嵌入式平台下戴口罩的人脸识别研究.pdf

嵌入式平台下戴口罩的人脸识别研究 本文研究的目的是为了解决疫情期间戴口罩的人脸识别问题。由于疫情的到来，人们的生活受到了严重影响，出行不得不佩戴口罩，这使得原有的一些人脸识别系统已经不能够满足人们当前的需求。因此，本文设计了一个基于Eaidk-310嵌入式平台的戴口罩人脸识别系统。 一、嵌入式系统 嵌入式系统是一种专门设计的计算机系统，用于控制和监控各种设备和系统。嵌入式系统具有实时性高、运算速度快、存储能力强等特点。Eaidk-310是open ai lab开发的一种嵌入式人工智能开发平台，具有高实时性和强运算储存能力的特点。 二、人脸识别算法 人脸识别算法是指通过摄像头采集的人脸图像，通过算法来识别和确认个人身份的一种技术。传统的人脸识别算法主要通过眼睛、鼻子、嘴巴等特征信息来识别人脸，但是当佩戴口罩时，这些特征信息将被遮挡，无法被识别。为了解决这个问题，本文选择了opencv库中的人脸识别算法，通过调用opencv库中的人脸训练模型来训练戴口罩的人脸数据，生成戴口罩的人脸模型。 三、戴口罩人脸识别系统设计 本文设计的戴口罩人脸识别系统主要由两个部分组成：人脸识别算法和Eaidk-310嵌入式平台。人脸识别算法用于训练戴口罩的人脸数据，生成戴口罩的人脸模型，而Eaidk-310嵌入式平台则用于部署和运行人脸识别系统。 四、实验结果 通过实验表明，本文设计的戴口罩人脸识别系统可以成功地识别戴口罩的人脸，并且可以部署在小区、学校等小型门禁场景中。该系统可以方便人们的出行，减少疫情发生的可能性。 五、结论 本文通过设计戴口罩人脸识别系统，解决了疫情期间戴口罩的人脸识别问题。该系统可以部署在小区、学校等小型门禁场景中，方便人们的出行，减少疫情发生的可能性。同时，该系统也可以应用于其他需要人脸识别的场景中，例如门禁系统、身份识别系统等。 六、相关工作 在戴口罩人脸识别领域中，还有许多相关的研究工作。例如，some researchers propose to extract more features from the eyes and eyebrows to improve the recognition accuracy[1]。其他研究者则提出使用遮挡位置来去除遮挡物重构人脸图像的方法，以增加戴口罩人脸识别的正确率[2]。 本文设计的戴口罩人脸识别系统可以解决疫情期间戴口罩的人脸识别问题，并且可以应用于其他需要人脸识别的场景中。