【技术实现步骤摘要】
一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统
本专利技术属于人脸识别领域,特别涉及一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统。
技术介绍
由于人脸图像包含大量人脸属性信息同时获取方便,近年来成为计算机视觉研究领域的一个热点。人脸属性主要包括性别、表情等,人脸关键点检测即检测出五官在人脸的相对位置,通常也将其作为人脸的一种属性,广泛应用于人脸美化、人脸动画装饰、疲劳驾驶等场景。随着计算机计算能力的快速发展和大数据的爆发,卷积神经网络逐渐取代了基于统计的传统方法,成为人脸识别和人脸属性分析等任务的首选。卷积神经网络包含众多权重偏置参数和大量的卷积运算操作,当前主流人脸关键点检测还是基于在诸如通用处理器和GPU这样的软件平台,然而通用处理器无法充分挖掘卷积神经网络的并行性,在PC运行速度较慢,尽管GPU能极大的提高计算速度,但其功耗和成本高使其难以在移动终端使用,不利于市场化。本专利技术结合ARM的便捷操作能力和FPGA的高并行度计算能力,基于ZYNQ平台实现高速判断人脸属性。ZYNQ平台是基于Xilinx全可编程的平台结构,主要包括可编程逻辑(ProgrammableLogic,PL)和处理系统(ProcessingSystem,PS)两部分。其中,PL部分是全可编程的FPGA部分,用于高并行度的开发;PS中集成了两片ARMCortexA9处理器,可用于控制系统工作,访问内存等。PS与PL的通信由AXI协议实现。
技术实现思路
本专利技术的目的,在于提供一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统,其具有并行计算能力强,准确率高和预测速度快的优点。为了达成上述目的,本专利技术的解决方案 ...
【技术保护点】
1.一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统,其特征在于:包括摄像头、ZYNQ平台和VGA显示器,其中,ZYNQ平台集成有可编程逻辑模块和处理系统模块,处理系统模块中设有处理器和存储器;所述摄像头用于采集视频信息并将其发送到ZYNQ平台,ZYNQ平台将视频转换成单帧图像并保存在存储器中,可编程逻辑模块进行一系列计算后将运算结果返回处理器,处理器根据运算结果显示相应的人脸关键点,并将处理后的图像存至存储器,最后图像转成满足VGA输出的数据格式并输出到VGA显示器。
【技术特征摘要】
1.一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统,其特征在于:包括摄像头、ZYNQ平台和VGA显示器,其中,ZYNQ平台集成有可编程逻辑模块和处理系统模块,处理系统模块中设有处理器和存储器;所述摄像头用于采集视频信息并将其发送到ZYNQ平台,ZYNQ平台将视频转换成单帧图像并保存在存储器中,可编程逻辑模块进行一系列计算后将运算结果返回处理器,处理器根据运算结果显示相应的人脸关键点,并将处理后的图像存至存储器,最后图像转成满足VGA输出的数据格式并输出到VGA显示器。2.如权利要求1所述的一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统,其特征在于:所述可编程逻辑模块基于卷积神经网络对单帧图像进行建模,并提取模型参数;然后检测单帧图像的人脸关键点坐标,发送至处理器。3.如权利要求2所述的一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统,其特征在于:所述可编程逻辑模块基于卷积神经网络对单帧图像进行建模过程是:首先,设计卷积神经网络的结构,所述卷积神经网络包括多属性训练网络和人脸关键点检测网络;然后,进行迁移学习,得到最终的人脸关键点检测神经网络模型,提取模型参数。4.如权利要求2所述的一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统,其特征在于:所述模型参数包括权重参数和偏置参数。5.如权利要求2所述的一种基于ZYNQ的人脸关键点检测系统,其特征在于:所述卷积神经网络每层特征图的数量和尺度大小确定方法如下:设每个大小为c*c的卷积运算单元所占存储资源为m,网络输入大小为s*s,总的硬件存储资源为M,计...
【专利技术属性】
技术研发人员:陆生礼,庞伟,向家淇,周世豪,范雪梅,李宇峰,
申请(专利权)人:东南大学,东南大学—无锡集成电路技术研究所,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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