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          基于DSP的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

          作者: 時(shí)間:2010-05-25 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          3 軟件
          硬件調(diào)試成功后,需要提供一定的軟件算法等,以實(shí)現(xiàn)軟件和硬件的結(jié)合,在此中,SRAM是擴(kuò)展在處理器EMIF上的,處理器通過讀信號(hào)的觸發(fā)將有效奇偶場(chǎng)數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)為兩個(gè)一維數(shù)組,以供處理。
          3.1 的圖像預(yù)處理
          TVP5147芯片輸出的圖像數(shù)據(jù)并非RGB格式,而是以YUV格式輸出的。需要通過DSP處理器轉(zhuǎn)換成RGB格式,才能進(jìn)行圖像的預(yù)處理,轉(zhuǎn)換公式如式(4)所示

          DSP將圖像數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存空間,然后對(duì)其進(jìn)行運(yùn)算,將得到的RGB分別放到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)單元,并算出灰度值Gray,運(yùn)算公式如式(5)所示

          將最后得到的灰度值存放到對(duì)應(yīng)的數(shù)組當(dāng)中。每張圖片由兩場(chǎng)圖片構(gòu)成,所以完整的圖片分辨率為720×576。但是對(duì)于本身無需對(duì)其每一個(gè)像素都進(jìn)行轉(zhuǎn)換,所以截取其中320×240進(jìn)行存儲(chǔ),這樣每場(chǎng)的分辨率為320×120,大大降低了由YUV到灰度圖像預(yù)處理和臉部定位的時(shí)間,提高了系統(tǒng)的性能。
          3.2 判別流程
          將得到的320×240的圖片經(jīng)過的檢測(cè)后,將截取的部分作為人臉樣本。時(shí),人臉的所有樣本都將在顯示器上顯示出來,降低了人臉錯(cuò)誤檢測(cè)的可能,一定程度上提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。
          人臉的樣本分辨率為24×24,作為576維的一維向量輸入至PCA。圖8(a)為計(jì)算PCA投影矩陣的流程圖,圖8(b)為KNN分類器的工作流程圖,其中訓(xùn)練樣本經(jīng)過PCA投影后的數(shù)值,不需要在每次中重新計(jì)算,可以作為初始化時(shí)的計(jì)算,也可存儲(chǔ)于掉電非易失介質(zhì)中,如Flash存儲(chǔ)器中,可以提高設(shè)備的運(yùn)行效率,降低運(yùn)算量。


          如圖8所示,KNN分類器可以判斷最接近的分類,但是并不能拒絕分類,于是產(chǎn)生了任何人的臉都將被分到內(nèi)置樣本集的一類中。這樣的分類方式是不可取的,所以必須加入是否拒絕的判定,流程圖如圖9所示。


          如流程圖中顯示,當(dāng)樣本點(diǎn)經(jīng)過PCA降維后,輸送至KNN分類器進(jìn)行分類,所得到的結(jié)果一定可以判定為第K類,此時(shí)不能急于定論,先求出待測(cè)點(diǎn)與K類標(biāo)號(hào)的樣本點(diǎn)的歐氏距離之和sum。定義兩個(gè)閾值a和b,如果suma值則判定為第一類;如果sum>b值則判定為拒絕類;如果sum介于a和b值之間,則引入精度控制量accuracy,計(jì)算出sum與a的差值,如若小于精度控制量accuracy,則判定為第K類,否則拒絕分類。由這樣的過程,間接解決了樣本錯(cuò)分和無法判否的問題。

          4 試驗(yàn)結(jié)果
          該實(shí)驗(yàn)中,選定a的值為12 400,b的值為16 200,這兩個(gè)值的確定需要進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn),從中找出規(guī)律。x的值的大小直接影響的效果,文中分別選取x=4和x=5進(jìn)行了測(cè)試。
          (1)x=4時(shí):程序在測(cè)試可庫(kù)中的分屬12個(gè)人的36幅人臉圖像時(shí),正確識(shí)別出其中的33幅,其余3幅圖像均被判否,0個(gè)判錯(cuò)。程序在測(cè)試不可識(shí)別庫(kù)中的分屬3個(gè)人的33幅人臉圖像時(shí),22幅圖像被成功判否,11幅被誤判;
          (2)x=5時(shí):程序在測(cè)試可識(shí)別庫(kù)中的分屬12個(gè)人的36幅人臉圖像時(shí),正確識(shí)別出其中的25幅,其余l(xiāng)l幅圖像均被判否,O幅判錯(cuò)。程序在測(cè)試不可識(shí)別庫(kù)中的分屬3個(gè)人的33幅人臉圖像時(shí),28幅圖像被成功判否,5幅被誤判。
          分析上面的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,x=4時(shí),可識(shí)別庫(kù)的識(shí)別率為91.6%,不可識(shí)別庫(kù)的判否率為66.7%。x=5時(shí),可識(shí)別庫(kù)的識(shí)別率為69.4-%,不可識(shí)別庫(kù)的判否率為84.8%。因此,應(yīng)用于不同的場(chǎng)合時(shí),應(yīng)選擇不同的x值,當(dāng)要求盡可能拒絕外來人臉時(shí),可選x值為5,當(dāng)要求盡量識(shí)別已知人臉時(shí),可選x值為4。

          5 結(jié)束語
          此人臉識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)建,充分考慮了其推廣性,未采用USB攝像頭作為圖像采集設(shè)備,而以通用視頻標(biāo)準(zhǔn)的模擬攝像頭取而代之,因此用戶在攝像頭選擇的時(shí)候,可以更加自由。同時(shí)該設(shè)備支持多種接口輸入,除了普通的R-jack口之外,還提供了Svideo,YPbPr和RGB等輸入方式。該設(shè)備的識(shí)別精度可達(dá)90%以上,基本滿足了識(shí)別要求。系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好、攜帶方便,可以通過程序的修改推廣到動(dòng)態(tài)圖像跟蹤、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)等領(lǐng)域。


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