基于ARM的人脸识别系统的研究与实现
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计摘要：
随着技术的不断进步，人脸识别系统已经被广泛应用于各个领域，尤其是智能视频监控系统。
本文提出了一种基于ARM的智能视频监控人脸识别系统的设计方案。
该系统通过摄像头实时采集视频流，并通过ARM处理器对视频流进行处理和分析。
在人脸识别方面，系统采用了深度学习算法对图像进行特征提取和匹配，实现了准确的人脸识别功能。
通过在ARM处理器上实现人脸识别算法，可以将系统成本和能耗降到最低。
第二章系统架构
本系统主要由摄像头、ARM处理器、内存存储和显示设备组成。
摄像头用于实时采集视频流，ARM处理器负责处理和分析视频流中的图像。
系统在内存中存储人脸特征库，对于每一帧图像，系统会进行人脸检测和识别，并将结果显示在显示设备上。
第三章算法设计
本系统采用了深度学习算法进行人脸识别。
系统需要对训练样本进行预处理，提取人脸区域并进行对齐。
然后，通过卷积神经网络对图像进行特征提取，并通过全连接层对特征进行分类。
利用Softmax函数计算特征向量之间的相似度，判断是否为同一人脸。
第四章实验结果与分析
本系统在实际场景中进行了测试，结果表明系统具有较高的准确率和较低的错误识别率。
通过在ARM处理器上实现人脸识别算法，系统的能耗和成本都得到了降低。
第五章总结
本文基于ARM智能视频监控人脸识别系统的设计，通过采用深度学习算法，实现了高准确率的人脸识别功能。
通过在ARM处理器上实现算法，使得系统的能耗和成本得到了降低。
未来，还可以进一步优化算法，提高系统的实时性和稳定性。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计一、系统概述基于ARM的智能视频监控人脸识别系统是利用ARM处理器和相应的人脸识别算法来实现对视频监控画面中人脸的自动识别与分析，并对识别结果进行相应的处理与响应。
该系统的应用范围非常广泛，可以用于各种场所的安防监控、人脸考勤、门禁系统等。
二、系统构架基于ARM的智能视频监控人脸识别系统的整体构架分为硬件平台和软件平台两部分。
硬件平台包括ARM处理器、摄像头、显示器、存储设备等组成。
ARM处理器作为系统的核心部件，负责视频信号的处理和人脸特征的提取；摄像头用于采集监控画面，传输到ARM处理器进行处理；显示器用于显示监控画面和识别结果；存储设备用于存储监控数据和识别结果。
软件平台包括操作系统、人脸识别算法和用户界面。
操作系统一般选择Linux或者Android，并在其基础上进行开发；人脸识别算法是系统的核心，包括人脸检测、特征提取、特征匹配等模块；用户界面主要用于操作系统的交互，并显示视频监控画面和识别结果。
三、硬件平台设计1. ARM处理器选择ARM处理器是基于ARM架构设计的一类微处理器，具有低功耗、高性能和丰富的外设接口等优点。
在智能视频监控人脸识别系统中，选择一款适合的ARM处理器至关重要。
一般建议选择性能强劲、功耗低、价格适中的ARM Cortex系列处理器，如Cortex-A72、Cortex-A53等。
2. 摄像头选择摄像头是视频监控系统的输入设备，质量的好坏直接关系到系统对画面的采集质量。
在人脸识别系统中，要选择一款画质清晰、对光线适应能力强的摄像头，以保证人脸特征的准确识别。
3. 显示器选择显示器作为系统的输出设备，一般选择分辨率高、色彩还原度好的显示器，能够清晰地显示监控画面和识别结果。
4. 存储设备选择存储设备一般选择高速、大容量的存储卡或者固态硬盘，以满足系统对监控数据和识别结果的存储需求。
1. 操作系统选择对于基于ARM的智能视频监控人脸识别系统，操作系统的选择决定了系统的稳定性和扩展性。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计【摘要】本文主要介绍了基于ARM智能视频监控人脸识别系统的设计。
在阐述了研究背景、研究意义和研究目的。
在正文中，详细描述了ARM 智能视频监控系统的概述，人脸识别技术的原理，基于ARM的人脸识别算法设计，智能视频监控系统性能评估以及系统实验结果分析。
结论部分探讨了基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计的意义，未来发展方向，并对整篇文章进行了总结。
本文旨在为智能视频监控领域的研究提供参考，并为基于ARM的人脸识别系统设计提供理论支持和实践经验。
【关键词】ARM、智能视频监控、人脸识别、系统设计、技术原理、算法设计、性能评估、实验结果分析、意义、发展方向、总结。
1. 引言1.1 研究背景随着科技的不断发展，智能视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用。
传统的视频监控系统对于人脸识别的准确性和效率仍然存在一定的局限性，特别是在复杂环境下的识别表现并不理想。
基于ARM 架构的智能视频监控人脸识别系统的设计和研究显得尤为重要。
在当前社会安全意识日益增强的背景下，智能视频监控系统已经成为各种场所必备的设备。
传统的基于PC或服务器的视频监控系统存在体积大、功耗高、成本昂贵等缺点，不仅不适合大规模的部署，也无法满足对于高效、精准人脸识别的需求。
而基于ARM架构的智能视频监控系统具有体积小、功耗低、价格合理等优势，可以更好地适用于各种环境，并且能够实现更加精准和高效的人脸识别功能。
本文旨在通过研究基于ARM智能视频监控人脸识别系统的设计，提高人脸识别的准确性和效率，为智能视频监控系统的发展提供新的思路和方法。
通过深入研究ARM架构和人脸识别技术，探索其在智能视频监控领域的应用，提高系统的性能和稳定性，为智能安防领域的发展贡献力量。
1.2 研究意义人脸识别技术在智能视频监控领域具有重要意义。
随着社会的发展和进步，传统的监控系统已经无法满足日益增长的安全需求。
而基于人脸识别技术的智能监控系统能够更有效地识别身份信息，提高监控系统的实时性和准确性，为安全管理提供更加便捷的手段。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计一、系统概述基于ARM智能视频监控人脸识别系统，是一种利用ARM架构的高性能处理器作为核心，集成摄像头、人脸识别算法及存储设备等硬件，并通过软件实现智能监控和识别的系统。
该系统可以实时监测指定区域的视频画面，对其中出现的人脸进行识别，并自动进行告警或存储相关信息。
其结合了实时性、准确性和自动化的特点，成为了当前智能安防系统中的重要部分。
二、硬件设计1. ARM处理器：作为系统的核心，选择一款性能强劲的ARM处理器，如Cortex-A系列的处理器，能够提供充足的计算资源，支持复杂的人脸识别算法。
