Multiple histogram-based face recognition with high speed FPGA implementation

摘要

人脸识别是一种能够在已注册的人脸数据库中完成识别或验证特定人脸的算法。该技术为图像分析与计算机视觉领域带来了诸多挑战，尤其是在处理视频序列、实现人脸重识别或对强度图像进行操作并要求快速响应的应用场景中。在本项研究中，我们提出了一种高效的人脸识别方法，并设计了相应的高速FPGA实现方案。该方法采用了一种全新的相似度计算方式，用于评估查询人脸与数据库中人脸之间的距离。具体而言，距离度量是通过计算查询图像与数据库图像每一行所生成直方图的标准差之和来确定的。最小的距离分数对应于与查询人脸匹配的数据库人脸。此方法不受环境光照条件的影响，相较于经典的人脸识别算法“Eigenfaces”，在相同运行平台下其识别速度提升了16倍。同时，我们借助所提出算法中的数据并行特性，设计了硬件加速模块，并将其部署于FPGA原型板上进行验证。实验结果表明，相较于软件实现版本，该方案的执行效率提升了10倍。

1 Introduction

随着计算机实时处理技术的不断进步，人们对于动态环境下人脸识别技术的关注度持续上升。由于其具备非侵入性特征，并且作为人类身份识别的主要手段之一，人脸识别已成为当前主流的生物识别方式之一[9]。图像采集设备（如监控摄像头、移动电话内置摄像头）的快速发展、网络中大量人脸图像资源的可获取性以及对更高安全性的需求日益增强，均促使该领域受到广泛关注。