基于TMS320C6713的人脸识别系统设计
来源:电子工程世界 作者:—— 时间:2010-06-08 10:22
KNN的实现分训练和识别两步。训练时,把每类样本降维后的结果作为KNN的输入。K近邻算法将一个测试点x分类为与它最接近的K个近邻中出现最多的那个类别,从测试样本点开始生长,不断扩大区域,直到包含进K个训练样本点为止,并且把测试样本点的类别归为这最近K个训练样本点中出现频率最大的类别。如图3所示,圆圈表示待识别数据所处的位置,选择K值为3时,选中实线圆中的3个数据,识别结果为三角形代表的类;选择K值为5时,选中虚线圆中的5个数据,识别结果为正方形代表的类。所以选取恰当的K值对分类的结果有很大影响。如果K值选取过大时,可能能较正确地分类,但是同时牺牲了性能,提高了计算复杂度。如果K值选取过小,则大大降低了计算复杂度,但是可能会影响分类的准确性。
2 系统硬件设计
系统设计时选用TMS320C6713,这是TI公司生产的C6000系列的浮点处理器,其采用了VLIW体系结构,指令运行的等效周期数较低,运行速度较快。图像的采集采用了PAL制式输出的普通摄像头加上TI公司生产的图像编码芯片TVP5147,该芯片支持多种制式,多种接口输入,并可以输出YUV格式的视频数据,同时提供行同步信号和垂直同步信号等。数据暂存使用CPLD和SRAM实现。设计系统构成,如图4所示。
2.1 TVP5147芯片
系统上电时,TMS320C6713首先对TVP5147初始化,其通过I2C总线实现,DSP自带I2C总线控制器。芯片I2C地址是由芯片引脚I2CA的电平控制的,如该引脚接高电平,则I2C写地址为0xB8,否则为OxBB。
假如系统初始化为从Y[9..O]端口输出10位的YUV混合视频数据,则可知道其输出符合以下时序,如图5所示。
图中第一行为DATACLK信号,其为TVP5147芯片提供的数据时钟信号,第二行为数据Y[9…0],当每一行图像开始之前,会有4个SAV信号,同样,结束之后也有4个EAV信号,如图5所示,数据是YCbCr格式,每个像素点的数据为4个数据组成,一次为Cb,Y,Cr,Y。而由图5中可以看出AVID信号为高电平时,表明当前的数据为有效数据。这为CPLD采集有效数据提供了参考信号。同时TVP5147芯片还输出FID信号,该信号为奇偶场指示信号。
2.2 CPLD读写SRAM
存储器选择了DS1265AB,它是SRAM存储器,具有存储速度快的优点,并能够在系统掉电时保存数据10年。DS1265具有1 MB的容量,20根地址线,8根数据线,另有WE,OE,CE信号输入端。
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