嵌入式人脸识别系统的硬件方案设计
基于嵌入式视频监控的人脸检测系统设计
Ｂ ｏ 人脸检测算法， ｏｓ ｔ 最终获得人脸位置。结果表 明， 系统对人脸检测效果 良好 ， 准确率可达
９ ．％ ， ５ ２ 检测 时间 ２ ２ ｓｆ ｍｅ 满足视 频 监控 的实 时性 要求 。 ２— ７ ｍ ／ ａ ， ｌ
关 键词 ： 入 式 ； 频监 控 ；ｅｖ ｘ运 动 目标 检测 ； ｄＢ ｏｔ 嵌 视 Ｓｒｏ ； ｆ Ａ ａｏｓ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｒｅ ｕ ｒ ｄ ｂ ｈ ｎ ｅｌ ｅ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ｅ ｎ ｔｒｓ ｓｅ ，ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｄ ｔ ｃｉｎ ｄ ｓｇ ａ ｅ ｓｒ ｃ ￣ ｑ ｉｅ ｙ ｔ ｅ ｉｔ ｌ ｇ ｎ ｉ ｎ ｆｖｄ ｏ ｍｏ ｉ ｙ ｔｍ ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓ ａ ｆ ｃ ｅ ｅ ｔ ｅ ｉｎ ｂ ｓ ｄ ｉ ｚ ｏ ｏ ｏ ｍｂ ｄ ｅ ｉ ｅ ｎ ｔｒ Ｗ ｉ ｈ ｅｐ ｏ ｅ ｔ ｎ ａ ｔ ｎ ｏ ｅ ， ｘ ｓｒ ａ ｎ ｄ ａ ｏ ｎ ｅ ｅ ｄ ｄ ｖ ｄ ｏｍｏ ｉ ． ｔ ｔ ｅ ｈ ｌ ｆ ｈ ａ ｓ ｃｉ ｆ ｎ ｆ ｔｅ ｍｉ ｇｍｅ ｉ ｎ ＡＲＭ－ ｉｕ ｐ ｒｔ ｎ ｐ ａ— ｏ ｈ ｔ ｒ ｏ Ｓ ０ Ｌ ｎ ｘｏ ｅ ａ ｉ ｌ ｔ ｏ
Ｗ Ｕ Ｌ — ｈ ｎ， Ｉ ｈ ｎ， Ｕ Ｐ ｉ ｎ， ｕ ｓ ｅ Ｌ Ｕ Ｚ ｅ Ｗ ｅ— ｍｉ ＭＥＮＧ Ｆ ｎ ｗｅ ａ— ｎ
（ ｃｏｌ ｆ ｃａ ｉ ｌ ｎ ｌｃ ｃｌ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｎ ｎｈｎ ｎｖｒ ｔ，ａｃａｇ３ ０ ３ ， ｈ ａ Ｓｈｏ ｏ Ｍｅｈｎｃ ｄＥｅｔ ａ Ｅ ｇ ｅ ｎ ， ａ ｃａｇＵ ｉ ｓ ｙ Ｎ ｎｈｎ ３ ０ １Ｃ ｉ ） ａａ ｉ ｒ ｎ ｉ ｅｉ ｎ
ｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｎ ｈ ｔ ａ ｒ ｃ ｈ ｖ ｎ ａ ｇ ｔａ ｄ ａ ｅ ｓ ｍｅ ｔ ｏ ｌｓ ｅ ｈ ｎ ｌ ｅ ｃ ｆ ｈ ｖｎ ｒ ｅ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ａ ｄ ｔ ａ ｎ ｔ ｋ ｔｅ ｍｏ ｉｇ ｔｒ ｅ ｎ ｔｔ ａ ｉ ｔ ｅ ｓ ｎ ｔ ｅ ｉ ｆ ｎ ｅ ｏ ｅ ｍｏ ｉ ｇ ｔ ｇ ｔ ｃ ａ ｈ ｍｅ ｕ ｔ ａ
人脸识别嵌入式实训报告
一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术作为生物识别技术的一种，因其高准确性、非接触性和易用性等优点，在安防、金融、医疗、教育等领域得到了广泛应用。
为了深入了解人脸识别技术，我们进行了人脸识别嵌入式实训，通过实际操作，掌握了人脸识别系统的设计与实现方法。
二、实训目的1. 熟悉人脸识别技术的原理和流程。
2. 掌握人脸识别嵌入式系统的设计与实现方法。
3. 培养动手能力和团队协作精神。
三、实训内容1. 人脸检测人脸检测是人脸识别系统的第一步，主要目的是从图像中检测出人脸区域。
实训中，我们使用了OpenCV库中的人脸检测算法，通过Haar级联分类器进行人脸检测。
2. 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像转换为可用于识别的特征向量。
实训中，我们使用了Local Binary Patterns Histograms (LBPH) 算法进行人脸特征提取。
3. 人脸识别人脸识别是将提取的特征向量与数据库中的人脸特征进行比较，从而识别出目标人脸。
实训中，我们使用了Nearest Neighbor (NN) 算法进行人脸识别。
4. 嵌入式系统设计我们选择了STM32微控制器作为嵌入式系统平台，利用其丰富的片上资源，实现了人脸识别系统的硬件设计。
主要包括以下模块：- 图像采集模块：采用OV7670摄像头模块进行图像采集。
- 图像处理模块：使用STM32的片上资源进行图像预处理、人脸检测和特征提取。
- 存储模块：使用SD卡存储人脸特征数据库。
- 显示模块：使用TFT LCD显示屏显示识别结果。
5. 软件设计软件设计主要包括以下部分：- 图像处理程序：使用OpenCV库进行图像处理，包括人脸检测和特征提取。
- 识别程序：使用NN算法进行人脸识别。
- 用户界面程序：使用Qt库开发跨平台用户界面，实现系统功能。
四、实训结果通过实训，我们成功设计并实现了一个基于STM32的人脸识别嵌入式系统。
系统能够实时检测人脸、提取特征并进行识别，识别准确率达到90%以上。
人脸识别技术在嵌入式系统中的使用方法
人脸识别技术在嵌入式系统中的使用方法随着科技的迅猛发展，人脸识别技术在嵌入式系统中得到了广泛的应用。
人脸识别技术通过对个体的面部特征进行识别和比对，可以实现安全认证、门禁管控、人脸支付、智能监控等多种应用场景。
本文将重点介绍人脸识别技术在嵌入式系统中的使用方法。