2. 摄像头：选择一款高清晰度的摄像头模块，能够捕捉清晰的视频画面，并具有良好的低光环境适应能力。
3. 存储设备：内置一定容量的存储设备，用于存储监控视频和识别结果信息。
4. 其他外设：如传感器、网络模块等，用于系统的辅助功能，如声音采集、网络连接等。
1. 操作系统：选择一款精简的嵌入式操作系统，如Linux嵌入式系统或基于RTOS的系统，能够满足系统的实时性要求，并具有良好的稳定性和可扩展性。
2. 视频采集：设计视频采集模块，能够实时从摄像头获取视频画面，并对其进行预处理。
3. 人脸检测与识别算法：引入成熟的人脸检测与识别算法，能够快速准确地对视频画面中的人脸进行检测和识别。
4. 告警处理：设计告警处理模块，能够及时响应识别结果，并进行告警处理，如向相关人员发送告警信息、触发声光告警装置等。
5. 数据存储与管理：设计数据存储与管理模块，能够对监控视频和识别结果信息进行管理和存储，便于后续的查询和分析。
6. 用户界面设计：设计用户界面模块，能够实现对系统的可视化管理和操作，如实时监控画面、识别结果查看等功能。
四、系统工作流程5. 用户界面展示：将监控视频和识别结果信息以可视化的方式展示给用户，便于用户对系统进行管理和操作。
五、系统优势1. 高性能：利用ARM处理器的高性能计算能力，能够支持复杂的人脸识别算法，实现快速准确的识别。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计随着科技的不断发展和社会的进步，智能视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用。
其中人脸识别技术作为智能视频监控系统中的重要组成部分，有着非常重要的作用。
基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统设计，成为了当前研究和应用的热点之一。
本文将重点介绍基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统的设计原理、技术架构、关键技术和应用前景。
智能视频监控人脸识别系统是利用计算机视觉和模式识别等技术，通过分析摄像头中的视频流，提取视频中的人脸信息，并进行人脸识别和检测。
其基本原理是利用摄像头捕捉视频图像，对图像进行预处理和特征提取，然后通过人脸识别算法进行比对和识别。
最后通过系统的反馈实现对人脸的检测和识别。
基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统通常采用多层次的技术架构，包括硬件平台、操作系统、应用软件和算法库等组成部分。
ARM处理器作为主要的硬件平台，可以提供较高的性能和低功耗。
操作系统方面，通常选择Linux或者Android系统，为系统提供稳定的运行环境。
在应用软件方面，可以使用OpenCV、TensorFlow等开源库进行图像处理和人脸识别算法的实现。
还可以通过网络通信模块将系统与云端或其他设备进行连接，实现更丰富的功能和服务。
1. 摄像头模块：摄像头模块是智能视频监控系统的重要组成部分，能够对视频进行实时捕捉和采集，为后续人脸识别提供图像数据。
2. 图像处理：图像处理技术主要包括图像预处理、特征提取和特征匹配等过程，其中特征提取和匹配是人脸识别算法的核心技术。
3. 人脸识别算法：人脸识别算法是智能视频监控系统的关键技术之一，包括特征点检测、人脸对齐、特征提取和模式识别等步骤。
4. 硬件加速：通过硬件加速技术，可以提高系统的运行速度和处理能力，加快人脸识别的速度和效果。
5. 数据安全和隐私保护：在人脸识别系统中，数据安全和隐私保护是非常重要的问题，需要采取相应的措施和技术手段来保护用户的隐私和数据安全。
基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究
基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究人脸识别技术是近年来快速发展的一项重要技术，在安全领域、金融行业、智能手机领域及社交媒体等方面得到了广泛应用。
然而，传统的人脸识别技术一般需要使用高性能的计算机与复杂的算法才能实现。
随着嵌入式技术的不断成熟，基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术逐渐受到关注，并在实际应用中显示出了巨大的潜力。
嵌入式系统是一个集成了有限资源的计算系统，具有体积小、功耗低、功能强大等特点，广泛应用于手机、平板电脑、智能家居等领域。
基于ARM架构的嵌入式系统以其高性能、低功耗的特点成为了人脸识别技术的一种理想解决方案。
本文将从硬件平台、算法优化以及实际应用三个方面，对基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术进行研究。
首先，针对硬件平台，在选择ARM架构的芯片时需要考虑处理器性能、内存容量、功耗等因素。
ARM Cortex系列的处理器由于其高性能与低功耗的特点成为了常用的选择。
除此之外，还需要考虑图像传感器、摄像头、接口等硬件组件的选择与配置。
合理的硬件平台设计可以提供强大的计算性能和数据处理能力，为嵌入式人脸识别技术的实现提供有力支持。
其次，算法优化是实现基于ARM架构的嵌入式人脸识别的关键。
传统的人脸识别算法中常用的方法包括特征提取、特征匹配等。
然而，由于嵌入式设备的性能限制，需要对算法进行优化，以提高识别速度和准确度。
一种常用的优化方法是采用快速人脸检测算法，通过减少识别的搜索范围来降低计算复杂度。
此外，还可以使用图像压缩、图像分辨率降低、特征降维等方法来减小数据规模，进一步提高算法的运行效率。
算法优化是实现基于ARM架构的嵌入式人脸识别的重要手段，可以有效解决嵌入式设备的计算资源不足的问题。
最后，实际应用是基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术的重要体现。
嵌入式人脸识别技术可以应用于智能手机的解锁、金融领域的身份认证、智能家居的人脸检测等多个领域。
例如，在智能手机领域，基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术可以应用于人脸解锁功能，提供更加方便和安全的解锁方式。
《2024年基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》范文
《基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，人脸识别技术已成为现代安全领域中重要的生物识别技术之一。
