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基于dm642的人臉識別系統(tǒng) 畢業(yè)設(shè)計論文-預(yù)覽頁

2025-03-30 09:18 上一頁面

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【正文】 別系統(tǒng),對人臉圖像進行處理,消除了照相機的 影響,再對圖像進行特征提取和識別。鑒定委員會認為,該項技術(shù)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平和國際先進水平 [9]。 第三章介紹基于 DM642的圖像處理的基礎(chǔ)知識,包括數(shù)字圖像,色彩空間等知識的介紹 第四章介紹系統(tǒng)的概要設(shè)計,從整體上分析各個模塊的功能以及系統(tǒng)的整體的流程。 4 第二章 系統(tǒng)的需求分析與方案選擇 應(yīng)用程序的功能需求分析 這個應(yīng)用程序需要在運行在 TI 公司生產(chǎn)的 TMS320DM642 DSP 開發(fā)板上,這是和傳統(tǒng)的基于 vc++和 matlab 的人臉識別應(yīng)用程序是不同的,這個應(yīng)用程序沒有調(diào)用任何有關(guān)圖形處理的矩陣運算函數(shù),需要完全從底層內(nèi)存進行編程實現(xiàn),包括人臉圖像檢測,預(yù)處理,特征提取,等算法的編寫。 (2)人臉檢測功能 對區(qū)域中的人臉進行檢測,利用的原理是:基于膚色的人臉識別。 開發(fā)環(huán)境需求分析 本設(shè)計主要是基于 DSP 的人臉識別設(shè)計,用的開發(fā)環(huán)境主要是 TI 公司生產(chǎn)的 DM642 開發(fā)板 (如圖 2) 。 CCS IDE 提供了單個用戶界面,可幫助您完成應(yīng)用開發(fā)流程的每個步驟。我們之所以選擇讓 CCS 基于 Eclipse ,是因為它為構(gòu)建軟件開發(fā)環(huán)境提供了出色的軟件框架,并且正成為眾多嵌入式軟件供應(yīng)商采用的 標(biāo)準(zhǔn)框架。在內(nèi)存中存儲的方式是:前 288 行表示的是奇數(shù)行,后 288 行表示偶數(shù)行。由象素點組成,其中橫向的點數(shù)稱為水平分辨率,縱向的為垂直分辨率,一幅完整的圖分為若干行,稱為一幀圖像。 RGB 色彩空間:圖像采集和顯示設(shè)備采用,例如 CCD、 CMOS 攝像頭,CRT 監(jiān)視器等。色差信號常做 2:1 抽樣處理以節(jié)省帶寬 。 1 秒鐘包含的圖像幀數(shù)為幀頻, 1 秒鐘包含的總行數(shù)為行頻, 1 秒鐘包含的 總像素數(shù)實際上就是相當(dāng)于視頻帶寬。理論上來說幀頻越高越好,但是幀頻越高,對電路的要求也越高,技術(shù)越復(fù)雜,成本也越高(現(xiàn)在有的電腦彩顯幀頻已達到 200Hz),在當(dāng)時的條件下,只能選擇一個大于 24 的盡量小的值。電視在顯示圖像的時候,把一幀分成了兩場來顯示,一個場由幀中的奇數(shù)行組成,叫做奇場,另一個場由幀中的偶數(shù)行組成,叫做偶場。 Y 代表亮度信息, U(Cb)代表藍色色差(就是藍色信號與亮度信號之間的差值), V(Cr)代表 紅色色差。在接收機中,簡單地說,把收到的信號中的 處的帶寬 的信號取出來就成了色度信號,而把收到的信號中的 處的這個信號濾掉剩下的就是亮度信號。 上面說的是彩色視頻信號怎么加到原來的黑白視頻信號中。用 RGB 三基色來表示彩色的確很直觀,但是如果把這種方法用作圖像傳輸則絕不是一個好的方法。 (3) 抗干擾能力差。假定一個像素是用 YUV 表示的,我們只要忽略 UV 分量,取出 Y 分量,就可以得到像 素的亮度值,從而把彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像。實驗發(fā)現(xiàn), 9 人眼對亮度信息是敏感的,主要通過亮度差別來分辨物體形狀的細節(jié),而對彩色信息是不敏感的,人眼區(qū)分不出物體顏色上的細小的變化,或者說人眼不容易覺察出來圖像的色彩的細節(jié)部分的變化。換個方式來說,比如在計算機中,用 RGB 方式描述一個像素需要 R、 G、 B 共 3 個字節(jié)。