【摘 要】
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眼部特征检测是图像处理与识别领域的热点研究问题,在人机自然交互等诸多领域都扮演着重要的角色为了使嵌入式眼部特征检测系统兼顾软件设计的灵活性和硬件实现的高效性,本文
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眼部特征检测是图像处理与识别领域的热点研究问题,在人机自然交互等诸多领域都扮演着重要的角色为了使嵌入式眼部特征检测系统兼顾软件设计的灵活性和硬件实现的高效性,本文利用软硬件协同设计方法,对课题组多年积累的眼部特征检测算法进行SoC系统架构的设计,并对其中的一些关键问题进行研究本文首先利用ARM嵌入式硬件平台对算法进行移植,初步确定了算法在嵌入式环境运行时的主要性能瓶颈在系统架构设计阶段,利用电子系统级设计方法,以ARM平台性能分析结果为基础,对软硬件任务进行划分,并确定了一种以Nios-II处理器软核作为系统核心,以Avalon总线作为互连结构的SoC系统架构在软硬件协同设计阶段,针对肤色分割和平滑去噪两个系统瓶颈部分,分别基于查找表和行缓冲技术设计专用硬件处理单元另外为提高算法性能,需要发掘算法的潜在并行性,并结合Nios处理器可配置可扩展指令集对软件进行优化首先充分利用总线宽度对多个像素数据同时进行访问,并设计专用定制指令对这些像素并行处理;其次分析某些累加算法的循环程序结构并进行改进,减少访问存储器的额外开销;最后对程序中某些复杂控制流结构用定制指令代替,提高指令流水线的效率通过在FPGA上构建SoC系统架构的原型设计平台,进行软硬件协同验证的性能评价结果可以看出,本文提出的SoC系统以较少的硬件资源开销工作在较低100MHz的频率下,可以达到25帧/s的实时图像处理速度,与PC软件处理速度相当,基本满足了系统的性能要求
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