基于DSP的运动人体识别算法实现及其优化

摘要：

运动人体识别算法由人体目标提取、头部定位、肢体分割和人体建模四部分组成.文中阐述了算法的基本原理,分析了影响算法速度的主要函数和原因.分析发现人体目标提取和肢体分割模块占用了算法时间的96%.傅里叶变换和移动向量计算成为影响肢体分割算法速度的"瓶颈",而中值滤波和形态学滤波则是影响人体目标提取算法速度的"瓶颈"因素.针对TMS320C6000DSP体系结构特点,提出了算法优化策略.通过合理配置编译器优化选项、采用内联函数、分解多层循环、指定存储器相关性,以及合理选用标准库函数的方法对算法进行了优化.实验结果表明,优化后的算法执行速度大大提高.

关键词：人体识别、图像分析、数字信号处理器、算法优化

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-33,59