基于FPGA的智能人脸识别算法实现与优化

人脸自动识别技术是模式识别、图像处理等领域内的热点研究课题之一。伴随着社会的不断进步，各领域对快速有效的自动身份验证的需求愈发迫切。人脸识别技术作为众多生物识别方法中的核心之一，已得到越来越多的关注。对高性能算法的研究，尤其是具有实时性、快捷性及低误识率的算法，以及其硬件加速的相关探讨也逐步展开。本文将深入分析智能人脸识别算法的原理、发展历程及未来前景，涵盖人脸检测算法、眼部定位算法、预处理算法、主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）等内容。同时，详细探讨了项目背景、系统设计、软硬件平台的资源与应用情况。通过在ISE软件平台上，采用硬件描述语言（Verilog HDL）对算法部分进行了严格符合FPGA编码规范的RTL硬件建模，并对C++算法进行了优化处理。经仿真测试后，将软件算法结果进行了对比，评估了误差情况，最终在Virtex II Pro FPGA上完成了综合实现。主要研究内容如下：首先，对硬件平台Xilinx的Virtex II Pro FPGA上的系统资源进行了描述与研究，重点分析了存储器SDRAM、RS-232串口及JTAG的调试过程，并探讨了CoreConnect的OPB总线的仲裁机制。