一、人脸图像获取与预处理在使用人脸识别技术之前，首先需要获取人脸图像，并进行预处理。
获取人脸图像可以通过摄像头、红外传感器等设备获取，确保图像的清晰度和准确性。
在进行预处理时，需要对图像进行灰度化、人脸检测、人脸对齐等步骤，以提高后续识别的准确性和稳定性。
灰度化是将彩色图像转换成灰度图像的过程，通过减少图像信息的维度，便于后续的处理和计算。
人脸检测是在图像中自动定位人脸的过程，可以使用传统的级联分类器方法（如Haar特征和AdaBoost算法）或深度学习方法（如卷积神经网络）进行实现。
人脸对齐是将检测到的人脸图像进行标准化处理，使得人脸特征在图像中的位置和尺度保持一致，减少后续识别过程对人脸角度和尺度的敏感性。
二、特征提取与选择在人脸识别技术中，特征提取是一个关键的步骤。
相比于原始的像素信息，提取出具有更强辨别能力的特征，可以显著提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
常见的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
局部二值模式是一种用于图像纹理分析的特征描述符，通过比较中心像素与周围像素的灰度值，生成二进制编码描述图像纹理信息。
主成分分析是一种基于统计分析的方法，通过线性变换将原始数据映射到一个新的空间中，使得数据在新空间中的方差最大化。
线性判别分析是一种将特征投影到低维空间，同时最大化类间散度和最小化类内散度的方法，能够实现有效的分类和识别。
在选择特征提取方法时，需要结合具体的应用场景和系统资源限制进行考虑。
不同的特征提取方法对计算和存储资源的要求不同，需要权衡准确性和效率之间的平衡。
三、特征匹配与识别特征匹配是指将从待识别人脸图像中提取到的特征与数据库中存储的特征进行比对和匹配，以确定待识别人脸的身份。
基于嵌入式系统的人脸识别技术研究及实现
二、相关工作
传统的人脸识别方法主要依赖于图像处理技术，如特征提取、PCA等。然而， 这些方法往往面临着复杂场景下的光照、角ห้องสมุดไป่ตู้、表情等因素的干扰，难以达到 理想的效果。近年来，深度学习算法的兴起为人脸识别领域带来了新的突破。 深度学习模型具有强大的特征学习和分类能力，能够自动从原始图像中学习到 有效的特征表达，提高识别准确性。
为了验证基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术的有效性，我们设计了一系列实 验并选取了相应的人脸数据集。实验结果表明，该技术在常见的人脸识别任务 中具有较高的准确性和鲁棒性。同时，通过对比实验，我们还发现该技术在处 理速度和内存占用方面具有明显优势。
随着技术的不断发展，基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术未来将会有更多的 应用场景。在安防领域，该技术可以应用于智能监控、门禁系统等场景中，提 高安全性和便利性。此外，在人机交互领域，该技术可以实现更加自然和直观 的用户体验，例如在智能家居、智能车载等场景中。随着物联网和5G技术的普 及，嵌入式人脸识别技术还可以应用于远程认证和支付等场景。
参考内容
随着科技的发展，人脸识别技术已经成为日常生活和工作中不可或缺的一部分。 而在各种应用场景中，基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术以其高效能、低成 本和便携性等优势，逐渐成为了研究的热点。本次演示将介绍基于ARM架构的 嵌入式人脸识别技术的原理、现状、实验结果及未来展望。
在目前市场上，主流的人脸识别技术主要包括基于深度学习和特征提取的方法。 其中，深度学习的方法以其强大的表示能力和灵活性在人脸识别领域取得了显 著的成果。然而，这种方法需要大量的计算资源和高质量的标签数据进行训练， 这在某些场景下可能成为一个瓶颈。而基于特征提取的方法则通过手动设定或 自动学习图像特征，能够更加灵活地应用于不同的场景。
嵌入式人脸检测课程设计
嵌入式人脸检测课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握嵌入式系统的基本原理，了解人脸检测的基本算法，并能够使用相关开发工具进行嵌入式人脸检测系统的开发。
1.掌握嵌入式系统的基本原理和组成。
2.了解人脸检测的基本算法和原理。
3.熟悉嵌入式人脸检测系统的开发流程。
4.能够使用相关开发工具进行嵌入式系统开发。
5.能够实现人脸检测算法并进行嵌入式人脸检测系统的开发。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队协作精神。
2.培养学生对嵌入式技术和人脸检测技术的兴趣，提高学生对领域的认识和关注。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括四个部分：嵌入式系统基础知识、人脸检测算法、嵌入式人脸检测系统开发和实际应用案例分析。
1.嵌入式系统基础知识：介绍嵌入式系统的基本原理、组成和开发方法。
2.人脸检测算法：介绍人脸检测的基本算法和原理，包括Haar级联分类器、LBP特征分类器等。
3.嵌入式人脸检测系统开发：介绍嵌入式人脸检测系统的开发流程，包括硬件选择、软件开发和系统集成。
4.实际应用案例分析：分析嵌入式人脸检测系统在实际应用中的案例，如人脸识别门禁系统、人脸识别监控系统等。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。
