Desenvolvimento de hadware reconfigurável utilizando o processador intel/altera Nios II softcore para execução do algoritmo de detecção de face de Viola-Jones

A utilização de mecanismos computacionais, mais precisamente os que abordam os conceitos de visão computacional, são de grande relevância sendo vastamente aplicados em áreas como identificação biométrica, detecção e reconhecimento de objetos. Alguns trabalhos mostram estas aplicações como na identificação de faces (CHE; CHANG, 2010) e olhos (MANNAY; ABID, 2015). Para o processamento das imagens, são necessários dispositivos que possuem alto poder computacional, sendo assim o desenvolvimento de sistemas embarcados utilizando o paradigma de computação reconfigurável (RC - Reconfigurable Computing), como o FPGA (Field Programmable Gate Array), mostra-se promissor neste contexto. Diferentemente de outras abordagens como os ASICs (Application Specific Integrated Circuits) onde se desenvolve um hardware que posteriormente não pode ser reprogramado, os FPGAs fornecem a flexibilidade no desenvolvimento de funcionalidades específicas. Portanto, quando se necessita de futuras atualizações em projetos e adequações às novas tecnologias, oferece ao desenvolvedor a opção de sintetizar uma nova descrição de hardware (HDL - Hardware Description Language). Diante das vantagens oferecidas pelos FPGAs, foi adotado o mesmo com objetivo de realizar o processo de detecção facial, e optou-se pela utilização de um processador customizável softcore Nios II da Intel/Altera, memória SDRAM (Synchronous Dynamic Random Access Memory) e outros componentes necessários para o funcionamento do sistema, que serão responsáveis por armazenar e executar o algoritmo responsável pela referida detecção. É utilizado o algoritmo proposto por (VIOLA; JONES, 2001), desenvolvido em C/C++, para realizar o processamento da imagem e indicar a presença ou não de uma ou mais faces. Após o desenvolvimento do sistema e integração do algoritmo, foram realizadas execuções com a leitura de imagens previamente armazenadas no computador e transmitidas ao FPGA e também a captura proveniente da câmera Terasic TRDB-D5M. Foi observado o comportamento das detecções de face em diversas imagens com características como rosto na posição normal, inclinada, com e sem a utilização de óculos, diferentes formatos de rosto e cabelo. Obteve-se êxito das execuções nos cenários apresentados, bem como a detecção e demarcação da localização das faces.