Implementacja algorytmu detekcji twarzy w obrazach cyfrowych z układem SoC Zynq

W artykule przedstawiono koncepcję i projekt mikrosystemu do detekcji twarzy w obrazach cyfrowych z użyciem układu programowalnego SoC z rodziny Zynq firmy Xilinx [1]. Algorytm detekcji twarzy polega na wyodrębnieniu podstawowych cech twarzy i określeniu ich położenia w obrazie. Przedstawiono wyniki implementacji programowej w środowisku MATLAB/PC oraz implementacji sprzętowej. Obie implementacje przebadano pod względem złożoności oraz szybkości działania. W realizacji sprzętowej uzyskano porównywalną szybkość detekcji/lokalizacji twarzy i ponad 10-krotnie krótszy czas wyodrębniania cech twarzy.

In this paper there is presented the design of an integrated microsystem for face detection in digital images, based on a new SoC Zynq from Xilinx [1]. Zynq is a new class of SoCs which combines an industry-standard ARM dual-core Cortex-A9 processing system with 28 nm programmable logic. This processor-centric architecture delivers a comprehensive platform that offers ASIC levels of performance and power consumption, the ease of programmability and the flexibility of a FPGA. The proposed algorithm for face detection operates on images having the resolution of 640x480 pixels and 24-bit color coding. It uses three-stage processing: normalization, face detection/location [2] and feature extraction. We implemented the algorithm in a twofold way: (1) using MATLAB/PC, and (2) hardware platform based on ZedBoard from Avnet [3] with Zynq XC7Z020 SoC. Both implementations were examined in terms of complexity and speed. The hardware implementation achieved a comparable speed of face detection/location but was over 10-times faster while extracting the features of faces in digital images. A significant speedup of feature extraction results from the parallelized architecture of a hardware accelerator for calculation of mouth and eyes locations. The proposed microsystem may be used in low-cost, mobile applications for detection of human faces in digital images. Since the system is equipped with the Linux kernel, it can be easily integrated with other mobile applications, including www services running on handheld terminals with the Android operating system.