1.讲授法：通过讲解嵌入式系统和人脸检测算法的相关理论知识，使学生掌握基本概念和原理。
2.案例分析法：通过分析实际应用案例，使学生了解嵌入式人脸检测系统的应用场景和开发过程。
3.实验法：安排实验课程，使学生能够动手实践，加深对嵌入式人脸检测系统的理解和掌握。
4.讨论法：学生进行分组讨论，促进学生之间的交流与合作，培养学生的团队协作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的嵌入式系统和人脸检测相关教材，为学生提供系统的理论知识学习。
2.参考书：提供相关的参考书籍，为学生提供更多的学习资料和拓展知识。
智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现
科学技术创新2020.26智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现强宇佶申双琴（桂林理工大学信息科学与工程学院嵌入式系统与智能计算实验室，广西桂林541004）近年来，人们物质水平提高，同时对家居安全的要求不断提高，安防设备和智能家居逐渐进入我们的视线。
传统的卡片和密码式的门禁系统因其易丢失、功能单一且安全性低等缺点，逐步被各种生物识别技术取而代之。
其中人脸识别因其具有非接触式、不易被仿造、识别率较高的优势，将其引入到门禁系统，具有广泛的应用价值和市场前景。
本文将嵌入式与人脸识别技术相结合，设计了一种基于STM32的人脸识别门禁系统。
1系统设计本系统主要以STM32系列单片机作为微控制器，以串口触摸屏为人机交互窗口,用户通过矩阵键盘键入进行模式选择，通过LCD 屏幕获取操作信息，选择人脸识别模式时可以通过人脸识别进行开门操作，选择密码模式可以通过矩阵键盘输入密码进行开门操作，同时对开门的数据进行记录，也可以通过串口助手将开门记录发送到上位机，在上位机上查看所有用户何时何种方法开门。
此外，添加了访客模式、管理员模式，用户选择访客模式可以模拟门铃，提醒主人开门，选择管理员模式，正确输入管理员密码可以查看所有用户与密码等，让系统变得更加实用。
系统的硬件部分包括人脸识别模块、模拟门禁模块及按键与显示模块。
软件部分包括对人脸进行追踪与检测，在录入人脸后对采集到的人脸数据进行特征的分析与训练，识别时对检测到的人脸进行辨识，同时因为树莓派的操作系统是基于Debian 的Linux 系统即“R aspbian 操作系统”，因其本身具有的局限性，获取的图像帧数较低，所以使用跳帧计算提高帧数。
实现人脸识别、密码开锁、报警系统、查看开锁记录、增加指定用户等功能，总体系统框图如图1所示。
2硬件设计系统选用了高效的STM32F103C8T6，STM32使用了以ARM Cortex 为内核的高性能微处理器，其工作频率高，内置存储器，有多种省电工作模式，可以保证低功耗应用的运行，适用于多种应用场合，并且性价比高。
基于嵌入式的人脸识别系统
基于嵌入式的人脸识别系统摘要：本文阐述了一套基于嵌入式的人脸识别系统设计方案。
该系统采用S3C2440A芯片和Ubuntu操作系统平台，通过对图像的采集和处理，实现门禁系统的智能化控制。
文中详细描述了采用的人脸识别算法的系统实现过程，算法主要分为图像采集及预处理、人脸检测定位和人脸识别三部分。
选取了静态背景人脸采集、归一化处理、特征点定位检测，最后对本文使用的对称Fisherface人脸识别算法的训练和实现进行了详细地阐述。
关键词：嵌入式系统；人脸识别；Ubuntu.引言人脸识别作为生物特征识别技术中最为直观的一种识别方法，具有使用友好、操作隐蔽、使用简便、定位准确、经济实惠及系统扩展性好等其他生物识别技术不可替代的优势。
自动人脸识别系统是集图像模式的分析、理解、分类及处理为一体的智能化系统，涉及到计算机模式识、图像处理、视觉交互、人工智能、认知科学等多门，学科，在国家安全、公共安全、人机交互、金融安全、教育科研等领域具有广阔的应用空间，如何将人脸识别技术应用于嵌入式系统也逐步成为当前研究的热门问题。
1 人脸识别系统技术概述人脸识别作为生物特征识别技术中最为直观的一种识别方法，具有使用友好、操作隐蔽、使用简便、定位准确、经济实惠及系统扩展性好等其他生物识别技术不可替代的优势。
利用计算机进行完全自动的人脸识别却存在着许多困难，这主要表现在以下凡个方面:首先，采集的面部表情只是某一时刻的，在进行人脸识别的时候，用户的姿态表情等会随意出现，对识别造成干扰;其次，人的面貌会随着时间的变化而变化，需要对采集的人脸数控库不时更新;再次，在采集图像时，用户的发型、眼镜等装饰物会对人脸特征的提取造成遮挡;最后，光线强度、距离角度以及采集所用的硬件的参数不同，对获取的人脸特征也会造成影响。
当然还有学科发展、认知能力的限制等等。
早期的人脸识别技术一般都要借助某些先验知识，依赖于人的干预。
目前由于计算机的软硬件的飞速发展，技术更新日新月异，高性能计算机是的人脸识别可以真正的实现机器自动识别。
人脸 识别解决方案
人脸识别解决方案人脸识别解决方案引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人脸识别成为了当今社会中应用广泛的技术之一。
人脸识别技术通过对输入的图像或视频中的人脸进行分析和比对，识别出其中的个体身份。
