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為了對(duì)垂直于圖像平面［一90。，90。］和圖像平面內(nèi)360。范圍的人臉姿態(tài)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的檢測(cè)分類，提出一種精確分類的視角無關(guān)人臉檢測(cè)方法和可重構(gòu)硬件體系結(jié)構(gòu)．設(shè)計(jì)了由多個(gè)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)組成的樹形檢測(cè)器框架，并將多個(gè)姿態(tài)區(qū)間的分類問題采用向量式共享輸出窄間的方式統(tǒng)一起來。提出一種兩段式Boosting方法對(duì)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行訓(xùn)練；挖掘r榆測(cè)過程的時(shí)間窄間并行性，進(jìn)而設(shè)計(jì)了一種高度并行的可重構(gòu)硬件體系結(jié)構(gòu)模板．通過對(duì)體系結(jié)構(gòu)模板進(jìn)行動(dòng)態(tài)配置，實(shí)現(xiàn)r硬件代價(jià)、檢測(cè)精度和速度的平衡．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明．與已有方法相比．文中方法具有較高的精度與速度；對(duì)于160×120～800×600分辨率范同內(nèi)的圖像，該方法在FPGA上的硬件實(shí)現(xiàn)與在PC上的軟件現(xiàn)的執(zhí)行時(shí)間加速比為14．68～20．86．
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