该技术广泛应用于各种领域，如门禁系统、安防监控、移动支付等。
为了满足实际应用中的需求，本文将探讨基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术的研究。
二、ARM架构概述ARM架构是一种广泛应用的嵌入式系统架构，以其低功耗、高性能的特点在移动计算、物联网等领域占据重要地位。
ARM架构的处理器具有强大的计算能力和灵活的配置，使其成为人脸识别技术实现的理想平台。
三、嵌入式人脸识别技术嵌入式人脸识别技术是将人脸识别算法集成到嵌入式系统中，实现快速、准确的人脸检测与识别。
该技术主要包括人脸检测、特征提取和人脸比对三个主要步骤。
其中，人脸检测是识别过程的第一步，用于确定图像中的人脸位置；特征提取则是提取人脸的特征信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等部位的形状和位置；人脸比对则是将提取的特征信息与数据库中的人脸特征进行比对，以确定身份。
四、基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术实现在嵌入式系统中实现人脸识别技术，需要考虑到系统的硬件配置、算法优化和功耗控制等因素。
基于ARM架构的嵌入式人脸识别系统通常采用高性能的ARM处理器，配合适当的存储器和外设接口，以实现快速的人脸检测与识别。
在算法优化方面，针对嵌入式系统的特点，需要采用轻量级的人脸识别算法，以降低系统的计算复杂度和功耗。
同时，还需要对算法进行优化，以提高识别的准确性和速度。
在功耗控制方面，需要采用低功耗的设计方案，以延长系统的使用时间。
五、技术研究与应用在基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究中，需要关注以下几个方面：1. 算法研究：研究轻量级的人脸识别算法，以提高识别的准确性和速度。
同时，需要针对嵌入式系统的特点，对算法进行优化，以降低系统的计算复杂度和功耗。
2. 硬件设计：设计高性能的ARM处理器和适当的存储器及外设接口，以实现快速的人脸检测与识别。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计人脸识别技术是当今智能视频监控系统中重要的一部分，它能够通过对人脸特征的识别和比对，帮助识别出不同的人员身份，为监控系统提供更加精准和便捷的安全保障。
而基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统则是应用了ARM处理器的智能视频监控系统，通过结合ARM处理器的高性能和低功耗的特点，实现了对人脸识别技术的高效运用。
一、系统架构设计基于ARM的智能视频监控人脸识别系统的架构设计主要包括硬件和软件两个部分。
在硬件方面，系统主要依赖于ARM处理器、摄像头、储存设备和显示设备等组件，其中ARM处理器作为系统的核心，负责图像数据的采集、处理和分析；而在软件方面，系统主要依赖于图像处理算法、人脸识别算法和应用软件等模块，其中图像处理算法和人脸识别算法是系统的核心技术，负责实现对图像信息的处理和人脸识别任务的实现。
具体来说，在硬件方面，系统主要包括ARM处理器、摄像头、储存设备和显示设备等组件。
其中ARM处理器作为系统的核心，负责对采集到的图像数据进行处理和分析，实现对人脸识别任务的实现；而摄像头则负责采集监控区域的图像信息，向ARM处理器传递采集到的图像数据；储存设备则负责存储监控区域的图像信息，保证图像信息的长期存储和管理；显示设备则负责显示监控区域的图像信息，为用户提供直观的监控视图。
二、系统工作流程基于ARM的智能视频监控人脸识别系统的工作流程主要包括图像采集、图像处理、人脸识别和系统管理等步骤。
具体来说，系统的工作流程主要可分为以下几个步骤：1. 图像采集：系统首先通过摄像头对监控区域进行图像数据的采集，获取监控区域的实时图像信息，并将采集到的图像数据传递给ARM处理器进行处理和分析。
3. 人脸识别：人脸识别算法接收到提取到的人脸特征信息后，对其进行比对和识别，实现对不同人员身份的识别和管理，如果出现异常情况，系统将及时发出警报信息。
4. 系统管理：应用软件负责向用户展示监控区域的图像信息，并提供对监控系统的操作和管理接口，用户可以通过应用软件对监控系统进行远程操作和管理，实现对监控系统的全面控制和管理。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计随着科技的不断发展，智能安防监控系统在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
基于ARM的智能视频监控人脸识别系统，则是智能监控系统中的一种重要应用。
本文将讨论基于ARM的智能视频监控人脸识别系统的设计原理、功能特点以及应用前景。
一、设计原理我们要了解ARM处理器的优势和特点。
ARM处理器具有低功耗、小体积、高性能等特点，非常适合用于嵌入式系统和智能设备中。
在智能视频监控人脸识别系统中，ARM处理器可以具有处理视频信号、控制硬件设备和运行人脸识别算法的能力。
智能视频监控人脸识别系统的设计原理主要分为三个部分：视频信号采集与处理、人脸检测与识别、系统控制与通信。
视频信号采集与处理部分利用摄像头模块采集实时视频信号，通过ARM处理器对视频信号进行解码、压缩等处理，对处理后的视频信号进行分析和提取出人脸信息。
人脸检测与识别部分利用图像处理算法对视频信号中的人脸进行检测和识别，该算法可以采用深度学习算法、神经网络算法等进行训练和优化，可以实现对人脸的准确快速识别。
系统控制与通信部分是整个系统的控制中心，利用ARM处理器对监控系统进行实时控制和管理，同时实现与其他设备的通信和数据传输，例如通过网络传输监控视频、人脸信息等。
二、功能特点1. 实时性强：ARM处理器具有高性能和低延迟的处理能力，可以实现对视频信号的实时采集、处理和分析，实现实时监控和人脸识别功能。
2. 高可靠性：ARM处理器具有稳定和可靠的运行环境，可以保证系统长时间持续运行，同时具有良好的抗干扰能力，确保系统稳定运行。
3. 低功耗：ARM处理器的低功耗特点使得智能视频监控人脸识别系统在长时间工作时也可以保证能效，节省能源成本。
4. 灵活性强：基于ARM的智能视频监控人脸识别系统具有良好的模块化设计，可以根据实际需求进行灵活组合和配置，满足不同场景下的监控需求。
5. 开放性：基于ARM的智能视频监控人脸识别系统可以方便的与其他系统进行接口对接和数据传输，具有良好的扩展性和开放性。
基于ARM的人脸识别系统设计与实现.
