基于AccelDSP的LBP算法在人脸识别中的应用

针对人脸识别中实时性的要求,采用FPGA硬件方式实现人脸的实时识别,对传统的LBP算法在硬件实现上存在的问题进行了详细分析,并提出了一种符合硬件数据流处理的LBP优化算法。利用AccelDSP综合工具对该优化算法进行硬件设计,并在Dasal公司的Anaconda卡的IPUFPGA上进行实验验证,满足了人脸识别中实时性的要求。实验结果表明优化后的LBP算法不仅人脸识别率得到了提高,而且在硬件上特征值提取速度是软件上的19倍,能够满足实时性的要求,达到每秒处理100幅人脸图像。     

电力载波在智能家居内部网络中的应用

家庭内部网络把智能家居系统中所有的设备有机地结合起来,是实现系统中信息传递的有效途径。目前,多数家庭网络都使用以太网、电话线或无线方式进行组网,但是以太网、电话线布线不方便,无线网络成本相对较高。为了解决以上组网方式的不足,分析了家居系统的电力线具有电力载波通信能力,选择以电力线作为智能家居系统内部网络通信媒介,使用了MI200E载波芯片设计出一个电力载波通信模块,详细地介绍了其硬件设计和软件控制流程。采用电力载波技术作为组网技术,不仅简化了布线,而且有效地降低了系统成本。     

基于AccelDSP的LBP算法在人脸识别中的应用

针对人脸识别中实时性的要求,采用FPGA硬件方式实现人脸的实时识别,对传统的LBP算法在硬件实现上存在的问题进行了详细分析,并提出了一种符合硬件数据流处理的LBP优化算法。利用AccelDSP综合工具对该优化算法进行硬件设计,并在Dasal公司的Anaconda卡的IPU FPGA上进行实验验证,满足了人脸识别中实时性的要求。实验结果表明优化后的LBP算法不仅人脸识别率得到了提高,而且在硬件上特征值提取速度是软件上的19倍,能够满足实时性的要求,达到每秒处理100幅人脸图像。