由于亮度信號是單獨表示的,所以如果色差信號受到干擾,不會影響到亮 度,主觀感覺噪聲不會明顯增加。 (2) 分辨率低。亮度信號和色度信號混合在一起,解碼的時候不能很好地分開,導(dǎo)致亮度信號和色度信號互相干擾。而現(xiàn)在正在研究的數(shù)字電視,是重新制定的全新的標(biāo)準(zhǔn),用以獲得膠片質(zhì)量的圖像,可能會徹底淘汰現(xiàn)在的視頻標(biāo)準(zhǔn)和電視設(shè)備 數(shù)字視頻 視頻信號起初是以模擬信號的形式保存在錄像磁帶上的,而現(xiàn)在隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,可以變成數(shù)字信號保存在光盤或計算機硬盤中,當(dāng)然這些離不開功能強大的計算機,實際上,在嵌入式領(lǐng)域,數(shù)字視頻也是可以應(yīng)用 10 的,比如用單片機或 DSP 來處理數(shù)字視頻數(shù)據(jù)。比如 1994 年國際無線電咨詢委員會出臺了 CCIR601 標(biāo)準(zhǔn),這個標(biāo)準(zhǔn)主要是針對演播室的要求制定的,其中規(guī)定亮度信號的采樣頻率是 MHz,色度信號的采樣頻率是 MHz,采用 8 位 PCM 編碼。國際無線電咨詢委員會還出臺了CCIR656 建議,其中規(guī)定視頻數(shù)據(jù)的量化值中的 0 和 255 保留不用,而量化數(shù)據(jù)串行輸出的順序是: U0、 Y0、 V0、 Y1, U2, Y2, V2, Y3, U4, Y5, V4,Y6,如此循環(huán)。 在這里有必要首先介紹一下,該系統(tǒng)的設(shè)計思想,整個視頻處理的過程是基于一個視頻采集框的。然后將所有的“人臉”投影到特征臉空間中,得到一組坐標(biāo)值。 圖 41 系統(tǒng)設(shè)計 12 系統(tǒng)流程圖 系統(tǒng) 主要 分為 訓(xùn)練 階段和識別階段, 系統(tǒng)的流程圖如下 : 訓(xùn)練階段 識別階段 圖 42 系統(tǒng)流程圖 13 (1)訓(xùn)練階段的程序運行過程圖解 : 訓(xùn)練階段 否 是 圖 43 訓(xùn)練階段流程圖 在訓(xùn)練階段,程序會不斷的檢測,攝像頭是否拍到了人臉,如果攝像頭拍到了人臉并且,人臉框在視頻采集框的內(nèi)部,則將采集一張人臉到內(nèi)存中。具體的過程這里不再詳述。等待處理。 ( 5)圖像識別: 對待檢測的圖像與人臉庫中的人臉進行比對,以對人臉進行識別。采集過程主要由攝像頭完成,攝像頭從外界攝入一幀圖像并把它傳送到圖像處理緩存區(qū)里面,然后在圖像處理緩存區(qū)里經(jīng)過一系列的算法處理。 經(jīng)過統(tǒng)計證明,不同人種,不同環(huán)境下的膚色區(qū)別主要受亮度影響,受色度影響較小, CrCb 空間下膚色的統(tǒng)計分布如下圖所示: 圖 51 膚色的色差分布 本文采用通用閾值方法對膚色區(qū)域進行判斷,對于圖象中每一個象素 M( i , j) 如果 77Cb( i, j) 177 且 133Cr( i, j) 173,則將 M 的亮度設(shè)置為 0xff,否則設(shè)置為 0x00。 本程序 對膚色范圍進行了判斷計算,并將膚色區(qū)域用方框標(biāo)出,得到“人臉框”。 下面是部分源代碼供參考: for(i=260。 *(Uint8 *)(tempYbuffer + 200*720+i)=0xff。j++) { *(Uint8 *)(tempYbuffer + j*720+260)=0xff。中值濾波在一定的條件下可以克服線性濾波器如最小均方濾波、均直濾波等帶來的圖像細節(jié)模糊,而且對濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。對于奇數(shù)個元素,中值是指按大 小排序后,中間的數(shù)值;對于偶數(shù)個元素,中值是指排序后中間兩個元素灰度值的平均值。 第三步 111 APPA T? , 1A 的元素由公式 (9)計算 . 第四步 以 1A 代替 A ,重復(fù)第一、二、三步求出 2A 及 2P ,繼續(xù)重復(fù)這一過程,直到 mA 的非對角線元素全化為充分小 (即小于允許誤差 )時為止 . 