本論文發展以數位訊號處理器(DSP)為基礎之『即時人臉辨識系統』。本系統涵蓋三大子系統，分別為影像擷取系統、影像前置處理和人臉特徵點擷取。
在實際驗證上，採用彩色非單純背景的人臉圖像在PC上模擬測試，在由基因演算法搜尋出的人臉圖像上找出特徵點及特徵向量，再利用辨識系統來辨識人臉，最後再將之移植到DSP上。經實驗結果顯示，本系統對於非單純背景有良好的辨識率及效能。

The thesis illustrates the development of DSP-based“Real-Time Human Face Recognition System”.The principal system consists of three major subsystems.There are Image Acquisition System，Image Preprocessing System and human face characteristic extraction .
For experiment,we adopted colored face image with complex background and simulate on PC.We found the characteristic points and characteristic vectors from the face image which is searched from Gene algorithm.Then,we use the recognition system to recognize the face image.Finally we implant it to DSP.
Shown by the experimental result,this system has good recognition
and efficiency.

中文摘要 I
英文摘要 II
目錄 III
圖目錄 VI
表目錄 X

第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 相關研究文獻 4
第二章 系統架構流程 6
2.1 人臉定位演算法 6
2.2 人臉特徵點擷取 7
2.3 辨識系統處理 8
第三章 基因演算法之人臉偵測 9
3.1 YCbCr皮膚顏色轉換 10
3.2 影像邊緣擷取 12
3.3 壓縮影像及拉高邊緣化值 14
3.3.1 壓縮影像 14
3.3.2 拉高邊緣化值 16
3.4 基因演算法 18
3.5 人臉擷取及影像還原 23
第四章 人臉特徵點擷取 24
4.1 眼睛特徵點擷取 25
4.2 嘴唇特徵點擷取 27
4.3 眉毛特徵點擷取 28
第五章 人臉辨識系統 30
5.1 特徵向量擷取 30
5.2 辨識系統 31
第六章 硬體架構及實驗結果 34
6.1 人臉辨識硬體架構及簡介 35
6.2 光源及照明選擇 36
6.2.1 基本原理介紹 37
6.2.2 照明設備設計 39
6.3 CCD工作原理 41
6.3.1 訊號掃描 43
6.3.2 視訊規格說明 45
6.4 DSP系統發展與簡介 46
6.5 ADSP-BF533系統簡介 47
6.6 VisualDSP++ 開發環境所提供資源 49
6.6.1 ADSP-BF533記憶體結構 50
6.6.2 Expert Linker 52
6.6.3 GPIO簡介與使用 54
6.6.4 PPI介面 57
6.7 影像傳輸流程 57
6.8 實驗結果 63
第七章 結論及未來展望 68
參考文獻 69

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