东北师范大学硕士学位论文基于ARM的人脸识别系统设计与实现姓名：塔娜申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：马志强20090501摘要人脸识别技术作为生物识别技术之一，是模式识别在图像领域中的具体运用，其应用前景非常广阔，可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全，图片检索等领域。
人脸识别系统主要分为人脸检测定位，特征提取和人脸分类三部分。
人脸的检测和定位，即从输入的图像中找到人脸及入脸存在的位置，并将人脸从背景中分离出来。
在特征提取部分，先对原始人脸数据进行特征提取，之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中，接下来进行人脸分类，在识别待测人脸图像时，将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对，判断是否为库中的某一人，．从而实现自动识别人脸的目的。
在过去的十年里，人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题，随着研究的深入，许多人脸检测及识别算法被提出来。
其中基于主成分分析的Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法；同时Ａｄａｂｏｏｓｔ人脸检测算法，在ＰＣ上基本可以达到实时，在嵌入式产品广泛应用的今天，只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现，才能获得更广阔的应用，本文研究了在嵌入式平台上Ａｄａｂｏｏｓｔ人脸检测算法的性能。
嵌入式是后ＰＣ时代的一个亮点，目前已经应用在社会生活的方方面面。
嵌入式产品的开发平台分为包括很多，如：ＤＳＰ，ＡＲＭ，ＰｏｗｅｒＰＣ等等。
本文采用的ＡＲＭ９作为嵌入式开发平台，研究人脸识别在ＡＲＭ平台的性能，为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。
本文从ＰＣ平台的软件实现入手，分别实现了ＰＣ平台下的ＡｄａＢｏｏｓｔ人脸检测算法和ＰＣＡ人脸识别算法；分析了现象及结果，接下来搭建了基于ＡＲＭ嵌入式系统的硬件平台，对ＡｄａＢｏｏｓｔ人脸检测算法进行了硬件平台的移植，并得出相应实验效果。
人脸识别；人脸检测；ＡＲＭ；ＡｄａＢｏｏｓｔ；ＰＣＡ关键词：ＡｂｓｔｒａｃｔＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｓａｂｉｏｌｏｇｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｔｉｓａｐａｒｔｉｃｕｌａｒｕｓｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎｉｍａｇｅｆｉｌｅｄ．ＦａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｕａｌｌｙｖｅｒｉｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒＰｅｒｓｏｎａｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｇａｔｅｗａｙｓｔＯｉｎｌｉｍｉｔｅｄａｃｃｅｓｓａｒｅａｓ，ａｕｔｈｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｂａｎｋａｎｄｆａｍｉｌｙｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｅｔｃ．ｎｌｅｈｕｍａｎｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｎｃｌｕｄｅｓｆａｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｆａｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ。
基于ARM的人脸识别系统的设计
基于ARM的人脸识别系统的设计1硬件平台1.1ARM处理器系统采用的处理器是三星公司的ARM9系列S3C2440，工作主频率达到了400 MHz，可以达到系统对运算速度的要求。
处理器内置有2个USB HOST用来挂载USB摄像头。
1.2液晶显示屏系统采用三星的320*240液晶显示屏，显示USB摄像头采集的当前图像。
液晶屏的像素深度为2bit，使用RGB565色彩空间。
1.3摄像头摄像头采用常见的USB摄像头，内部是OV511 PLUS芯片，CMOS光电传感器。
1.4存储系统系统采用64MB的NAND Flash，采用一片K9F1208芯片。
采用由两片K4S561632芯片组成64 MB的SDRAM。
2软件平台系统的软件设计主要任务在操作系统的底层的驱动程序，用户层的应用程序设计。
操作系统采用最新的Linux 2.6内核，并对内核进行裁剪，删除对本系统不需要的驱动以及系统服务程序。
本系统的驱动程序用来驱动指示灯、摄像头和按键。
这几个驱动程序在操作系统启动后，采用Linux的动态加载模块加载到系统内核。
指示灯驱动程序是用来指示当前程序工作状态。
摄像头的驱动程序可以在kernel自带的OV511驱动程序上稍加修改，来兼容OV511 PLUS芯片。
由于应用程序运行于Linux操作系统用户层之上，应用程序则无法直接对系统底层的接口进行控制，必须先通过驱动程序对物理地址进行地址映射，才可以由映射的虚拟地址进行I/O进行读写操作。
按键驱动程序主要是用来采集用户输入信息，并通过硬中断传至kernel空间，再由驱动程序通过进程间通信，把信息传至用户空间的应用程序。
3系统应用程序设计3.1系统工作流程本系统的工作模式：注册和匹配。
选择注册时要求用户输入身份信息，然后系统获取人脸特征并同身份信息一起烧入FLASH中。
匹配时则提取虹膜的特征点与FLASH中已经记录的人脸特征信息进行比较，然后在LED上显示出匹配结果和用户对应ID。
基于ARM的视频人脸识别系统设计与实现
基于ARM的视频人脸识别系统设计与实现摘要：现代社会对个人身份认证的方便性和有效性要求越来越高,传统的身份认证方法面临着严峻的挑战, 本文设计和实现了一种基于ARM嵌入式视频的实时人脸识别系统,经测试验证了其实用性以及实时性，可以推广应用。
关键词：ARM嵌入式；远程视频；实时；人脸识别人脸作为一种人体生物特征,具有难以伪造、不会遗失、随身携带、方便易用等特点。
人脸识别技术特指利用分析、比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，是模式识别在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全,图片检索等领域。
可传统的人脸识别系统以电脑为平台,体积大,使用不灵活,而嵌入式ARM平台具有体积小、低功耗、高性能、低成本的特点,因此基于ARM平台开发人脸识别系统具有重要的应用价值。
1.基本结构及工作原理远程视频实时人脸识别系统的设计，集视频前端和显示终端为一体。
视频前端采用搭载了linux操作系统的三星公司ARM 芯片作为开发环境，外部接有UVC摄像头和无线网卡等。
为了减轻CPU 的工作压力，UVC 摄像头自带DSP 芯片自动压缩采集到的图像为MJPEG 格式，然后再将无线网卡设置为AP热点模式而无需路由器的介入，并通过它来建立起一个视频前端服务器，用以接收控制信号和发送视频。
