基于Adaptive Boosting算法的人脸检测研究与FPGA实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸检测作为计算机视觉和模式识别领域的关键技术之一，近年来在身份识别、安全监控、人机交互等方面展现出巨大的应用价值和广阔的市场前景。

研究目的：本课题旨在研究基于adaptiveboosting算法的人脸检测技术，并将其应用于fpga平台实现实时高效的人脸检测系统。

研究意义：本课题的研究意义主要体现在以下几个方面：1.推动人脸检测技术发展：adaptiveboosting算法作为一种高效的机器学习算法，将其应用于人脸检测能够提高检测精度和速度，推动人脸检测技术的进一步发展。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸检测技术已经成为计算机视觉领域的一个重要研究方向，国内外学者对其进行了大量的研究并取得了丰富的成果。

国内研究现状：国内学者在人脸检测方面做了大量研究，特别是在基于深度学习的人脸检测方面取得了显著进展。

例如，清华大学、中国科学院自动化研究所等单位在人脸检测数据集、算法模型、应用系统等方面均取得了领先成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：本课题主要研究内容包括以下几个方面:1.人脸图像预处理:针对人脸图像的特点，研究有效的图像预处理方法，如灰度变换、直方图均衡化、图像去噪等，提高图像质量，为后续特征提取和分类识别奠定基础。

2.特征提取方法研究:研究适用于adaptiveboosting算法的人脸特征提取方法，如haar特征、lbp特征等，并对比分析不同特征提取方法对人脸检测性能的影响。

3.人脸分类器设计:基于adaptiveboosting算法，选择合适的弱分类器，如决策树、支持向量机等，构建强分类器，实现对人脸和非人脸的有效分类。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先对adaptiveboosting算法及其在人脸检测中的应用进行深入研究，然后进行实验设计、算法实现和性能评估。

具体步骤如下：1.相关文献综述：阅读与人脸检测、adaptiveboosting算法、fpga实现等相关的文献资料，了解国内外研究现状和最新进展，为本课题研究提供理论基础和技术参考。

2.人脸检测算法设计：(1)研究不同人脸图像预处理方法，选择合适的算法对人脸图像进行预处理，提高图像质量。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于：1.提出一种改进的adaptiveboosting算法，提高人脸检测精度和速度。

针对传统adaptiveboosting算法在人脸检测中存在的问题，如训练时间长、容易过拟合等，本课题将研究改进的adaptiveboosting算法，例如，引入新的弱分类器、优化样本权重更新策略等，以提高人脸检测的精度和速度。

2.研究基于fpga平台的adaptiveboosting人脸检测算法实现方案，设计高效的硬件架构和算法优化策略，提高人脸检测的实时性和硬件资源利用率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张丽,孙冬梅. 基于pca与adaboost的人脸检测[j]. 计算机工程与设计, 2017, 38(1): 168-172.

[2] 李刚,王晓丹,郭云飞,等. 基于fpga的实时人脸检测系统设计[j]. 电子技术应用, 2018, 44(5): 164-167.

[3] 陈鹏,梁晓龙,张航. 基于fpga的嵌入式人脸检测系统设计[j]. 微电子学与计算机, 2019, 36(3): 70-74.