基於樸素貝氏分類器採用FPGA之即時與低記憶體之多人臉偵測系統設計

劉忠賢

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基於朴素贝氏分类器采用FPGA之即时与低记忆体之多人脸侦测系统设计

Real-time and Low-memory Multi-face Detection System Design based on Naive Bayes Classifier using FPGA

刘忠贤 , 硕士　　导师：陈永平　　

英文

朴素贝氏分类器；人脸侦测；可程式逻辑闸阵列； Naive Bayes Classifier ； Face Detection ； FPGA

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摘要 │ 参考文献 (22) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

In recent years, face detection is widely used in various fields, such as face recognition, image focusing, and surveillance systems. This thesis proposes a real-time face detection system based on naive Bayesian classifier using FPGA. The system divided into three main parts, feature extraction, candidates face detection, and false elimination. First downscale the image to the image pyramid and extract local binary image features from each downscaling image; then features go through the naive Bayesian classifier to identify candidate faces. Finally, use skin color filter and face overlapping elimination to remove false positives. Detection results output to the monitor in VGA.
In this thesis, face detection system to implement in FPGA. As a result of the FPGA parallel processing, in 640480 resolutions, the face detection of an image executes within 16.7 milliseconds. And the improved local binary features, compared to Haar features, save around 140 times the amount of memory. The experimental results show that the accuracy rate is higher than 95% in face detection, which implies the proposed real-time detection system is indeed effective and efficient.

参考文献 ( 22 ) 〈TOP〉

[1] Z. Zhang, D. Yi, Z. Lei, and S. Z. Li, “Regularized Transfer Boosting for Face Detection Across Spectrum,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 19, no. 3, pp.131-134, 2012.
连结：
[2] B. Jun, I. Choi, and D. Kim, “Local Transform Features and Hybridization for Accurate Face and Human Detection,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 35, no. 6, pp.1423-1436, 2013.
连结：
[3] R. Kasturi, D. Goldgof, P. Soundararajan, V. Manohar, J. Garofolo, R. Bowers, M. Bonstra, V. Krzhova, and J. Zhang, “Framework for performance evaluation of face, text, and vehicle detection and tracking in video: Data, metrics, and protocol,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 31, no. 2, 2009, pp.319-336.
连结：
[4] P. Viola and M. Jones, “Robust real-time face detection,” International Journal. of Computer Vision, vol. 57, no. 2, pp. 137-154, 2004.
连结：
[6] Y. Freund and R. E. Schapire, “A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting,” Journal of computer and system sciences, vol. 55, no. 1, pp. 119-139, 1997.
连结：

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