显示终端基于Qt+OpenCV 的开发环境，首先接收视频前端传来的视频流并进行图像的预处理，并结合相应算法实现最终的视频监控以及人脸识别等功能，总体硬件框架如图1所示图1 总体硬件框架2.视频前端部分设计2.1 硬件部分选型视频前端采用三星公司的ARM9系列S3C2440作为处理器，工作频率可达400 MHz，完全能够满足高效的视频采集和视频传输要求，同时该处理器也内置各类控制器，对于引脚的控制十分方便，易于开发。
摄像头模块采用百问网公司的UVC 摄像头，它既可以支持USB接口，也可以支持CMOS接口。
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。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计随着人脸识别技术的发展，智能视频监控系统在安防领域的应用越来越广泛。
本文基于ARM芯片设计了一种智能视频监控人脸识别系统，实现了人脸识别、人脸比对和报警功能。
一、系统概述本系统包括前端视频采集设备、后端服务器和人脸识别算法模块。
前端采集设备包括摄像头和嵌入式Linux系统，后端服务器用于存储和处理数据，人脸识别算法模块采用深度学习算法进行人脸识别和比对，并根据识别结果发出报警。
二、系统设计1. 前端视频采集设备前端采集设备采用ARM平台，使用了嵌入式Linux系统，通过摄像头实时采集图像，并发送到后端服务器进行处理。
同时，前端设备还具备本地存储功能，可以将采集到的图像存储到本地，以备后续分析和处理。
2. 后端服务器后端服务器采用云计算技术，可以实现数据的集中管理和处理。
服务器使用了大容量磁盘和高速网卡，以保证数据传输的稳定和快速。
在服务器端，还需要编写相应的程序，对接前端设备和人脸识别算法模块。
3. 人脸识别算法模块人脸识别算法模块采用深度学习技术，包括了卷积神经网络和循环神经网络两种结构，以及softmax分类器和欧式距离比对器。
识别流程如下：（1）图像预处理：对采集的图像进行预处理，包括图像增强、人脸检测、人脸对齐、图像归一化等步骤。
（2）特征提取：采用卷积神经网络和循环神经网络结合的方法提取人脸的特征信息，生成一个128维的特征向量。
（3）人脸比对：将两张人脸的特征向量输入到欧式距离比对器中，计算它们之间的欧式距离，根据预设的阈值判定是否属于同一人。
（4）报警：如果欧式距离小于阈值，说明两张人脸属于同一人，会将识别结果发送到后端服务器，并进行报警。
三、系统实现本系统采用了C++和Python作为主要编程语言，使用了OpenCV、Tensorflow、Pytorch等第三方框架。
在软件开发过程中，还需要对硬件进行相应的配置和调试。
四、系统效果本系统在安防领域的实际应用效果非常显著，可以快速准确地识别出人脸，并进行比对和报警。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计随着科技的进步和社会的发展，智能视频监控技术在安防领域中发挥着越来越重要的作用。
而人脸识别技术作为智能视频监控系统中的一项重要功能，能够在视频监控中实现对目标人员的准确识别和追踪，为社会公共安全和治安管理提供了有力的支持。
本文将基于ARM架构设计一种智能视频监控人脸识别系统，以满足目前市场对于智能安防设备的需求。
ARM架构是一种广泛应用于移动设备和嵌入式系统的处理器架构，其特点是低功耗、高性能和灵活性，非常适合用于智能视频监控设备。
基于ARM架构设计的智能视频监控人脸识别系统，可以结合处理器、摄像头、人脸识别算法和网络通讯等技术，实现对监控区域的实时监控和人脸识别功能。
系统的核心组件包括ARM处理器、图像采集模块、图像处理模块、人脸识别算法模块和通讯模块。
ARM处理器负责系统的整体控制和数据处理，图像采集模块用于获取监控区域的实时图像，图像处理模块负责对图像进行预处理和特征提取，人脸识别算法模块用于对提取的人脸特征进行识别和匹配，通讯模块用于与外部网络进行数据交互。
1. 高效的图像采集和处理技术系统需要采用高性能的图像传感器和图像处理芯片，以实现对监控区域高清晰度的实时采集和处理。
需要结合图像处理算法，对图像进行降噪、去背景和增强等处理，以提高人脸识别的准确性和稳定性。
2. 精准的人脸识别算法人脸识别算法是智能视频监控人脸识别系统的核心技术，其性能直接影响到系统的实际应用效果。
系统需要选择高效、快速和准确的人脸识别算法，并结合深度学习和神经网络技术，对人脸特征进行学习和识别，以提高系统对不同光照、表情和遮挡情况下的人脸识别效果。
3. 实时的数据传输和存储技术系统需要支持对实时监控视频和人脸识别数据的传输和存储，以及支持对监控设备的远程控制和管理。
系统需要采用高速、稳定的网络通讯技术，以及大容量、可靠的存储设备，以确保系统数据的及时性和安全性。
4. 灵活的系统扩展和应用接口系统需要具有良好的可扩展性和通用性，能够与其他安防设备和管理系统进行有效的接口和集成。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计随着科技的不断发展，智能视频监控系统越来越受到人们的关注和重视。
作为其中一项重要的技术，人脸识别技术也得到了越来越多的关注。
基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统设计，不仅可以提升安防水平，还能为各个领域的发展提供更多可能。
本文将详细介绍该系统的设计原理、功能特点和应用前景。
一、系统设计原理基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统设计，主要通过摄像头采集视频图像，经过处理和分析，识别出图像中的人脸信息，并对比数据库中的信息，从而实现对人脸的识别和验证。
系统设计原理如下：1. 摄像头采集视频图像：通过高清摄像头采集场景中的视频图像，将视频图像传输到系统处理单元。
2. 图像处理和分析：系统使用图像处理技术对视频图像进行分析，提取其中的人脸信息，包括人脸位置、特征点等。
3. 人脸识别与验证：系统将提取出的人脸信息与数据库中的信息进行比对，通过人脸识别算法进行验证，确定身份信息。
基于ARM架构的系统具有处理速度快、功耗低等特点，适合于智能视频监控人脸识别系统的设计。
二、功能特点基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统设计，具有以下功能特点：1. 高效性：系统采用ARM架构处理器，具有高性能和低功耗的特点，能够实现快速的视频图像处理和人脸识别。
2. 精准性：系统采用先进的人脸识别算法，能够准确地识别出视频图像中的人脸信息，保证识别的准确性。
3. 实时性：系统能够对视频图像进行实时处理和分析，实现对实时场景的监控和识别。
4. 数据库管理：系统能够对人脸信息进行管理和存储，支持大规模的人脸信息数据库，方便进行人脸识别和验证。
5. 多场景适用：系统适用于不同场景的视频监控，包括商业、智能家居、公共安全等领域。
基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统设计，具备高效、精准、实时的特点，能够满足不同场景下的视频监控需求。
三、应用前景基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统设计，具有广阔的应用前景，将在安防领域、商业领域、智能家居领域等方面得到广泛的应用。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计随着科技的发展，智能视频监控技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
而其中的人脸识别技术更是成为了当前智能监控系统中的重要组成部分。
