Phần cứng gia tốc cho kỹ thuật lượng tử hóa vector (Vector Quantization-VQ) đã được phát triển thành một thành phần nhúng (system on a programmable chip) trong các ứng dụng nén ảnh và nhận dạng ảnh thời gian thực. Ngày nay, với kỹ thuật FPGA (Field Progammable Gate Array) và công cụ SoPC (system on a programmable chip) cho thấy được sự hiệu quả cao trong việc thiết kế các ứng dụng phần cứng gia tốc. Bên cạnh đó, một trong những phương pháp xác suất thống kê, phân tích thành phần chính điều biến trọng số, cho ta thấy sự hiệu quả cao trong các ứng dụng nhận dạng ảnh. Bài báo này sẽ giới thiệu một kiến trúc song song dựa trên thuật toán WMPCA và kiến trúc SoPC cho hệ thống nhận dạng mặt người online. | Science & Technology Development, Vol 14, 2011 THI T K SOPC CHO NG D#NG NH N D NG M$T NGƯ I DÙNG THU T TOÁN WMPCA Trương Thanh Như, Tr n Th Đi%m Trư ng Đ i h c Khoa h c T nhiên, ĐHQG-HCM (Bài nh n ngày 21 tháng 03 năm 2011, hoàn ch nh s a ch a ngày 22 tháng 11 năm 2011) TÓM T T: Ph n c ng gia t c cho k4 thu t lư ng t hóa vector (Vector Quantization-VQ) ñã ñư c phát tri n thành m t thành ph n nhúng (system on a programmable chip) trong các ng d ng nén nh và nh n d ng nh th i gian th c. Ngày nay, v i k4 thu t FPGA (Field Progammable Gate Array) và công c SoPC (system on a programmable chip) cho th#y ñư c s hi u qu cao trong vi c thi t k các ng d ng ph n c ng gia t c. Bên c nh ñó, m t trong nh ng phương pháp xác su#t th ng kê, phân tích thành ph n chính ñi u bi n tr ng s , cho ta th#y s hi u qu cao trong các ng d ng nh n d ng nh. Bài báo này s5 gi i thi u m t ki n trúc song song d a trên thu t toán WMPCA và ki n trúc SoPC cho h th ng nh n d ng m t ngư i online. T khóa: SoPC, nh n d ng m t ngư i, thu t toán WMPCA. M recognition); Xác ñ nh v trí nh ng khuôn m t ĐÂU Nh n d ng nói chung, nh n d ng m t ngư i trong m t b c nh (face detection). nói riêng là m t bài toán ñã và ñang ñư c Khi quan sát m t khuôn m t, ta thư ng t p nghiên c u r t r ng rãi. Các nghiên c u ñi t( trung chú ý vào nh ng b ph n ñ c bi t như: bài toán ñơn gi n, m%i nh ch! có m t khuôn m,t, mũi, mi ng, c m, và cũng chính nh ng m t ngư i nhìn vào thi t b thu hình và b ph n này cung c p nhi u thông tin nh n ñ u d ng xác th c nh t. Các b tư th ñ ng trong nh tr,ng ñen. Cho ñ n bài toán m ph n khác như r ng v i nhi u trư ng vùng trán, tóc, thư ng không cung c p nhi u h p ph c t p hơn như nh màu, nhi u khuôn thông tin h u ích cho quá trình nh n d ng. m t trong cùng m t nh, nhi u tư th thay ñ i Chính vì v y, phương pháp WMPCA ñư c trong nh Không nh ng th bài toán còn m phát tri n nh m lo i b& nh ng vùng nh ch a ít r ng c ph m vi nghiên c u: t( môi trư ng thông .
