36、嵌入式系统中的人脸检测与多模态交互技术解析

嵌入式系统中的人脸检测与多模态交互技术解析

1. 嵌入式系统中人脸检测的性能优化

在嵌入式系统的人脸检测领域，Imresize 函数的性能优化是一个关键方面。对原始和新实现的 Imresize 函数性能进行了测试，测试数据基于 10 张人脸图像的平均值。结果显示，新实现的速度比原始实现快 115 倍，具体数据如下表所示：
| 实现方式 | 平均时钟周期 | 平均时间（秒） |
| — | — | — |
| 原始 Imresize | 459,693,061 | 5.75 |
| 新 Imresize | 3,949,404 | 0.05 |

此外，数据和指令缓存对性能的影响也值得深入研究。最初，Nios II 处理器采用默认的数据缓存设置，即片上内存大小为 16 KB，数据缓存行大小为 4 字节。根据 Nios II 核心文档，如果行大小大于 4 字节，从扩展内存（这里是 SDRAM）的数据检索将采用流水线方式，从而减少数据传输延迟的影响。为此，生成了一个除数据缓存行大小增加到 32 字节外，其他配置完全相同的新系统。当在该系统上运行人脸检测器和人脸检测器测试版程序时，总执行时间分别为 466.23 秒和 394.18 秒，两者执行时间的差异较小。这一结果表明，处理器的缓存对性能有积极影响。

接着，对改变数据缓存大小的影响进行了实验。生成了一系列具有所有可能数据缓存大小的八个系统，这些系统的数据缓存行大小均为 32 字节，指令缓存大小固定为 4 KB。实验结果总结如下表：
| 数据缓存大小（KB） | LE（%） | 总内存位（%） | 人脸检测器（秒） | 人脸检测器测试版（秒） |
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