基于DSP的实时人脸检测系统

阐述了硬件设计思想、软件开发流程及人脸检测算法的实现。首先以TMS320DM642建立实时图像处理的硬件系统,通过CCD获取视频序列,对当前图像进行降噪、图像增强以及边缘检测的预处理,再利用基于肤色和差分帧相结合的算法对视频序列进行检测、跟踪人脸。本系统所有算法均使用C和汇编语言混合编程并在TIDM642EVM上开发实现。实验结果表明,本系统的算法简单、快速、鲁棒性强。     

基于AdaBoost人脸检测算法在DSP上实现

以DSP TMS320DM642为核心处理器,设计了一种通用的实时人脸检测系统.采用Viola el al.'s提出的人脸检测AdaBoost算法,该算法实现了人脸检测的高速性和高准确性.本文主要介绍将该检测算法在DSP上实现,利用了它的流水线操作、多杌并行处理等特点.本系统能够在高分辨率图像和实时视频数据中,实现实时的人脸检测,从而使算法计算量及载入速度的瓶颈问题得到解决.     

基于DSP的智能视觉监控系统

本文提出一种基于人脸检测与跟踪的智能视觉监控系统。本系统首先采用运动和肤色特征提取包含人脸区域的检测算法,然后使用多层分类器定位人脸,利用CAMShift算法实现人脸的及时跟踪,最后在DM642 DSP上实现了算法。系统达到了8帧/s的处理速度,基本满足视频监控的要求。     

基于DSP的智能视觉监控系统

提出基于人脸检测与跟踪的智能视觉监控系统。采用运动和肤色特征提取包含人脸区域的检测算法,并使用多层分类器定位人脸、CAMShift算法实现人脸的及时跟踪。在DM642DSP上实现算法。系统达到了8帧／s处理速度,基本满足视频监控的要求。     

空时互反馈人脸检测与跟踪系统的算法与实现

针对视频序列人脸检测与跟踪算法复杂、实时性要求较强这一相互矛盾的特点,设计了基于数字媒体处理器DM642的空时互反馈人脸检测与跟踪系统;在空域,利用主成分分析和最优阈值检测人脸;在时域,根据前后帧概率密度函数的相对距离确定跟踪目标,利用卡尔曼滤波器对检测出人脸的位置进行预测,形成了空时互反馈闭环算法;实践表明,该系统运行稳定可靠,能满足实时视频监控系统的要求。     

基于DSP的视频人脸监控系统设计与实现

针对目前人脸监控系统存在不能及时决策、盲目跟踪的问题,提出综合人脸检测、识别、跟踪与控制的智能监控系统,并在TMS320DM642芯片上实现;使用Adaboost级联多层分类器检测人脸,基于Gabor小波图像相似度匹配识别人脸,对识别出的感兴趣人脸用Camshift算法实现跟踪,再通过串口驱动云台带动摄像头旋转,使感兴趣人脸保持在视场内并且在模拟显示器上显示;实验结果表明,本系统满足实时视频监控要求,对人脸旋转、遮挡、光照鲁棒性高;本系统可以推广至视频会议、视频聊天、可视电话等领域,有良好的应用前景。     

基于DSP的人脸识别算法实现与优化

为了在嵌入式系统中实现实时视频图像人脸识别,提出了基于TI系列TMS320DM642的快速人脸检测系统设计方案,包括系统软件和硬件优化方案。首先选择实用有效特征,简要介绍人脸检测和人脸识别算法的基本原理,针对该算法实现原理详细阐述硬件系统设计方案,介绍各单元结构和原理。最后,在设计的硬件系统上进行算法移植,详细介绍了系统的优化方案,实现了嵌入式快速人脸识别系统的研制。通过分析测试结果,系统可靠运行,优化后系统运行速度提高,能够实现实时视频图片人脸识别。     

综合利用人脸特征和活动轮廓技术的人脸检测及跟踪算法

把基于静态图像分割的人脸检测技术同活动轮廓技术相结合，提出了一种在视频序列中检测和跟踪人脸的算法．它在Y、U、V联合梯度的基础土实施分水岭运算，并利用人脸的宽高比、颜色、结构等特征进行人脸逐级判别，从而确定人脸住置，然后用基于骨架的活动轮廓进行精确定位和帧间跟踪，从而较好地实现了视频序列中的人脸检测与跟踪问题。算法具有较强的鲁棒性，对于运动比较平缓、脸部轮廓比较清晰的情况，可以进行长时间跟踪。本算法在面向内容的可伸缩视频压缩编码系统中得到应用。     

基于DM642的AdaBoost人脸检测算法优化与实现

本文首先介绍了Adaboost人脸检测算法的基本原理,指出了现有人脸检测算法多数都是基于PC机实现,没有具体应用于实际的嵌入式系统中。因此提出了基于TMS320DM642实现人脸检测算法,并阐述了算法性能优化的方案。优化后人脸检测算法满足了实时性要求,检测CIF图像速度达到36帧/秒,为实际应用奠定了基础。     

基于视频序列的人脸检测技术的研究

本文提出了一种视频序列中人脸检测的算法.算法首先使用边缘检测和轮廓提取的方法滤去了大量的非人脸窗口然后使用基于Haar特征的检测方法对过滤处理结果进行再次检测.实验结果表明该系统能够实时地时于人脸进行检测,可以被应用在视频监控方面.