一种用于人脸检测SoC中的加速协处理器设计  

Co-processor implementation for fast face detection in a system-on-chip

作　　者：焦继业[1] 穆荣[2] 郝跃[1] 

机构地区：[1]西安电子科技大学宽禁带半导体材料与器件教育部重点实验室,陕西西安710071 [2]西安科技大学网络中心,陕西西安710054

出　　处：《西安电子科技大学学报》2011年第3期76-82,共7页Journal of Xidian University

基　　金：陕西省自然科学基金资助项目(2009JM8004)

摘　　要：提出了一种改进的、适合硬件并行实现的Adaboost算法多层分类器协处理器架构.该协处理器由积分图数据快速读取模块、多层分类器Haar型特征值运算模块、DMA数据存取模块和协处理器接口模块组成,模块间采用流水线以及FIFO缓存实现数据并行处理,用于人脸检测SoC中加速人脸检测迭代过程.将该协处理器嵌入一个实际的人脸检测SoC中,只增加了SoC的少量面积,却明显提高了人脸检测的处理速度.人脸检测SoC在CYCLONE-ⅡEP2C70 FPGA上通过验证.实验结果显示,在系统工作频率为70MHz时,能以10帧每秒的处理速度检测彩色QVGA图像中的人脸.An improved co-processor architecture suitable for hardware parallel implementation is proposed to perform the feature classification based on the Adaboost algorithm. The co-processor consists of image quick access module, module for calculating the Haar features, DMA data transfer module, and interface to the coprocessor module. Modules use the pipeline and FIFO buffer to process data to accelerate the iterative process of face detection. The co-processor only increases a small area in face detection SoC, but significantly improves the speed of face detection. In addition, we implement the proposed SoC on a CYCLONE-I/ EP2C70 FPGA to show that object detection can be achieved at 10 frames per second at the system operating frequency of 70 MHz on color QVGA camera video.

关 键 词：人脸检测 ADABOOST算法 多层分类器 协处理器 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]