文件名称：全文总结和未来展望-2021数字化转型白皮书
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更新时间：2024-06-29 18:47:38
人脸识别 FPGA
上海交通大学硕士学位论文 第五章 全文总结和未来展望 第 78 页 速度。 5) 设计中要注意同步fifo和异步fifo的使用。在同步时钟域下，采用同步fifo 对两个处理速度不同的单元进行数据缓存。在异步时钟域下，传统的两级寄存器只能 避免一位信号的亚稳态，数据的传输还是要使用异步fifo。 5.2 展望 人脸识别这一新兴技术仍面对许多困难和挑战，比如国际安全形势日益严峻， 视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态 下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。面向视频监 控的远距离人脸识别技术有强劲的需求。但近距离人脸识别技术对用户的种种限制使 得其在视频监控中难以使用。首先，在视频监控摄像机距离目标较远且非配合状态下， 因为极易产生运动模糊，所采集图像的质量远低于近距离配合状态下获取的人脸图 像；其次，由于用户处于非配合的运动状态，活动更*，侧脸和背对摄像机的概率 大大增加，这就给人脸检测、人脸跟踪、人脸对比识别带来相当大的困难；此外，监 控场景中通常会有多人同时出现，身体容易相互遮挡，给身份关联带来一定的困难， 且系统还需要对每一个人保持跟踪识别，这一系列因素导致面向视频监控的远距离人 脸识别难度非常大。 本文只是从有限的几个方面对人脸识别算法进行了总结，并结合实际的工程应 用讨论了部分算法RTL实现的方法，目前的平台还只是在FPGA上，但是相信随着软件 算法加速的需要，硬件算法将逐步取代软件算法，当FPGA上的应用趋向于成熟后，必 然将会转向ASIC和SOC的研究，将整个人脸识别算法，包括人脸检测，人眼定位，预 处理，PCA和ICA算法都集成在芯片上，可以大幅度降低成本，提高生产规模，减小面 积。算法的硬件实现方法，有效性的保留等都还需要进一步的研究和深化，实际中还 有很多问题有待于进一步的研究，对人脸识别算法和其硬件实现的研究是永无止境 的。