZHANG Zhong.Optimization and implementation of Adaboost face detection algorithm on embedded platform[J].Information Technology,2008,32(6).
Authors:XU Shu-feng  SUN Wei  ZHAO Feng  ZHANG Zhong
Affiliation:XU Shu-feng,SUN Wei,ZHAO Feng,ZHANG Zhong(School of Micro Electronics,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China)
Abstract:In order to port the high-complexity Adaboost algorithm to embedded platform with small memory capacity and low computation.This paper mainly develops some methods of algorithm optimization for real-time face detection such as optimization of training cascade,FFC and window scaling.The experimental results show that the size of training cascade optimized is 90% smaller than before.And the proposed method can detect faces at a frame rate of 15 fps on PowerPC platform.
Keywords:Adaboost  cascade  FFC  powerPC 405  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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