第五步 mA 的對角線元素為 A 的全部特征值的近似值 , mP...PPP 21? 的第 j 23 列為對應(yīng)于特征值 j? ( j? 為 mA 的對角線上第 j 個元素 )的特征向量 . 用雅可比方法求得的結(jié)果精度都比較高 ,特別是求得的特征向量正交性很好 ,所以雅可比方法是求實對稱矩陣的全部特征值及其對應(yīng)特征向量的一個較好的方法 .但由于上面介紹的雅可比方法 ,每次迭代都選取絕對值最大的非對角線元素作為消去對象 ,花費很多機器時間 .另外當(dāng)矩陣是稀疏矩陣時 ,進行正 交相似變換后并不能保證其稀疏的性質(zhì) ,所以對階數(shù)較高的矩陣不宜采用這種方法 . 目前常采用一種過關(guān)雅可比方法 .這種方法是選取一個單調(diào)減小而趨于零的數(shù)列 ??na (即 ...aa ?? 21 ,且 0??? nn alim )作為限值,這些限值稱為 ”關(guān) ” ,對矩陣的非對角線元素規(guī)定一個順序 (例如先行后列、自左至右的順序 ).首先對限值 1a 按規(guī)定的順序逐個檢查矩陣的非對角線元素 ,碰到絕對值小于 1a的元素就跳過去,否則就作變換將其化為零 .重復(fù)上述過程 ,直到所有的非對角元素的絕對值都小于 1a 為止 .再取 ,...a,a 32 類似處理,直到所有的非對角線元素的絕對值都小于 ma 時 ,迭代停止 .這時的 ma 應(yīng)小于給定的 誤差限 ? . 實際運算中常用如下的辦法取限值:對于矩陣 A ,計算 0AA? 的非對角線元素平方和 ? ?0AS ,任取 nN? ,取 ? ? ? ??,kNASa kk 211 ?? ? PCA 算法 PCA 算法簡介 主成分分析 (Principal Component Analysis, 簡稱 PCA)是一種常用的基于變量協(xié)方差矩陣對信息進行處理、壓縮和抽提的有效方法。 ? ?Txxxx 20211 , .. .,???????????987654321????? 2 0012 001 i i ix?? ?? ????? ? ?????? ixd iiTiTii AAddC 20212021 2001?? ??? ?2 0 021 , . . . ,dddA ??AATTAA 25 求出 的特征值 及其正交歸一化特征向量 根據(jù)特征值的貢獻率選取前 p 個最大特征向量及其對應(yīng)的特征向量 貢獻率是指選取的特征值的和與占所有特征值的和比,即: . ............................................................ (57) 一般取 即使訓(xùn)練樣本在前 p 個特征向量集上的投影有 99%的能量 求出原協(xié)方差矩陣的特征向量 ........................................... (58) 則 “特征臉 ”空間為: .................................... (59) 第六步 將每一幅人臉與平均臉的差值臉矢量投影到 “特征臉 ”空間,即 ......................... (510) 識別階段 第一步:將待識別的人臉圖像 與平均臉的差值臉投影到特征空間,得到其特征向量表示: ……………………………… (511) 第二步:定義閾值 ……………… . (512) 第三步:采用歐式距離來計算 與每個人臉的距離 ...................... (513) 為了區(qū)分人臉和非人臉,還需要計算原始圖像 與由特征臉空間重建的圖像 AAT i? i?aiiipiii????????20011???%99?a),...,2,1(1 piAvu iii?? ?? ?puuuw ,, . . ., 21?? ?2 0 0, . . . ,2,1??? idw iTi?? ?????? ? Tw? ? 200,...,2,1,max21 , ????? jijiji??? i?? ?200,...,2,122 ????? ? iii?f?? 26 之間的距離 .............................................................
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