在这样的背景下，基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统设计就显得尤为重要。
一、系统设计理念现代的智能视频监控系统，不仅需要能够实时监测环境，同时还需要能够对监测到的人脸进行快速、准确的识别。
基于ARM架构的系统设计，主要是为了提高系统的运行效率和稳定性，同时也为了降低系统的成本和功耗。
在设计之初，系统需要考虑到实时性、稳定性和安全性等因素，以满足不同场景下的监控需求。
基于ARM架构的智能视频监控人脸识别系统，包括硬件和软件两个部分。
1. 硬件部分硬件部分是系统的基础，包括处理器、摄像头、存储设备等。
在选择处理器时，需要考虑到其性能和功耗的平衡，同时还需要考虑到支持的接口和外设的兼容性。
在摄像头方面，需要选择能够提供高清晰度图像的摄像头，并且能够支持快速拍摄和传输。
而存储设备则需要足够的容量和读写速度，以满足系统大容量、高速度的存储需求。
软件部分是系统的核心，包括系统驱动、操作系统、人脸识别算法和用户界面。
在选择操作系统时，需要考虑到其稳定性和实时性，同时还需要考虑到其对ARM处理器的支持情况。
在人脸识别算法方面，需要选择能够快速、准确地进行人脸识别的算法，并且能够适应不同光照和角度下的人脸。
用户界面则需要简洁、直观，便于用户使用。
在系统性能设计方面，需要考虑到系统的实时性、稳定性和安全性。
1. 实时性实时性是智能视频监控系统的核心要求之一，系统需要能够在短时间内对监测到的人脸进行快速、准确的识别。
为了提高系统的实时性，需要选择高性能的处理器和摄像头，并且需要优化系统的算法和数据处理流程。
2. 稳定性稳定性是智能视频监控系统的另一个重要要求，系统需要能够长时间稳定运行，不受外界干扰。
为了提高系统的稳定性，需要进行充分的测试和优化，确保系统能够适应不同环境下的监测需求。
《2024年基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》范文
《基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人脸识别技术已经成为了当今社会的重要应用之一。
在众多应用场景中，基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术因其高效能、低功耗的特点，受到了广泛的关注。
本文将详细探讨基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术的相关研究。
二、ARM架构概述ARM架构是一种广泛应用的嵌入式系统架构，以其低功耗、高性能的特点，被广泛应用于各种嵌入式设备中。
ARM架构的处理器具有高度的集成度和可扩展性，可以满足不同应用场景的需求。
三、人脸识别技术人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别等技术，实现对人类面部特征进行识别和比对的技术。
人脸识别技术已经成为了许多领域的重要应用，如安全监控、门禁系统、手机解锁等。
四、基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究4.1 技术原理基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术主要采用深度学习和计算机视觉等技术，通过采集图像或视频数据，对人类面部特征进行提取和比对，从而实现人脸识别。
在ARM架构的处理器上运行相关算法，可以实现高效的人脸识别处理。
4.2 技术难点与挑战虽然人脸识别技术在理论上已经取得了显著的进展，但在实际应用中仍存在许多技术难点和挑战。
首先，如何准确快速地提取人脸特征是一个重要的技术难题。
其次，如何在复杂的环境下进行人脸识别也是一个重要的挑战。
此外，如何保护用户隐私和数据安全也是需要重视的问题。
4.3 技术应用与优化针对上述技术难点和挑战，研究者们提出了许多解决方案和优化方法。
首先，通过改进算法和优化模型结构，可以提高人脸识别的准确性和速度。
其次，通过使用高精度的图像传感器和照明设备，可以改善复杂环境下的识别效果。
此外，通过加密技术和隐私保护策略，可以保护用户隐私和数据安全。
五、实践应用与前景展望基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术已经得到了广泛的应用。
例如，在安全监控系统中，可以通过该技术实现对监控区域的实时监控和人脸识别；在门禁系统中，可以通过该技术实现对进出人员的身份验证；在手机解锁等场景中，也可以通过该技术实现快速便捷的解锁操作。
《2024年基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》范文
《基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，人脸识别技术已成为现代安全领域和人工智能领域的重要组成部分。
基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术以其高效率、低功耗等优势，在各种应用场景中发挥着重要作用。
本文将详细探讨基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术的原理、应用及研究进展。
二、ARM架构概述ARM架构是一种广泛应用于嵌入式系统的精简指令集架构（RISC），具有低功耗、高性能、低成本等优点。
在嵌入式人脸识别系统中，ARM架构因其强大的计算能力和良好的功耗控制能力，成为首选的硬件平台。
三、嵌入式人脸识别技术原理嵌入式人脸识别技术主要涉及图像处理、机器学习、模式识别等领域。
其基本原理是通过摄像头捕捉人脸图像，然后通过图像处理技术提取人脸特征，再利用机器学习算法进行人脸识别。
在ARM架构的嵌入式系统中，这些技术得以高效实现。
四、嵌入式人脸识别技术研究进展1. 图像处理技术：在ARM架构的嵌入式系统中，通过优化算法和硬件加速，实现了图像的高速处理和实时性。
同时，采用深度学习等技术进一步提高了图像处理的精度。
2. 机器学习算法：在人脸识别中，机器学习算法是实现高精度识别的关键。
基于ARM架构的嵌入式系统，采用轻量级的机器学习算法，如深度神经网络等，以降低系统功耗和计算复杂度。
3. 人脸特征提取：人脸特征提取是人脸识别的核心步骤。
在ARM架构的嵌入式系统中，通过优化算法和硬件加速，实现了高效的人脸特征提取。
同时，结合深度学习等技术，提高了特征提取的准确性和鲁棒性。
五、应用领域基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术广泛应用于多个领域，如安防监控、智能门禁、移动支付等。
在安防监控领域，该技术可用于实现实时监控和预警；在智能门禁领域，该技术可用于实现无接触式身份验证；在移动支付领域，该技术可用于实现快速、安全的支付过程。
六、挑战与展望尽管基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术取得了显著成果，但仍面临一些挑战。
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计分析
基于ARM智能视频监控人脸识别系统设计分析发布时间：2021-07-01T15:18:10.207Z 来源：《工程建设标准化》2021年5期作者：陈春海[导读] 本文将详细介绍ARM智能视频监控人脸识别系统的主要功能，通过专业的研究与调查，掌握该视频监控平台的设计方式陈春海北京中加集成智能系统工程有限公司北京100010摘要：本文将详细介绍ARM智能视频监控人脸识别系统的主要功能，通过专业的研究与调查，掌握该视频监控平台的设计方式，如开展适宜的算法设计、管理视频监控系统等，适时优化人脸识别与人脸检测的多种功能，保障良好的人脸识别效果。
