基于NiosⅡ软核的人脸识别系统研究与设计的开题报告.docx

基于NiosⅡ软核的人脸识别系统研究与设计的开题报告

一、选题背景

随着计算机技术的发展，人脸识别技术已经逐渐走进人们的日常生活中，应用于出入口控制、身份验证、安防监控等领域。同时，软件定义的SoC（systemonchip）已经成为现代设计领域中受欢迎的研究方向。NiosⅡ软核是一种常用的软件处理器，它具有高度的可扩展性和灵活性，可以通过定制其外设集合来满足特定的应用需求。因此，本项目拟基于NiosⅡ软核，设计一个人脸识别系统，实现对人脸的检测和识别。

二、选题意义

1.推动人脸识别技术应用的发展

人脸识别技术应用广泛，但同时也存在着一些问题，如识别准确率不高、误识别率高等。通过本项目的开发，可以在有效地提高人脸识别系统的准确性和可信度的同时，推动人脸识别技术的进一步发展和应用。

2.提高SoC的专业水平和研究领域

NiosⅡ软核作为可重构SoC设计的重要组成部分，其设计方案和设计规范对研究者和开发人员来说具有很高的参考价值。因此，本项目的开发也将有助于提高SoC的专业水平和研究领域，并为未来的SoC设计提供新的思路和经验。

三、研究目标和内容

1.研究基于NiosⅡ软核的人脸识别系统的相关技术和算法，包括图像采集、图像处理、特征提取和人脸识别算法等。

2.设计并实现一个基于NiosⅡ软核的人脸识别系统原型，包括硬件平台和软件平台的设计与实现。

3.针对人脸识别系统的实时性和准确性等方面进行测试和优化，提高其性能和稳定性，满足实际应用需求。

四、技术路线和方法

1.利用摄像头获取人脸图像，并使用二值化等技术对其进行预处理；

2.使用Haar特征对图像进行特征提取，形成一个加权的分类器，用于人脸检测；

3.根据人脸检测结果，使用局部二值模式（LBP）特征提取算法对人脸进行特征提取；

4.使用支持向量机（SVM）算法对人脸特征数据进行分类识别；

5.在NiosⅡ软核中，通过定制外设集合的方式实现基于FPGA的人脸识别系统；

6.对实现的人脸识别系统进行性能测试，并进行优化；

7.编写系统使用说明书和技术报告。

五、进度安排

1.第一阶段（1~2周）：对人脸识别技术和算法进行调研和学习，制定开发计划；

2.第二阶段（2~4周）：基于NiosⅡ软核设计硬件平台和软件平台；

3.第三阶段（4~6周）：进行系统测试、性能优化，编写技术报告；

4.第四阶段（6~8周）：撰写毕业论文，准备答辩。

六、预期成果

1.提出一个基于NiosⅡ软核的人脸识别系统的设计方案；

2.实现一个可用的人脸识别原型系统，并在性能和准确度等方面进行测试和优化；

3.阐述人脸识别算法和系统设计的原理和实现细节，并对算法和系统的性能进行评价和分析；

4.发表相关论文和技术报告，并参加科技交流会和学术会议，与其他人脸识别系统的开发者进行交流、探讨和合作。