目前，人脸识别已经广泛应用于安全门禁、支付验证、人员管理等领域，成为了提高生活便利和安全性的重要工具。
本文将介绍人脸识别技术的原理、应用场景以及常用的解决方案。
1. 人脸识别技术原理人脸识别技术主要包括人脸检测、特征提取和特征匹配三个核心步骤。
1.1 人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，其目的是从输入的图像或视频中准确地定位出人脸的位置。
常用的人脸检测算法包括基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法由于其较高的准确率和鲁棒性，目前被广泛应用。
1.2 特征提取特征提取是人脸识别的核心步骤之一，其目的是从检测到的人脸图像中提取出具有辨识度的特征。
常用的特征提取算法包括主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些算法通过对人脸图像进行降维和特征编码，得到紧凑且具有区分度的特征向量。
1.3 特征匹配特征匹配是人脸识别的核心步骤之二，其目的是将待识别的人脸特征与已知的人脸特征进行比对，并判断是否匹配。
常用的特征匹配算法包括欧氏距离法、余弦相似度法以及支持向量机（SVM）等。
特征匹配算法通过衡量两个特征向量之间的相似度或距离来判断是否属于同一人。
2. 人脸识别应用场景人脸识别技术在各个领域中有着广泛的应用。
以下是一些常见的人脸识别应用场景：2.1 安全门禁系统人脸识别技术可以应用于安全门禁系统中，用于验证访客或员工的身份。
通过将门禁系统与人脸数据库进行比对，识别出合法的人脸并实现门禁控制，提高了安全性和便利性。
2.2 支付验证人脸识别技术可以应用于支付验证场景中，用于确认用户的身份。
用户可以通过录入自己的人脸信息，在支付时使用人脸识别进行身份验证，从而提高支付的安全性和便捷性。
智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现
四、系统应用
本智能家居嵌入式人脸识别门禁系统可广泛应用于以下场景： 1、智能家居：可作为智能家居的重要组成部分，提升家庭安全性；
2、大楼门禁：可应用于大楼的安全管理，对进出人员进行有效管控；
3、其他领域：如银行、博物馆等需要高度安全控制的场所，也可应用本系 统。
五、总结
本次演示介绍了一种智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现方案。 该系统采用嵌入式技术和人脸识别算法，实现了高度安全性和便捷性。经过测试 验证，本系统的稳定性和可靠性得到了保证。在智能家居、大楼门禁等领域，本 系统的应用将为人们的生活带来更多安全和便利。
二、系统设计
基于人脸识别的智能门禁系统主要由人脸识别模块、控制模块、通信模块和 电源模块组成。
1、人脸识别模块
人脸识别模块是整个系统的核心，它负责采集和识别进出人员的面部信息。 该模块采用先进的人脸识别算法，可以快速、准确地识别人脸信息。同时，该模 块还配备了高清晰度摄像头，可以采集进出人员的面部特征。
3、系统集成测试：将门禁系统与智能家居其他设备进行集成测试，验证系 统的稳定性和可靠性。
2、测试结果
经过大量测试，本系统的测试结果如下： 1、人脸识别成功率：在测试数据集上，系统的人脸识别成功率达到了99.5%；
2、错误类型及解决方法：在测试过程中，发现部分情况下由于光线、角度 等问题会导致人脸识别失败。针对这些问题，我们通过优化算法和提升硬件设备 的性能得到了解决。
3、系统集成：将门禁系统与智能家居其他设备进行无缝对接，实现集中控 制和管理。
3、技术实现
本系统主要涉及以下技术实现：
1、人脸识别算法：采用基于深度学习的人脸识别算法，对输入的人脸图像 进行特征提取和比对，从而识别出身份；
嵌入式人脸检测系统平台设计与实现
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｔｈ ｓ ａ ｅ ｄ ｓ ｒｂ ｓ ｈ ｆ ｃ ｄ ｃ ｉｎ ｙ ｔｍ ｐ ｌ ｏ ｍ ｄ ｓｇ ａ ｄ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ｎ ａ ｅ ｏ ｔ ｅ ｉ ｐ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｅ ｔ ｅ ａ ｅ ｅ ｔ ｓ ｓ ｏ ｅ ａｔ ｒ ｆ ｅ ｉｎ ｎ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔ ｂ ｓ ｄ ｎ ｈ ｏ ￥ Ｃ ４１ ．Ｉ ｉ ｃ ｕ ｅ ｈ ｗ ｔ ｕ ｌ ｈ ａ ｅ ｄ ｃ ｅ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｈ ｒ ｗａ ｅ ａ ｃ ｉ ｃ ｕ ｅ ａ ｄ ｈ ｗ ｔ ｅ ｉｎ ａ ｄ ３ ２ ０ ｔ ｎ ｌ ｄ ｓ ｏ ｏ ｂ ｉ ｔ ｅ ｆ ｃ ｅ ｔ ｃｉ ｙ ｔ ｍ ａｄ ｒ ｒ ｈ ｔ ｔ ｒ ｎ ｏ ｏ ｄ ｓｇ ｎ ｄ ｏ ｅ ｉ ｌ ｎ ｎ ｔ ｅ ｏｔ ａ ｅ ｐ ａ ｆｒ ｍｐ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｓ ｆ ｒ ｌｔ ｍ．