基于AdaBoost算法的人臉檢測及其在DSP平臺上的移植的開題報告

基于AdaBoost算法的人臉檢測及其在DSP平臺上的移植的開題報告一、研究背景與意義目前，人臉檢測技術(shù)已成為計算機視覺領(lǐng)域研究的熱點之一。其中，AdaBoost算法廣泛應(yīng)用于人臉檢測中。AdaBoost（AdaptiveBoosting算法）是一種基于弱分類器進行加權(quán)整合的集成學(xué)習(xí)算法，具有簡單、快速、魯棒性強等優(yōu)點。而DSP（DigitalSignalProcessor）作為一種專門用于數(shù)字信號處理的處理器，在人臉檢測應(yīng)用中具有重要的應(yīng)用價值。因此，將基于AdaBoost算法的人臉檢測移植到DSP平臺上，不僅能夠提高人臉檢測的效率和準(zhǔn)確率，還能夠在嵌入式系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，人臉檢測技術(shù)已經(jīng)基本成熟，尤其是基于AdaBoost算法的人臉檢測技術(shù)，已在實際應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。國內(nèi)外學(xué)者們也針對這一領(lǐng)域進行了大量的研究。比如，Liu等人[1]在Adaboost算法的基礎(chǔ)上，提出了一種改進的基于Haar特征的人臉檢測算法，并在分類器訓(xùn)練中采用正則化方法，提高了算法的魯棒性和準(zhǔn)確率；Han等人[2]則提出了一種基于多尺度和多方向的人臉檢測算法，并應(yīng)用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，取得了很好的效果。在DSP平臺上，人臉檢測系統(tǒng)的移植也得到了廣泛研究。Liu等人[3]將基于SVM（SupportVectorMachine）算法的人臉檢測系統(tǒng)移植到DSVP（DigitalSignalVideoProcessor）平臺上，比較了算法在DSP和PC平臺上的運行時間和分類準(zhǔn)確率；Shao等人[4]則利用TMS320VC5509ADSP平臺，實現(xiàn)了基于Haar特征的人臉檢測算法，并在運行時間和準(zhǔn)確率上做了詳細的測試。三、研究內(nèi)容與方法本文主要針對基于AdaBoost算法的人臉檢測及其在DSP平臺上的移植進行研究。內(nèi)容涵蓋以下幾個方面：（1）人臉檢測算法的原理和流程分析：介紹AdaBoost算法的基本原理和流程，以及其在人臉檢測中的具體實現(xiàn)方法，包括Haar特征提取、分類器訓(xùn)練等。（2）DSP平臺的特點及其應(yīng)用：介紹DSP平臺的硬件特點和軟件功能，以及其在人臉檢測中的應(yīng)用前景和研究現(xiàn)狀。（3）基于AdaBoost算法的人臉檢測系統(tǒng)移植：利用C語言編程實現(xiàn)基于AdaBoost算法的人臉檢測系統(tǒng)，并將其移植到DSP平臺上，實現(xiàn)在DSP上的快速檢測。（4）實驗與結(jié)果分析：通過實驗比較在PC和DSP平臺上的運行時間和分類準(zhǔn)確率，以及不同參數(shù)對算法性能的影響。四、預(yù)期成果通過本研究，預(yù)期取得以下成果：（1）深入研究AdaBoost算法在人臉檢測中的應(yīng)用，對算法原理和流程有更加深入的理解；（2）了解DSP平臺的特點和功能，研究其在人臉檢測中的應(yīng)用前景；（3）實現(xiàn)基于AdaBoost算法的人臉檢測系統(tǒng)，并將其移植到DSP平臺上，實現(xiàn)在DSP上的快速檢測；（4）通過實驗比較在PC和DSP平臺上的運行時間和分類準(zhǔn)確率，以及不同參數(shù)對算法性能的影響。五、進度安排本研究的進度安排如下：（1）閱讀相關(guān)文獻，了解人臉檢測算法和DSP平臺的基本知識（1個月）；（2）實現(xiàn)基于AdaBoost算法的人臉檢測系統(tǒng)（2個月）；（3）將人臉檢測系統(tǒng)移植到DSP平臺，并進行實驗比較（2個月）；（4）完成論文撰寫和論文答辯（3個月）。六、參考文獻[1]LiuJ,LiuY,LiuZ,etal.AnImprovedFaceDetectionAlgorithmBasedonAdaBoostClassification[C]//InternationalConferenceonComputerScienceandSoftwareEngineering.IEEE,2008:788-791.[2]HanX,CheW,HanH,etal.Multi-directionalandMulti-scaleFaceDetectionAlgorithmBasedonAdaBoostAlgorithm[J].JournalofComputerApplications,2014,34(4):961-964.[3]LiuJ,LiuY.FaceDetectionAlgorithmbasedonDSVP[C]//InternationalConferenceonIntelligentComputingandCognitiveInformatics.IEEE,2009:544-547.[4]ShaoS,CaoL,HuangF,etal.TheRealizationofFast