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基于FPGA的嵌入式人脸检测系统研究与实现的开

题报告

一、研究背景和意义

人脸检测技术在计算机视觉领域具有广泛应用，如人脸识别、安防

监控、自动驾驶等领域。传统的人脸检测算法需要大量的计算资源，如

CPU和GPU，这会导致检测速度缓慢和功耗过大。而FPGA有并行计算

的能力和高效的能力，是一种理想的加速器，可以加速人脸检测算法。

因此，基于FPGA的嵌入式人脸检测系统研究具有很高的研究价值和应用

前景。

二、研究内容和方法

本课题拟研究基于FPGA的嵌入式人脸检测系统，其中研究内容包

括：

1.人脸检测算法的研究：研究常用的人脸检测算法，如Haar特征、

LBP特征、HOG特征等算法，并讨论各个算法的优缺点。

2.系统架构的搭建：设计并实现基于FPGA的人脸检测系统，包括

设计硬件架构和编写软件控制程序。

3.系统优化的研究：对系统进行优化，如采用低功耗设计、优化计

算架构、压缩模型等方法，提高系统的准确率、速度和功耗效率。

方法：

1.综合理论学习与实践操作：学习人脸检测算法并在计算机上实现

各个算法。设计并实现基于FPGA的人脸检测系统。

2.仿真与测试：使用常用的FPGA仿真软件进行仿真，并结合实验

结果对系统进行性能测试和优化。

3.文献阅读和调研：阅读相关文献，了解目前人脸检测领域的最新

研究进展和技术趋势，为本课题的研究和实现提供指导。

三、预期成果和意义

预期成果：

1.设计并实现基于FPGA的嵌入式人脸检测系统；

2.对比分析不同人脸检测算法，并优化系统性能；

3.分析比较系统的准确率、速度、功耗等性能指标，给出优化建议。

意义：

本课题设计实现的基于FPGA的嵌入式人脸检测系统可以更加高效

地完成人脸检测任务，具有实际应用价值。其可以应用于移动设备、智

能家居、人脸识别门禁等领域，具有重要的研究意义和应用前景。