ｔ ｅ ｒ ｎ ｔ ｅ Ａｄ ｂ ｏ ｔ ｌｏ ｔ ｍ ｎ ｈ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ， ｈ ｓ ｓｅ ｗ ｏ ｈ ｎ ｗｅ ｕ ｈ ａ ｏ ｓ ａｇ ｒ ｈ ｏ ｔ ｅ ｎ ｉ ｍｅ ｔ Ｔ ｅ ｙ ｔ ｍ ｇ ｔ ｉ ｏ ｅ ｇ ｏ ｒ ｓ ｌ ． Ｔｈ ｓ ｓｅ ｏ ｄ ｅｕｔ ｓ ｅ ｙ ｔ ｍ ｐ ｏ ｉ ｅ ａ ｇ ｏ ｅ ａ ｌ ｔ ｔ ｅ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆ ｍｂ ｄ ｅ ｓ ｓｅ ， ｆ ｒ ｈ ｒ ｖｄ ｓ ｎ ｏ ｄ ｘ ｍｐ ｅ ｏ ｈ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｏ ｅ ｅ ｄ ｄ ｙ ｔ ｍｓ ｏ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｉ ｍａ ｌ ｏ ｏ ｔ ａ ｄ ｈ ｇ ｅ ｉｂ ｌ ｙ ｐ ｒ ｏ ｅ ｙ ｔｍ ｓ ｓ ｌ ｌｗ ｃ ｓ ｎ ｉｈ ｒ ｌ ｉ ｔ ｕ ｐ ｓ ． ， ａ ｉ
第 ２ 卷 第 ６ ６ 期
２ １年 １ 月 ０１ １
内蒙古 民族大学学报 （ 自然科学版 ）
人脸识别布控系统方案
布控系统作为一种新型的安防 手段，能够实现对特定区域、 特定人员的实时监控和预警。
人脸识别技术在布控系统中的 应用，可以大大提高布控系统 的准确性和效率，从而更好地 保障社会安全。
方案设计目标与原则
设计目标
构建一个高效、准确、稳定的人脸识别布控系统，实现对特 定区域、特定人员的实时监控和预警，提高社会安全保障水 平。
维护计划
根据系统运行情况和实际需求，制定合理的维护计划，包括维护周 期、维护内容、维护人员等。
故障预防与处理
通过定期检查和维护，及时发现并处理系统潜在的故障和问题，降低 系统故障率，提高系统稳定性。
数据安全保障策略
数据加密
对系统中存储和传输的人脸识别 数据、用户信息等敏感数据进行
加密处理，确保数据安全。
通过图像增强技术，提高算法在不同光照条件下的识别率。
针对不同角度和表情的识别
02
通过训练多角度和表情的人脸图像数据，提高算法对不同角度
和表情的识别能力。
针对不同人种和年龄的识别
03
通过训练不同人种和年龄的人脸图像数据，提高算法对不同人
种和年龄的识别率。
实际应用案例分享
公安布控
在公安领域，人脸识别布控系统广泛 应用于追捕逃犯、寻找失踪人员等方 面，有效提高了公安部门的办案效率 。
准确识别人脸。
服务器与存储设备
搭建高性能的服务器集群，配置大 容量、高速度的存储设备，以满足 人脸识别布控系统对计算和存储资 源的需求。
网络设备
选用稳定、可靠的网络设备，确保 数据传输的实时性和稳定性，避免 因网络故障导致系统失效。
软件平台对接流程
1 2 3
人脸识别算法
集成先进的人脸识别算法，包括人脸检测、人脸 跟踪、人脸比对等功能，以实现准确的人脸识别 。
嵌入式人脸识别系统设计与实现
嵌入式人脸识别系统设计与实现李昌湘;白创【摘要】本文是基于S5PV210嵌入式平台设计实现的人脸识别系统.在嵌入式设备上设计人脸识别系统不仅需要考虑识别的准确率,还需要考虑设备周围的环境变化对人脸识别的干扰.系统中采用Adaboost算法依据人眼部的haar特征检测人脸.通过LBP纹理特征提取结合SVM识别分类的方法识别人脸.经过系统测试,系统的识别率以及对光照变化的鲁棒性满足了一般的人脸识别身份认证的需求.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2018(008)003【总页数】4页(P115-117,121)【关键词】嵌入式系统;人脸识别;LBP;SVM【作者】李昌湘;白创【作者单位】长沙理工大学物理电子科学学院,长沙410114;长沙理工大学物理电子科学学院,长沙410114【正文语种】中文【中图分类】TP391.41引言人脸识别技术是生物识别技术中的一种，生物识别技术具有普遍性、唯一性、稳定性、易采集的特点[1]。
与其他生物识别技术相比，人脸识别比指纹识别设备使用寿命更长、比虹膜识别设备成本更低[2]。
嵌入式设备具有体积小、功耗低、便携的优点，被广泛的应用于人们的日常生活中[3]。
近几年来计算机硬件的飞速发展，嵌入式设备的运算速度和存储空间都得到了提升，这为在嵌入式设备上搭建人脸识别系统提供了良好的条件。
嵌入式设备在实际应用中经常会被携带到各个不同的场景，不同场景间的光照变化会严重地影响人脸识别的效果[4]。
LBP特征是一种纹理特征，对光照具有不变性，使用LBP纹理特征进行人脸识别可以减少光照对人脸识别结果的影响[5-6]。
SVM 是一种擅于解决小样本机器学习问题的分类器，非常适用于嵌入式设备上的人脸识别[7-8]。
1 系统硬件设计系统的开发平台是S5PV210开发板。
该开发板的处理器型号是ARM CortexTM-A8，主频达1GHZ，开发板上有512M的SDRAM，1G的NandFlash。
基于ARM的人脸识别系统嵌入式报告课程设计
嵌入式课程设计报告学院信息电子技术专业通信工程班级学号姓名指导教师2017年07月01日基于ARM9的人脸识别系统一、引言人脸识别背景和意义人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。
二、系统设计1、硬件电路设计（1）ARM9处理器本系统所采用的硬件平台是天嵌公司的TQ2440开发板，该开发板的微处理器采用基于ARM920T内核的S3C2440芯片。
