- 前言
在当今的现代社会中，随着人们对科学技术的需求，人脸识别技术越来越受到人们的关注，安全意识逐渐增强。近几年来人脸识别技术的在图像搜索，图像采集，图像恢复，出入境控制，人机交互等领域都呈现出了高速发展的趋势，因此具有非常可观及光明的前景。虽然说传统PC端的人脸识别方法已经比较成熟，但随着电子消费等概念的诞生，这些方法都要移植到嵌入式的设备中，计算机分析人脸，从图片中提取有用的识别信息，然后对其进行识别。它为人们的日常生活提供了极大的舒适感。本次研究基于FPGA面部识别算法，可以增进对FPGA语言和MATLAB算法的理解和对DE-2的使用，从而更加对人脸识别系统有个系统性的了解，清晰了解人脸识别对于社会发展的利与弊。在充分考虑各种环境变量的情况下尤其是在样本的采集并存储上，以数据库技术，网络技术，提出系统架构方案。人脸识别技术大爆发并不是偶然，应该说是很好的满足了我们将的人工智能的三大条件，深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。在使用FPGA的前提下，虽然在检测速度上有一定的降低，但是精确度得到了很大的提升，选取FPGA的一个非常重要的原因就是降低系统设计成本。本论文主要基于以下几个方面1.首先MATLAB将数据库建好，然后在此基础上 2.使用FPGA和视频解码芯片等一些外围芯片电路搭建拥有显示，连接和采集功能的系统。 3.对图像进行预处理，特征提取和特征匹配算法原理进行研究，后期提高精确度。
- 国内外研究概况
国外同类研究概况：早在十九世纪末有一位法国人在报刊杂志上刊登了一篇关于如何使用人脸特征来识别身份的报道。直到二十世纪末期，人脸识别才有了根本性的突破。人脸识别国外起源早，上世纪九十年代前期受到安全系统即商贸系统中得到应用，前期重心集中在分割和特征提取以及设计系统的或神经网络的神经网络技术，多半是静态图像，如今国外研究涉及的领域非常广，有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的，也有从视觉机理角度进行研究的，用静态图像或视频图像做人脸识别的领域中比较有影响的有MIT的Media实验室的Pentland小组，基于KL变换的本征空间的特征提取法。国外还有的著名机构主要有CMU的Human-Computer Interface Institute,Microsoft Research,英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。
国内同类研究概况：相比于国外略晚，但是后期也有不少从事人脸识别研究且后续进展迅速且后劲很足。许多研究机构，高等院校及多家IT公司都成立了人脸识别技术的研究小组，如华中科技大学、国防科技大学、上海银晨智能识别科技有限公司等都取得了一定的科研成果。而且由中科院自动化所的科研人员历时近一年的研发识别信息比对系统，开创性地将国际先进的人脸识别技术引入奥运安保，为安保大系统提供了决策支持依据。863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出专款资助人脸识别的相关研究。具体的著名机构主要有上海交通大学的李介谷等研究基于计算机模型的人脸识别研究技术。清华大学的边肇祈等从事KL变换的人脸识别研究。
目前各国的研究主要都是从三个阶段发展起来，第一阶段，研究人脸识别所需要的面部特征，第二阶段是人机交互识别，第三阶段是自动机器人脸识别，这也是近年发展起来的，主要分为三大类：几何特征法，统计特征法和连接机制法。
- 参考文献
1.徐超.基于FPGA的人脸识别算法的设计与实现【D】.中国科技大学，2016：1-3
2.王思阳.基于FPGA的卷积神经网络加速器设计【D】.2017：35-67
3.王捷.基于FPGA的卷积神经网络加速器设计【D】清华大学，2015：6-26
4.孙莹涛，李玉山，人脸检测系统的SoPC设计【J】电子设计应用，2006（11）：95-96
5.史凤丽，基于集群计算机的图像并行处理【D】西安科技大学，2010：1-29
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