精确分类的视角无关人脸检测方法与硬件加速体系结构

摘要：

为了对垂直于图像平面[-90°,90°]和图像平面内360°范围的人脸姿态进行快速准确的检测分类,提出一种精确分类的视角无关人脸检测方法和可重构硬件体系结构.设计了由多个检测节点组成的树形检测器框架,并将多个姿态区间的分类问题采用向量式共享输出空间的方式统一起来,提出一种两段式Boosting方法对检测节点进行训练;挖掘了检测过程的时间空间并行性,进而设计了一种高度并行的可重构硬件体系结构模板,通过对体系结构模板进行动态配置,实现了硬件代价、检测精度和速度的平衡.实验结果表明,与已有方法相比,文中方法具有较高的精度与速度;对于160×120～800×600分辨率范围内的图像,该方法在FPGA上的硬件实现与在PC上的软件实现的执行时间加速比为14.68～20.86.

关键词：视角无关人脸检测、Boosting、可重构计算、FPGA

所属期刊栏目：22

分类号：TP302;TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目60633050,60833004;国家"八六三"高技术研究发展计划2009AA01Z101

在线出版日期：2010-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：173-183