基于LBP特征AdaBoost算法的关键技术研究与FPGA实现

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基于LBP特征AdaBoost算法的关键技术研究与FPGA实现

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毕业论文范文题目：基于LBP特征AdaBoost算法的关键技术研究与FPGA实现，论文范文关键词：基于LBP特征AdaBoost算法的关键技术研究与FPGA实现
基于LBP特征AdaBoost算法的关键技术研究与FPGA实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着三网融合和电视智能化趋势的发展，电视迅速成为家庭的智能信息终端。人与电视机的交互变得越来越频繁。传统的交互方式已经无法满足智能电视发展带来的新的交互需求。更智能化、自然的人机交互方式是电视的迫切需求，电视人机交互的研究成为一个研究热点。基于机器视觉的非接触人机交互是目前的主流之一。近年来，基于机器视觉（文章此处忽略..）的人机交互得到了长足的发展。但目前，对其研究还主要集中于低像素、简单背景下；而对于其使用在高像素、复杂背景下的研究还处于比较空白的状态。本文通过对AdaBoost算法和LBP特征的学习和研究，针对算法应用于高像素、复杂背景下大数据运算量和高数据吞吐量的问题，充分利用FPGA的硬件并行处理特性，DDR2同步动（此处忽略..）态存储器的低成本大容量存储特性以及接口的高速、高数据吞吐量特性，采用纯硬件方案予以实现。提出了带三面缓冲区的数据寄存器阵列架构以实现采用LBP特征的AdaBoost人手检测算法。并通过采用流水线技术，大大提高了系统频率，从而提高检测速度。本文采用硬件描述语言VerilogHDL对整个设计进行了描述，并利用（本文此处忽略..）台湾友晶科技(Terasic)有限公司的DE4开发板内含一块Altera公司StratixIVGX系列的FPGA芯片、一个CCD摄像头、及一片SO-DIMM的DDR2组建而成的实验平台对设计进行实现。并利用SignalTapII片内逻辑分析仪验证整个系统功能的正确性。实验结果表明，系统在FPGA主时钟频率为200MHz（文章此处忽略..）的情况下，可对分辨率为640×480的图像进行每秒16帧的实时检测，在现有的同类系统中性能达到先进水平。实验结果还表明本设计能有效降低FPGA内部硬件资源使用率，并且利用高速接口的高数据传输能力，能有效减少数据交换的时间，使其不再成为限制系统速度的一个瓶颈，实现了高频率高性能的人手检测。

以上为本篇毕业论文范文基于LBP特征AdaBoost算法的关键技术研究与FPGA实现的介绍部分。

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