ARM9对比ARM7的优势：虽然ARM7和ARM9内核架构相同，但ARM7处理器采用3级流水线的冯·诺伊曼结构，而ARM9采用5级流水线的哈佛结构。
增加的流水线设计提高了时钟频率和并行处理能力。
5级流水线能够将每一个指令处理分配到5个时钟周期内，在每一个时钟周期内同时有5个指令在执行。
在常用的芯片生产工艺下，ARM7一般运行在100MHz左右，而ARM9则至少在200MHz 以上。
指令周期的改进对于处理器性能的提高有很大的帮助。
性能提高的幅度依赖于代码执行时指令的重叠，这实际上是程序本身的问题。
对于采用最高级的语言，一般来说，性能的提高在30%左右。
嵌入式人脸检测系统平台设计与实现
嵌入式人脸检测系统平台设计与实现塔娜，魏国利（内蒙古民族大学计算机科学与技术学院,内蒙古通辽028000）〔摘要〕描述了基于S3C2410的人脸检测系统的平台设计及实现过程，主要包括人脸检测系统的硬件架构搭建及软件平台设计实现.将Adaboost 人脸检测算法在该硬件环境上的运行，得到了较好的效果.该系统为嵌入式系统的开发提供了一个范例，达到了系统体积小，成本低，速度快、可靠性高的目的.〔关键词〕S3C2410；人脸检测；Adaboost；嵌入式〔中图分类号〕GP391.41〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1671-0185（2011）06-0646-04The Design and Realization ofARM &Linux-based Face Dectect SystemTana，WEI Guo-li（College of Computer Science and Technology,Inner MongolianUniversity for Nationalities，Tongliao 028000,China ）Abstract:This paper describes the face dection system paltform design and implementation based on theS3C2410.It includes how to build the face dectection system hardware architecture and how to design andimplenment the software platform.then we run the Adaboost algorithm on the environment，The system getgood results.The system provides an good example to the development of embedded systems,for thesystem is small,low cost and high reliability purpose.Key word:S3C2410;Face dectect system;Adaboost;The embedded system0引言在当今数字信息技术和网络技术高速发展的后PC 时代，嵌入式系统已经广泛地渗透到科学研究、工程设计、军事技术以及人们日常生活的各个方面，并且随着嵌入式开发技术的推广，相关产品也将越来越和人们的生活紧密相关.另一方面，生物认证技术是利用人体本身具有的物理特征或行为特征来确定人的身份，以取代或加强传统的身份识别方法〔1〕.由于其具有高可靠性、安全性、方便性等特点而逐渐受到社会的瞩目.人脸识别是通过提取脸部固有的生理特征来进行身份认证的.作为生物认证的一种方法是识别个人身份的比较有效的手段之一，自动人脸识别以其自然方式下的高可接受性等优点受到人们的亲睐.人脸检测是指对任意给定的一副图像判断是否存在人脸；若存在则进一步指出人脸的位置及大小.它是自动人脸识别系统的第一步，其检测结果的好坏，直接影响着后续工作的进行.其中嵌入式系统的平台设计是整个自动人脸识别系统的基础和关键.本文旨在S3C2410的开发平台上，设计一套动态人脸检测系统.1系统概述本系统将摄像头采集的视频信息传输到ARM 开发平台上，在ARM作者简介：塔娜，内蒙古民族大学计算机科学与技术学院助教，硕士.警报灯亮第26卷第6期内蒙古民族大学学报（自然科学版）Vol.26No.62011年11月Journal of Inner Mongolia University for Nationalities Nov.2011开发平台上实现人脸检测过程，若检测到人脸图像则控制灯亮.而人脸检测的核心部分，人脸检测算法在后台实现，之后再将其嵌入开发平台中.2系统平台设计与实现2.1目标硬件平台的确定本文设计了基于S3C2410的人脸检测识别系统，该系统采用了目前普遍认同ARM920T 核，32位微处理器，同时实验系统上的Tech_V 总线能够拓展较为丰富的实验接口板.该系统使用图像采集设备是网眼V2000，其具有CMOS 感光元件,640（水平）*480（垂直）高分辨率,35万像素,USB 接口.该摄像头价格低，体积小，适于捕获近距离图像.2.2搭建开发环境如何搭建系统硬件环境取决于开发系统应用程序所选择的开发模式，对于嵌入式Linux，应用程序开发有两种模式〔2，3，7，10〕：2.2.1源代码先在宿主机上调试通过后，再移植到目标机上.