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文檔簡介
1、視線檢測是在人機自然交互等諸多領域扮演著重要角色的技術。本文針對視線檢測系統(tǒng)中所使用的Adaboost人臉檢測算法和眼部特征提取算法進行優(yōu)化加速,根據系統(tǒng)中各任務的特點合理選擇硬件實現(xiàn)或軟件實現(xiàn),以達到視線檢測的實時要求。
本文的研究目標是實現(xiàn)基于ASIC硬件架構的實時的視線檢測系統(tǒng)。其基本工作流程是利用攝像頭拍攝一幅圖片,然后利用Adaboost算法完成人臉的定位,進而基于人臉框粗定位眼睛區(qū)域,在粗的眼睛區(qū)域內完成眼睛區(qū)域的
2、精確定位,在此基礎上找到眼睛的瞳孔和內眼角特征點,最后利用視線估計模型估算用戶的視線方向和注視位置。
本文充分考慮Adaboost人臉檢測算法的并行性,根據ASIC實現(xiàn)的硬件特性對算法的縮放、檢測方式和弱分類器計算進行優(yōu)化,為該算法設計專用處理單元,以達到提高人臉檢測速度、降低系統(tǒng)的資源占用、提高系統(tǒng)的整體性能的目的;同時,臉部區(qū)域定位和眼部特征點檢測算法的計算量不大,但邏輯運算比較復雜,考慮采用軟件方式實現(xiàn),通過對算法的內存
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