基于SOPC的人脸检测系统的设计

分主要负责人脸视频信号的采集、人脸检测等模块;PL负责AXI4总线缓存、VGA驱动、图像预处理等模块。

系统采用现代的V26的USB摄像头进行视频的采集，该摄像头支持最大分辨率为1280*960，同时支持VGA(640*480)模式。图像数据输出格式可以为8位/16位的YCrCb 4：2：2 ITU2656、IR2601GRB 4：2：2或RGB Raw Data。

图像预处理对人脸检测有着很重要的作用，图像预处理主要由图像增强和噪声滤除，本文选用的是中值滤波是进行噪声滤除，中值滤波能有效的滤除图像中孤立的像素点，还能保护像素的边缘信息。图像增强主要采用直方图均衡化处理。本文通过PL调用了Xilinx公司的图像与处理的IP，通过PL对图像预处理能够节省系统的处理时间。

视频显示输出采用的是群创的AT070TN07数字液晶，视频显示输出采用群创AT056TN52数字液晶，其分辨率为640*480，40Pin 16bit的RGB格式输出，可视角：L/R/T/B：70/70/50/70，反应时间：15 ms。

人脸检测模块主要是通过在PC机Linux平台上的QT进行代码的编写，并通过Xilinx公司的交叉编译器xilinx-arm-linux将人脸检测代码编译成Zynq平台可执行的文件，然后通过将QT移植到Zynq平台。下面是本文人脸检测模块一些参数：

3 实验与结果

实现环境如图6所示，输入图像采用动态图像形式，外部USB摄像头将640*480的视频信传送到Zedboard开发板上，经人脸检测系统处理。系统输出采用的方式是开发板外接一个液晶驱动电路和液晶屏，经过处理的图像数据以640*480@60Hz的标准VGA格式输出，从液晶屏幕上可以观察到人脸检测的结果。

本人脸检测系统采用的级联分类器有25级，共有2913个弱分类器。本系统中Zedboard中PS的CPU工作频率为667 Mhz，PL的工作频率为100 MHz。得到的实验结果如图7所示，对于640*480分辨率的视频信号的平均检测时间56 ms，平均每秒的检测17.8帧的图像，基本满足实时性的检测结果。检测率在93%左右，误检率在2%左右。

在资源消耗方面，Zynq中PS的CPU的使用率为20%，内存的使用率为9.4%。PL的使用率如表1所示，可以看出Zynq的资源使用率较小。

4 结论

本文的人脸检测系统利用了Xilinx公司的Zynq-7000上完成设计，减小了系统面积，对于620*480的视频信号基本实现了实时人脸检测，有很强的实用性。本文介绍的人脸检测体现了SOPC技术的灵活性，同时结合了ARM和FPGA各自的优点，克服了传统ARM在图像视频领域开发速度上的劣势，同时减小了硬件设计的难度。