基于这种模式的应用程序开发实际上变成了Linux 下的程序开发，移植工作要考虑到宿主机与目标机编译器的差异，以及使用的库函数的不同.2.2.2直接在目标机上进行开发，将宿主机和目标板通过串口相连，在宿主机上运行minicom 作为目标机的显示终端，并mount 宿主机上的硬盘，直接在目标机上编写和调试系统应用程序.本系统主要采用的是第二种开发模式.通过RS-232串行口（还可以有以太网口）将目标机和主机相连接，将D 形口一端同PC 相连（在PC 的背后有同样的DB-9的接口），并将其固定，然后将其另外一端同开发板接好；将JTAG 调试电缆一端与PC 机相连（机箱后），另一端与开发板UART 端口相连.2.3系统软件平台功能强、便于使用、成本低和技术支持良好是本文在选择软件平台时所依据的原则.软件平台主要是由嵌入式操作系统、硬件的驱动程序、编程语言及编程工具集组成，其中嵌入式操作系统的选择决定其它各项的选择〔4，5〕.本系统采用嵌入式Linux 作为操作系统.对于嵌入式系统的开发，目标机上系统没有足够的资源运行开发工具和调试工具，所以嵌入式系统的软件开发采用一种交叉编译的方式〔2,5,6〕.交叉编译环境建立在宿主机（即一台PC 机）上，开发时使用宿主机上的交叉编译、汇编及链接工具形成可执行的二进制代码，这种可执行代码并不能在宿主机上执行，而只能在目标板上执行，然后把可执行文件下载到目标机上运行.所以在进行嵌入式开发前第一步的工作就是要安装一台装有指定操作系统的PC 机作宿主开发机，对于嵌入式Linux，宿主机上的操作系统一般要求为Redhat Linux.本系统宿主机上完全安装Redhat Linux9.0操作系统，它自带编程工具集，配置有网络，支持NFS （为交叉开发时mount 所用），支持TFTP 服务器（为下载烧写所用）等等.目标机软件环境就是嵌入式人脸检测系统最终运行的软件环境，它至少应满足以下需求：（1）使用标准Linux 2.4内核版本；（2）设备能够正常使用，即装载有各硬件针对系统的驱动程序；（3）装有根文件系统；（4）能够引导系统；（5）能够执行人脸识别应用程序.为了能够达到上述五个基本的需求，本文研究了Linux 精简内核和根文件系统等问题，并成功搭建了目标机软件环境.2.3.1精简内核内核是Linux 操作系统的核心.它管理着所有的系统线程、进程、资源和资源分配.与其它操作系统不同的是，Linux 操作系统允许用户对内核进行重新设置〔2,6〕.用户可以对内核进行“瘦身”，增加或消除对某些特定设备或子系统的支持.在开发嵌入式系统时，开发人员经常会减少系统对一些无用设备的支持，将节省下来的内存分配给各种应用软件.Linux 内核编译模式分为两类.需要增加对某部分功能的支持时，一种方法是内建（build-in ），把相应部分编译到内核中；另一种方法是模块（module ），把该部分编译成模块，动态调用.如果编译到内核中，在内核启动时就可以自动支持相应部分的功能，这样的优点是方便、速度快，机器一启动，就可以使用这部分功能了；缺点是会使内核变得庞大起来，不管是否需要这部分功能，它都会存在.如果编译成模块，就会生成对应的.o 文件，在使用的时候可以动态加载，优点是不会使内核过分庞大，缺点是得自己来调用这些模块.下面介绍一下内核配置的具体过程.2.3.1.1确保源代码目录下没有不正确的.o 文件以及文件的互相依赖＃cd /usr/src/linux;make mrproper 如果使用新下载的源程序包进行编译，可以省略本步，但多次使用这些源程序编译内核后，那么应先运行这个命令.2.3.1.2配置内核#make menuconfig.除了选择保证内核正常运行所必需的功能外，根据嵌入式人脸检测系统的状况，本文对Linux 内核的功能需求还包括：支持i386的CPU 体系结构；支持USB 摄像头；支持RS-232串口；支持video for linux模图2硬件环境连接图Figure 2Hareware envinnment connection diagram第6期塔娜等：嵌入式人脸检测系统平台设计与实现647块；支持ext2文件系统；支持网络功能.根据嵌入式的特点，本文在配置时将所有选中的功能都编译进内核，即选为内建，以保证内核启动时就可以自动支持相应部分的功能.2.3.1.3执行make dep 命令该命令实际上读取配置过程生成的配置文件，来创建对应于配置的依赖关系树，从而决定哪些需要编译而哪些不需要.2.3.1.4执行make clean 命令该命令完成删除前面步骤留下的不必要文件，以避免生成内核时出现一些错误.2.3.1.5执行make bzImage 命令该命令实现完全编译内核，生成的内核都是使用gzip 压缩的，可以生成小内核.经过以上的步骤，本文成功得到了可以满足需要的Linux 内核，它的大小约800k 左右.2.3.2建立根文件系统在Linux 下，用户所见到的文件空间是基于树状结构的，树的根在顶部.在这个空间中的各种目录和文件从树根向下分支，顶层目录（/）被称为根目录〔7〕，图3给出了树形结构的图例.图3树形结构Figure 3Tree structimLinux 的根文件系统包含内核所需的文件和可执行文件，以及用于管理的可执行文件.也就是说，根文件系统必须包括支持完整Linux 系统的全部东西，因此，它至少应包括以下几项：（1）基本文件系统结构；（2）至少含有以下目录：/dev,/bin,/etc,/lib,/usr；（3）最基本的应用程序，如sh,ls,cp,mv 等；（4）最低限度的配置文件，如rc,inittab,fstab 等；（5）设备：/dev/hd*,/dev/tty*,/dev/fd0.