人体特征检测算法的设计与实现

人体特征检测是特征识别技术的基础，特征检测技术运用到诸多领域，从刑侦领域的人脸检测到手机应用领域的指纹解锁都有涉及。为了实现人体特征检测算法的分析与研究，在现场可编程逻辑门阵列平台中，提出一种基于SAda-boost的人体特征检测算法。该算法结合了支持向量机和Adaboost分类器算法的优点，实现人体特征图像的降维处理，并对图像进行分类处理，实现人体特征元素的检测。整个设计基于ZedBoard硬件平台，该平台具有较强的可重构性和并行处理的能力，完成了人体特征图像检测算法的设计与实现，实现了对人体特征图像中的人脸、人眼、人体框架3种人体元素的检测。通过对比分析实验结果，验证了该算法的有效性