Nghiên Cứu và Triển Khai Thuật Toán Phát Hiện Khuôn Mặt Trên FPGA

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Minh
• Người hướng dẫn: ThS. Phan Đình Duy
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Triển Khai Thuật Toán Phát Hiện Khuôn Mặt Trên FPGA
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do thực hiện khóa luận
• 1.2. Mục tiêu của khóa luận
• 1.3. Phương pháp thực hiện
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ CÁC THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN KHUÔN MẶT
• 2.1. Phương pháp dựa trên đặc trưng của bức ảnh
• 2.1.1. Active shape model (ASM)
• 2.1.2. Phương pháp Snakes
• 2.1.3. Phương pháp Point Distribution Model (PDM)
• 2.1.4. Phương pháp Deformable templates
• 2.2. Low level analysis
• 2.2.1. Phương pháp Edge base
• 2.2.2. Phương pháp Gray scale base
• 2.2.3. Phương pháp dựa trên chuyển động
• 2.2.4. Phương pháp dựa trên màu da
• 2.3. Feature analysis
• 3. CHƯƠNG 3: HIỆN THỰC THIẾT KẾ
• 3.1. Interface của lõi IP
• 3.2. Lưu trữ hình ảnh — Khối IMG buffer
• 3.3. Tạo ma trận Integral Image
• 3.4. Khối tạo địa chỉ Address
• 3.5. Khối Scale counter
• 3.6. Khối Scale ratio
• 3.7. Khối address translate
• 3.8. Khối tạo cửa sổ Integral WindowBuffer
• 3.9. Khối Square Integral WindowBuffer
• 3.10. Khối features_mem
• 3.11. Ước tính thời gian xử lý của IP
• 3.12. Tiến hành mô phỏng
• 3.13. Mô phỏng khối IMG buffer
• 3.14. Mô phỏng khối address generator
• 3.15. Mô phỏng khối Integral và Square Integral WindowBuffer
• 3.16. Mô phỏng khối Stddev
• 3.17. Mô phỏng khối Classifier
• 3.18. HIỆN THỰC TRÊN PHẦN CỨNG
• 3.18.1. Sơ đồ khối của hệ thống
• 3.18.2. Hiện thực hóa thiết kế trên Zynq SoC
• 3.18.3. Tài nguyên thiết kế
• 3.18.4. Phân tích timing thiết kế
• 3.18.5. So sánh thiết kế trước và sau cải tiến
• 5. CHƯƠNG 5: CÀI ĐẶT HỆ THỐNG VÀ THỰC NGHIỆM
• 5.1. Cài đặt hệ thống
• 5.2. Kết quả thực nghiệm
• 5.3. So sánh kết quả thiết kế
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng Quan Về Triển Khai Thuật Toán Phát Hiện Khuôn Mặt Trên FPGA

Trong bối cảnh công nghệ hiện đại, việc phát hiện khuôn mặt trở thành một trong những ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực nhận diện và an ninh. Thuật toán phát hiện khuôn mặt trên FPGA (Field Programmable Gate Array) mang lại nhiều lợi ích về hiệu suất và tốc độ xử lý. Việc triển khai trên FPGA cho phép tối ưu hóa tài nguyên phần cứng, đồng thời cải thiện tốc độ xử lý so với các phương pháp truyền thống. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào các phương pháp và thách thức trong việc phát hiện khuôn mặt trên FPGA.

1.1. Lý Do Cần Thiết Phát Triển Thuật Toán Trên FPGA

Việc phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt trên FPGA là cần thiết do yêu cầu về tốc độ và hiệu suất trong các ứng dụng thực tế. FPGA cho phép xử lý song song, giúp tăng tốc độ phát hiện khuôn mặt trong thời gian thực.

1.2. Các Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phát Hiện Khuôn Mặt

Các ứng dụng của thuật toán phát hiện khuôn mặt rất đa dạng, từ hệ thống an ninh, nhận diện người dùng, đến các ứng dụng trong y tế và giáo dục. Việc áp dụng trên FPGA giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý.

II. Thách Thức Trong Việc Triển Khai Thuật Toán Phát Hiện Khuôn Mặt

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai thuật toán phát hiện khuôn mặt trên FPGA cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như tài nguyên phần cứng hạn chế, độ phức tạp của thuật toán và yêu cầu về thời gian thực là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Hạn Chế Về Tài Nguyên Phần Cứng

FPGA có giới hạn về tài nguyên như bộ nhớ và khả năng xử lý. Việc tối ưu hóa công nghệ nhận diện khuôn mặt để phù hợp với tài nguyên có sẵn là một thách thức lớn.

2.2. Độ Phức Tạp Của Thuật Toán

Các thuật toán phát hiện khuôn mặt thường phức tạp và yêu cầu nhiều bước xử lý. Việc tối ưu hóa thuật toán để chạy hiệu quả trên FPGA là một nhiệm vụ không dễ dàng.

III. Phương Pháp Triển Khai Thuật Toán Phát Hiện Khuôn Mặt Trên FPGA

Để triển khai thuật toán phát hiện khuôn mặt trên FPGA, cần áp dụng các phương pháp tối ưu hóa và thiết kế phù hợp. Các bước chính bao gồm lựa chọn thuật toán, thiết kế phần cứng và kiểm tra hiệu suất.

3.1. Lựa Chọn Thuật Toán Phù Hợp

Việc lựa chọn thuật toán như Viola-Jones hoặc Haar Cascade là rất quan trọng. Các thuật toán này đã được chứng minh hiệu quả trong việc phát hiện khuôn mặt và có thể được tối ưu hóa cho FPGA.

3.2. Thiết Kế Phần Cứng Trên FPGA

Thiết kế phần cứng cần phải được thực hiện cẩn thận để đảm bảo rằng các khối chức năng như bộ nhớ và bộ xử lý được tối ưu hóa cho hiệu suất cao nhất.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Ứng Dụng FPGA Trong Nhận Diện Khuôn Mặt

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng FPGA trong nhận diện khuôn mặt mang lại hiệu suất vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Các thử nghiệm cho thấy tốc độ xử lý và độ chính xác được cải thiện đáng kể.

4.1. Đánh Giá Hiệu Suất Của Hệ Thống

Hệ thống được triển khai trên FPGA cho thấy khả năng xử lý nhanh chóng và chính xác, với tốc độ khung hình cao hơn so với các giải pháp phần mềm.

4.2. So Sánh Kết Quả Với Các Phương Pháp Khác

So sánh với các phương pháp khác cho thấy FPGA có thể xử lý nhiều khung hình hơn trong cùng một thời gian, từ đó nâng cao hiệu quả của thuật toán phát hiện khuôn mặt.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai Của Thuật Toán

Kết luận cho thấy việc triển khai thuật toán phát hiện khuôn mặt trên FPGA không chỉ khả thi mà còn mang lại nhiều lợi ích. Hướng phát triển tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và giảm thiểu tài nguyên sử dụng.

5.1. Hướng Phát Triển Công Nghệ Mới

Công nghệ mới như học sâu có thể được tích hợp vào công nghệ nhận diện khuôn mặt để nâng cao hiệu suất và độ chính xác.

5.2. Tích Hợp Với Các Hệ Thống Khác

Việc tích hợp thuật toán phát hiện khuôn mặt với các hệ thống khác như IoT có thể mở ra nhiều cơ hội ứng dụng mới trong tương lai.