本文经过研究认为下列程序对于一个实用的系统来说是必需的：cat、ls、mount、umount、ps、kill、ping、chmod、tounch、rm、ifconfig.通过检查共享库和配置文件的依赖关系，本文确定了根文件系统所必需的文件，具体如表1所示.表1根文件系统所必需的文件Table 1Necessary to the root file system/binBashcatchmoddfecholskillmount /dev null ram tty tty ttyS0hda hda1video0/etc services protocols fstab inittab init.d/rcS init.d/umountfs resolv /lib ld.so.1ld.2.2.3.so libc.so.6libc.2.2.3.so libproc.so.0libpthread.so.0libutil.so.1libutil-2.2.3.so /sbinifconfig init route 3系统软件架构软件体系结构主要包括前台检测和后台数据管理两部分.前台使用的操作系统是Linux，采用Adaboost人脸检测算法〔8〕，负责对输入的视频图像进行实时检测，前台用户界面采用MiniGUI 图形系统，后台数据库使用的是mysql，负责对数据进行统计和处理.4实验结果嵌入式人脸检测系统平台的实现具体分为如下几个过程：4.1重新划分内存分区由于开发板自身限定的空间有限，根据检测系统需要，重新划分硬件空间，以满足需要.首先将超级终端设置好，启动ARM 时，不停的点击计算机上的空格键，阻止ARM 进入LINUX 系统，超级终端上能够显示VIVI>输入：bon part 0128k 192k 2m 35m:m重新划分分区，将文件系统分区由原始界定的12M 扩大到32M,以满足新的文件系统的存储空间需求.在重新划分内存后，接下来下载vivi 和内核文件，再下载文件系统.4.2生成新文件系统，编译内核将交叉编译的库文件加入文件系统，之后重新生成新的文件系统，编译内核，更新arm9平台操作的操作系统.内蒙古民族大学学报2011年648具体步骤为：make ,Make zImage4.3添加摄像头驱动，编译内核以笔者现在所用网眼V2000为例子，内核选项加入OV511驱动，并且模块加载.（图）之后进入配置界面进行选择，以此选择Mutimedia devices 中的video for linux 和摄像头ov511的驱动.如图4所示.图4内核配置Figure 4Kenel configuration配置好内核后，接下来执行：Make dep （确定程序依赖性）Make clean （清除一些不必要的文件）Make bzImage （生成新的内核）将生成的新的内核，由网线下载到开发板上.采用该内核的人脸检测系统检测效果良好.该系统主要针对于正面人脸及0°～45°侧面人脸进行测试，从视频运动时间，人脸检测时间及平均检测时间3个方面进行实验测量，并与台式机做对比实验.表2实验结果比较Table 2Compatative experiment result 图片名称台式机（PentiumⅢ+768M 内存）S3C2410视频时间5帧/秒2帧/秒检测时间268.5ms 200s 平均检测正确率98.6℅90℅5结论本文描述了一个以S3C2410为核心的人脸检测系统硬件架构，将人脸检测算法和嵌入式技术应用于人脸检测系统，实现了基于嵌入式S3C2410人脸检测系统的设计.该系统不仅具有体积小、成本低，而且速度快，可靠性高，并且还有很好的应用前景.参考文献〔1〕蒲东兵，庞长明，孙奂娟，等.基于S3C2410的掌纹识别系统的设计与实现〔J 〕.信息管理前沿理论与技术研究，2007.〔2〕邹思轶.嵌入式Linux 设计与应用〔J 〕.北京：清华大学出版社，2002，3-62.〔3〕刘峥嵘，张智然.嵌入式linux 应用开发详解〔M 〕.北京：机械工业出版社，2007，40-50.〔4〕罗菀棠，张智然.嵌入式Linux 应用系统开发实例精讲〔M 〕.北京：电子工业出版社，2007.5-11，43-82.〔5〕杜春雷.ARM 体系结构及编程〔M 〕.北京：清华大学出版社，2007，34-45.〔6〕Neil Mattew Richard Stiones ，陈建，宋健建译.Linux 程序设计〔M 〕.北京：人民邮电出版社，2007.3-13,311-369.〔7〕许信顺，贾智平.嵌入式Linux 应用编程.北京：机械工业出版社，2008.71-100，133-146.〔8〕Viola P ，Jones M.Rapid.Object detection using a boosted cascade of simple features 〔A 〕.In Preceedings of IEEEConefernce ComPuter Vision and Pattem Recongition 〔C 〕.USA:Kauai ，Hwaaii ，2001.〔9〕塔娜.基于ARM 的人脸识别系统设计与实现〔D 〕.长春：东北师范大学硕士论文，2009.34-39.〔10〕李一宏.嵌入式人像考勤机设计与实现〔D 〕.长春：吉林大学硕士论文，2004.11-20.〔责任编辑郑瑛〕第6期塔娜等：嵌入式人脸检测系统平台设计与实现649。