基于Nios Ⅱ軟核的人臉檢測系統(tǒng)設(shè)計

數(shù)據(jù)通信模塊

根據(jù)實際情況選擇用以太網(wǎng)或GPRS把人臉檢測跟蹤后的結(jié)果發(fā)送到主控制站。在有以太網(wǎng)連接的條件下優(yōu)先選用以太網(wǎng)連接，可以提供較高的傳輸速率和可靠性，在沒有以太網(wǎng)的條件下選用GPRS進行通信。同時，如果用戶需要，也可以直接在LCD上顯示。

人臉檢測跟蹤算法的實現(xiàn)

在實現(xiàn)人臉檢測跟蹤算法之前，圖像的預處理很重要。圖像預處理主要有噪聲濾除和圖像增強，提高圖像的質(zhì)量。本系統(tǒng)采用中值濾波進行噪聲濾除。與其它濾波方法相比，中值濾波不僅能有效濾除圖像中的孤立噪聲點，還能保護邊界信息。圖像增強技術(shù)主要包括直方圖修改處理、圖像平滑處理和圖像銳化處理等。所以，實際的人臉檢測系統(tǒng)采用圖像增強來消除光照影響。

本系統(tǒng)采用基于膚色和差分幀相結(jié)合的方法來確定視頻序列中的人臉。這樣不但可以排除類似膚色背景的干擾，提高人臉檢測的準確性，還可以保證檢測與跟蹤的實時性。大量實驗表明，人臉膚色在YCrCb 空間內(nèi)的Cr和Cb 值分布在特定的范圍之內(nèi)，Cr 范圍為135～156，Cb 的范圍為108～123。由此建立人臉膚色聚類模型，即彩色圖像的像素B 滿足條件：108 ≤Cb ≤123 和135≤Cr≤156，則B 是膚色點。

(1)根據(jù)公式

可將圖像轉(zhuǎn)化為一個二值圖像，其中白色像素點為膚色點，黑色像素點為非膚色點。由于頭部與背景的相對運動，差分幀法是運動圖像分析的有效方法。它檢測圖像序列相鄰兩幀之間的變化，即直接比較兩幀圖像對應像素點的灰度值。幀與幀之間的變化可用一個二值差分圖像表示：

(2)式中的T是閾值

使用Nios II 的定制指令，可以將一個復雜的標準指令序列簡化為一個用硬件實現(xiàn)的單一指令，從而簡化系統(tǒng)軟件設(shè)計并加快系統(tǒng)運行速度。在人臉檢測跟蹤算法中，對圖像的處理數(shù)據(jù)運算量大，循環(huán)數(shù)目多，而Nios II 的定制指令個數(shù)已增加到256個，可以使用定制指令完成許多循環(huán)內(nèi)的數(shù)據(jù)處理，從而加速數(shù)據(jù)處理的速度。定制指令邏輯和Nios II 的連接在SoPC Builder 中完成。Nios II CPU 配置向?qū)峁┝艘粋€可添加256 條定制指令的圖形用戶界面，在該界面中導入設(shè)計文件，設(shè)置定制指令名，并分配定制指令所需的CPU 時鐘周期數(shù)目。系統(tǒng)生成時，Nios II IDE 為每條用戶指令產(chǎn)生一個在系統(tǒng)頭文件中定義的宏，可以在C 或C + + 應用程序代碼中直接調(diào)用這個宏。

結(jié)語

本文的人臉檢測跟蹤系統(tǒng)利用32 位Nios Ⅱ軟核處理器在FPGA上完成設(shè)計, 減小了系統(tǒng)的體積，而且在PC上開發(fā)的程序可移植到Nios Ⅱ處理器上，實現(xiàn)了片上系統(tǒng)。Nios 是性價比較高的微處理器軟核，可以方便地把用戶需要的接口和自定義的邏輯加入到系統(tǒng)中。本文介紹的方法體現(xiàn)了SoPC 嵌入式系統(tǒng)的靈活性。因此，這種方法能夠有效地縮短開發(fā)周期、 同時能夠延長產(chǎn)品的生命周期、 可以不斷地在原有產(chǎn)品的基礎(chǔ)上進行升級設(shè)計。