关键词：ARM智能视频监控人脸识别系统；算法设计；人脸检测引言：传统视频监控中存有诸多不足，设计人员应借助ARM智能技术来搭建一个智能视频监控平台，通过合理的访问控制、智能支持与视频监控来增加系统运行的适宜性，保障人脸识别的精准度，促进视频监控区域的安全。
1ARM智能视频监控人脸识别系统的主要功能为确保传统视频监控中的不足得以妥善解决，研究人员需要不断升级识别技术，借助ARM实现人脸识别系统的普及化。
在使用ARM智能视频监控人脸识别系统期间，研究人员应该明确该系统内部的多项功能，由于该系统带有操作简单、性能稳定、经济实用等多项优势，利用该系统来进行身份识别可切实实现智能监控。
具体来看，ARM智能视频监控人脸识别系统带有四项功能，其一，人脸对比功能，在使用该类系统的过程中摄像头会将人脸信息发送到系统服务器内，通过初步预警来给身份识别作出适宜准备；其二，人脸识别功能，该项功能为系统的主要功能，若该人员的身份未知，则系统难以对该人脸进行识别并适时告知系统用户；其三，报警功能，当监控区域内存有非法闯入情况后，该系统会自动记录并立即开启报警功能，借助上述多项功能可看出智能视频监控系统的科学性。
2ARM智能视频监控人脸识别系统的优化设计2.1算法设计为掌握ARM智能视频监控人脸识别系统的运用与设计效果，研究人员以某集成智能有限公司为例，全面阐述该系统的设计过程。
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Wang Shimin Ye Jihua Huang Liang Yang Qinghong Yu M in
（ College of Computer Information Engineering，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，China）
数上比原模式空间大大减少． PCA 算法利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸． 然后将系数
和子空间图像系统比较，利用最近距离来识别人脸．
3 系统测试
3. 1 特征子空间构造 3. 1. 1 人脸检测
采用 3. 1 节所介绍的类 Haar 人脸检测法进行人脸检测，原始图片如图 5 所示． 经过测试得到人脸检 测效果如图 6 所示．
第 40 卷 增刊（ I） 2010 年 9 月
东南大学学报（ 自然科学版）
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY （ Natural Science Edition）
Vol． 40 Sup（ I） Sept． 2010
基于 ARM 的人脸识别系统的研究与实现
王仕民 叶继华 黄 亮 杨庆红 余 敏
图 5 原始图
图 6 人脸检测定位图
主要代码如下： cascade = （ CvHaarClassifierCascade* ） cvLoad（ cascade_name，0，0，0） ； / / 装载已训练 Harr 特征级联 分类器 cvEqualizeHist（ small_img，small_img） ； / / 灰度图像直方图均衡化 CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects（ small_img，cascade，storage，1. 1，2，0，cvSize（ 30，30） ） ； / / 检 查人脸 void detect_and_draw （ IplImage* img） ； / / 对图像进行画圈标记 3. 1. 2 Daubechies 小波去噪与获取 PCA 人脸特征子空间 这里使用了 AT＆T 实验室的 19 张图像和本人的一张图像，经过 Daubechies 小波去噪变换与 PCA 特 征提取后，建立了人脸特征子空间． 图 7 为所有的样本图，图 8 为本人图像经过 Daubechies 变换后的图像 以及其相应经过 PCA 降维后提取的 19 个特征值系数． Daubechies 小波去噪变换和 PCA 的核心函数为：
图 1 嵌入式人脸识别系统的工作框图
虽然本系统利用距离相似度确定识别结果，无需训练分类器，但由于这类系统的人脸数据库相对都比 较庞大，其特征提取和特征子空间变换需要较大内存，嵌入式设备的硬件条件基本上无法满足，所以训练样 本的特征子空间变换需要由通用 PC 机完成，然后 PC 将变换后的特征子空间文件通过网络传输到嵌入式平台．
Abstract： The embedded face recognition system detects face by using Haar-like features of face， and the face features are extracted by using Daubechies w avelet filter and PCA（ principal component analysis） dimension decline algorithm． The face features subspace of training samples is first acquised at personal computer，and then it is transmitted to the platform of embedded system by netw ork，at last the test face is recognized by using the nearest distance algorithm． The system solves the problem that the efficiency of embedded face recognition system is low because of huge data in the image processing． The system is implemented based on M agicARM2410 development board，and the performance of face recognition w as tested by using actual images． The results indicate that the recognition performance of this system is good． Key words： embedded operating system； face recognition； Haar； Daubechies； PCA
流体力学、图像分析等领域．
对于二维数字图像而言，小波变换的优点显得他较其他变换 更加适合于图像目标的识别． 二维小波变换［7］实际是进行两次一
维小波变换，经过一级小波变换之后，一幅图像被分解成 4 个子
带，如图 4 所示． 子带 LL 是低频成分，集中了原始图像的大部分信
息，LH 和 HL 反映了图像沿着水平和垂直方向的变化，HH 子带代
1 嵌入式人脸识别系统实现
M agicARM2410 开发板扩展有充足的存储资源和众多典型的嵌入式系统接口． 本系统基于该硬件平 台上，实现了操作系统的移植和驱动程序的编写［4］，并实现了人脸识别系统的开发． 图 1 为本项目实现的 嵌入式人脸识别系统的工作框图．
收稿日期： 2010-05-18． 作者简介： 王仕民（ 1986—） ，男，硕士生； 叶继华（ 联系人） ，男，教授，yejh@ jiangxi． gov． cn. 基金项目： 国家重点基础研究发展计划（ 973 计划） 资助项目（ 2006CB303006） 、国家自然科学基金资助项目（ 60363002） .
