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文檔簡介

基于FPGA的視頻人臉檢測系統的研究的開題報告一、選題背景及意義人臉檢測是計算機視覺中的一項重要任務，廣泛應用于人機交互、安防監控、自動化控制等領域。目前，基于深度學習的人臉檢測方法已經取得了較為顯著的成果，但其復雜度和計算需求較高，導致在資源受限條件下的實時應用受到限制。由于FPGA具有并行處理、低功耗、可編程等優勢，因此可以作為實現實時視頻人臉檢測的合適平臺。本課題旨在研究實時視頻人臉檢測系統的設計與實現，利用FPGA的特性優勢進行硬件加速，提高識別效率和準確率，應用于圖像處理及優化領域。二、主要研究內容及任務1.綜述人臉檢測的相關理論和算法，了解傳統人臉檢測方法和深度學習人臉檢測方法；2.研究FPGA的基本原理和硬件實現；3.設計基于FPGA的視頻人臉檢測系統，包括硬件架構、數據傳輸、人臉檢測算法的優化等；4.實現在FPGA上的人臉檢測算法和相關性能優化；5.測試評估系統的檢測準確率、識別速度和性能等。三、預期研究成果本研究的成果包括：1.基于FPGA的實時視頻人臉檢測系統設計與實現；2.優化后在FPGA上的人臉檢測算法實現與測試；3.系統的檢測準確率、識別速度和性能評估。四、研究計劃1.第1-2周：文獻綜述，了解人臉檢測和FPGA的相關理論和算法；2.第3-4周：確定基于FPGA的人臉檢測系統的架構和實現方案；3.第5-8周：進行FPGA硬件設計和算法實現工作，進行聯調和測試；4.第9-10周：在實驗室進行性能評估和結果驗證，整理實驗數據；5.第11周：完成畢業論文相關工作，準備答辯。五、存在的困難及解決方案1.硬件設計和人臉檢測算法優化工作較為復雜，初步排除可能出現的問題，根據實驗結果進行調整；2.對FPGA設計方面的經驗較少，可“請教”相關領域的專家和經驗豐富的研究人員；3.節約開銷以購買必要的硬件設備和軟件等，實驗中可把重點放在關鍵環節的實現。六、參考文獻[1]ViolaP,JonesM.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C]//Proceedingsofthe2001IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2001:I-I.[2]YangC,ZhangY,Feregrino-UribeC,etal.FPGA-basedconvolutionalneuralnetworksacceleratorforreal-timeimagerecognition[C]//Sensors,Cameras,andSystemsforIndustrialandScientificApplicationsXVII.InternationalSocietyforOpticsandPhotonics,2018:105390A.[3]賈林碧.基于FPGA的人臉檢測及跟蹤系統的設計[D].吉林大學,2017.[4]劉益航.基于F

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