基于嵌入式的人脸识别系统设计 (2).docx

【嵌入式人脸识别系统设计】 本文探讨了一种基于嵌入式的人脸识别系统的设计，旨在解决神经网络在人脸识别中面临的复杂度高、运算量大和移植困难的问题。系统硬件采用了友善之臂的Tiny4412开发板，配合USB摄像头进行人脸图像采集，并通过QT构建用户交互界面。 在技术细节上，系统首先对图像进行预处理，包括高斯滤波以减少噪声，以及灰度直方图均衡化以增强图像对比度。高斯滤波器是一种基于高斯函数的线性平滑滤波器，它能够有效地平滑图像并消除高频噪声。接着，通过AdaBoost人脸检测算法和KCF跟踪算法实现人脸检测与追踪。AdaBoost算法通过集成多个弱分类器形成强分类器，以提高检测精度，而KCF算法利用卡尔曼滤波器的概念，快速而准确地追踪目标人脸。 此外，文中还引入了多任务级联卷积神经网络（CNN）以进一步提升人脸检测的准确度。这种CNN结构允许系统在多个任务级别上并行处理信息，降低了计算复杂性，增强了系统的实时性能。 在嵌入式平台开发方面，文章选择了具有ARM Cortex-A9 CPU和Mali-400 GPU的TX1嵌入式方案，这提供了足够的计算能力和低功耗特性，适合用于人脸识别系统。系统的基本环境搭建包括硬件和软件两部分，硬件部分需要适配核心板并确保低功耗，软件部分则涉及轻量化操作系统的剪裁和移植。 在嵌入式平台上的算法优化与移植是一个关键步骤，需要配置主机的交叉编译环境，优化C语言代码以利用硬件特性，例如SIMD指令集和协处理器，同时进行详尽的测试以确保程序的效率和准确性。 实验数据显示，该系统的人脸识别平均检测率高达99.96%，虚警率低至0.9次/小时，处理速度超过10帧/秒，证明了系统的高效性和可靠性。 本文提出的一种基于Tiny4412的嵌入式人脸识别系统，通过优化的算法和嵌入式平台设计，实现了高精度、低延迟的人脸识别和追踪功能，展示了在实际应用中的巨大潜力。