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基于DSP系统的AdaBoost人脸检测算法实现的任务书
任务书：
任务名称：基于DSP系统的AdaBoost人脸检测算法实现
任务目标：
本任务旨在实现基于DSP系统的AdaBoost人脸检测算法，并提高算法的性能和实时性。主要目标包括：
1.了解AdaBoost算法和人脸检测技术的基本原理和流程。
2.熟悉DSP芯片的特点和基本操作，熟练掌握相应的编程语言和开发环境。
3.设计并实现基于DSP系统的AdaBoost人脸检测算法，并验证其有效性和实时性。
任务内容：
1.算法理论基础研究：通过研究AdaBoost算法和人脸检测技术的基本原理和流程，建立起本任务的理论基础。
2.DSP系统架构及编程环境学习：通过学习DSP芯片的特点和基本操作，掌握相应的编程语言和开发环境。
3.人脸检测算法设计与实现：根据任务目标和任务内容，设计和实现基于DSP系统的AdaBoost人脸检测算法。主要流程包括：
（1）特征提取：根据Haar特征提取方法，提取人脸图像中的特征；
（2）每个Haar特征值的计算：将图像的灰度值和Haar特征模板进行卷积运算；
（3）生成强分类器：使用AdaBoost算法训练分类器，构建强分类器；
（4）图像分类：将测试图像送入分类器中，判定是否为人脸。
4.算法测试及性能优化：设计测试用例，测试实现的算法的检测精度和实时性，并根据测试结果对算法进行性能优化和改进。
5.文档编写和技术报告：根据实验结果，编写完整的文档和技术报告，汇总实验总结和成果展示。
任务要求：
1.了解基本的数据结构和算法理论，对编程基础和面向对象编程有一定了解。
2.熟悉微机原理、单片机、DSP程序设计等相关知识，熟练使用相应的编程工具。
3.具有较好的英语阅读能力，能阅读相关专业文献，理解相关数据结构、算法和理论。
4.具有团队合作精神，具备较好的问题解决和创新能力。
参考文献：
[1]ViolaP，JonesM.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C].ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，2001:511-518.
[2]WuYH，LinSD，ChenCW.Areal-timeFPGA-basedfacedetectionsystemusinghaarfeatures[C]//The17thInternationalConferenceonAdvancedCommunicationTechnology.2015：189-194.
[3]WeiL，LuYH，WangP.FPGAimplementationofareal-timefacedetectionsystem[C]//InternationalConferenceonAudio，LanguageandImageProcessing(ICALIP).2013：437-441.
[4]张莎莎，杨树情，苏久昌.基于DSP的心电信号采集、实时处理系统的实现[J].仪器仪表学报，2015，36(11):2449-2457。