人脸识别安卓操作系统(中文)借鉴.pdf

本文讨论的是一个基于HMM（隐马尔可夫模型）的嵌入式人脸识别系统，该系统特别针对Android操作系统进行了优化和应用。系统的核心在于利用ARM920T RISC内核的处理器S3C2410A，结合CMOS图像传感器OV7640和USB视频采集模块，实现图像的高效采集和处理。 系统架构设计上，选择了Samsung的S3C2410A处理器，其强大的处理能力使其成为便携式设备开发的理想选择。为了提升数据采集速度，系统采用了基于USB的视频采集模块，与串行传输相比，能显著提高图像传输效率。系统还包括一个缓存区，通过OV511芯片实现数字视频图像通过高速USB传输到ARM处理器。 在软件层面，系统基于Linux操作系统，利用Video4Linux（V4L）API进行图像采集。V4L为开发者提供了针对视频设备的一系列接口函数，使得程序能够方便地与各种视频设备（如USB摄像头）交互。图像采集的程序流程遵循V4Linux API，确保了图像的稳定获取。 人脸识别过程分为图像预处理、人脸检测和人脸识别三个阶段。通过人脸检测确定图像中是否存在人脸并定位其位置，然后提取面部特征，与已有的人脸数据库进行比对，识别出身份。这里，HMM模型被用于同时处理人脸检测和识别，因为HMM能够有效地描述和分析序列数据，非常适合处理面部特征。 HMM模型由初始状态概率分布、状态转移概率矩阵和与状态相关的概率密度函数组成。在人脸识别中，HMM被构建成1D-HMM模型，模拟人脸各区域的自然顺序。特征提取过程中，人脸图像被划分为重叠的块，通过调整块的大小和重叠深度来优化系统的识别率。训练阶段，为每个人脸建立单独的HMM模型，通常使用同一人的多张不同照片进行训练。 这个系统利用了嵌入式技术和HMM模型，实现了在Android设备上的人脸识别功能，降低了身份验证的成本和复杂性，同时也尊重了用户的隐私。通过优化图像采集、预处理和识别算法，系统能够在资源有限的嵌入式平台上高效运行，为移动设备提供了便捷的身份验证解决方案。