2 主要算法分析
2． 1 类 Haar 人脸检测法 Viola 在 2001 发表的论文［5］可以说是实时人脸检测技术的分水岭，他们通过综合 Adaboost 和 Cas-
cade 算法实现了实时人脸检测，使得人脸检测开始走向实用． Papageorgiou 和 Viola 在应用小波变换从图 像中提取特征时，提出了最初的局部 Haar-like 特征概念． 该特征库包含有 3 种类型 4 种形式的特征． 3 种 形式分别为： 2-矩形特征、3-矩形特征、4-矩形特征，如图 2 所示． 接着 Rainer Lienhart 和 Jochen M aydt 提 出了一系列延伸的 Haar-like 特征，方便并加快了物体的识别［6］．
图 2 人脸类 Haar 特征的最初形式
图 3 Adaboost 算法抽取 Haar 特征
246
东南大学学报（ 自然科学版）
第 40 卷
2. 2 二维小波变换
小波变换是近几年来取得很大发展的一门新型学科，它突破了传统的信号分析手段———傅里叶变换
பைடு நூலகம்
的限制，实现了对信号不同区域、不同分辨率的分析． 这种特性使得它可广泛应用于信号处理、地震勘探、
增刊（ I）
王仕民，等： 基于 ARM 的人脸识别系统的研究与实现
245
从图 1 可知，整个过程的关键是得到人脸 PCA 特征子空间，人脸样本图像经过预处理后，进行 Daubechies 小波去噪变换，再采用 PCA 降维处理人脸图像，这样就得到人脸样本的 PCA 特征子空间． ARM 板 的人脸的识别过程为： 首先进行人脸检测定位． 人脸检测是人脸自动识别系统的主要技术环节之一，人脸 检测需要确定给定图像中是否有人脸，如果有人脸，则返回人脸在图像中的位置和范围． 为了从图像中检 测出所要人脸，本项目采用了类 Haar 人脸检测法． 获取了所要的人脸之后，同样采用 Daubechies 小波去噪 变换和主成分分析（ PCA） 降维得到人脸特征系数，并结合最近邻算法识别人脸．
（ 江西师范大学计算机信息工程学院，南昌 330022）
摘要： 使用人脸类 Haar 特征进行人脸检测，采用 Daubechies 小波去噪变换和 PCA 降维算法提 取人脸特征，将经过 PC 机变换后的训练样本特征子空间文件通过网络传输到嵌入式平台，并结 合最近邻算法识别人脸． 实现了一种嵌入式人脸识别系统，解决了嵌入式人脸识别系统由于图像 处理数据巨大而造成处理效率低的难点． 基于 M agicARM2410 开发板实现了该系统，结合实际 图片进行了人脸识别测试，实践结果表明系统效果良好． 关键词： 嵌入式操作系统； 人脸识别； Haar； Daubechies； PCA 中图分类号： TP277 文献标识码： A 文章编号： 1001 － 0505（ 2010） 增刊（ I） -0244-05
表了图像的高频成分． 还可以对 LL 子带运用小波算法继续分解． 图 4 就是二级分解示意图．
图 4 二级分解示意图
2. 3 基于主元分析子空间的人脸识别
如果直接利用经过小波变换后的图像进行识别，运算量还是很大的，而嵌入式系统的硬件资源是有限
的． 因此必须对高维数据进行适当的降维． 1991 年，M IT 的 Turk 和 Pentland 发展了一种基于主元分析的 人脸识别方法［8］，这就是著名的“特征脸”方法 （ Eigenface） ，他 们 首 次 将 这 一 方 法 应 用 于 人 脸 的 定 位
从生成分类器的角度讲，包括简单分类器（ 即所有特征简单分类器的生成） 以及强分类器（ 即 Adaboost 算法的学习过程，可以理解为“贪婪的特征选择过程”） ． 算法关键是将那些分类效果好的分类函数 赋予大的权重，分类效果差的赋予较小的权重． Adaboost 算法是一个寻找那些可以对目标很好进行分类 的少数特征的有效方法，如图 3 所示是 2 个效果很好的分类器． 还有级联强分类器，即通过 Adaboost 算法 生成了由重要特征组成的强分类器，可以用于人脸检侧，由于检测过程要扫描待检测图像每个位置的不同 规模的各个窗口，所以要检测窗口数量很多，在实际的人脸检测过程中可以采用“先重后轻”的分级分类 器思想． 它首先使用更重要的特征构成的结构较简单的强分类器进行非人脸窗口排除，随着特征重要性的 逐渐降低，分类器的数目越来越多，但同时待检测口也越来越少． 最终可以达到比较好的分类效果．