嵌入式人脸识别系统的硬件方案设计

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。

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。

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。