基于STM32的人脸识别

STM32F407人脸识别系统基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor 特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor 特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。4结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的STM32F407人脸识别和STM32F407人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于STM32F407ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的STM32F407自动人脸识别系统和STM32F407人像比对系统。5提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决STM32F407人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的STM32F407远距离人脸识别方案。客户机(STM32F407平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服

务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的STM32F407远距离人脸识别方案。6结合我们开发的基于ARM的STM32F407自动人脸识别系统和STM32F407人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在STM32F407系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然STM32F407人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,STM32F407系统的设计思想对STM32F407人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了STM32F407自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的STM32F407自动人脸识别系统和STM32F407人像比对系统从系统设计的角度探讨了STM32F407人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在STM32F407ARM开发平台上实现了STM32F407自动人脸识别、STM32F407人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。