stm32 k210人脸识别

### STM32 和 K210 上实现人脸识别

#### 使用 K210 进行人脸识别的关键要素

在K210平台上进行人脸识别时，定义了一些重要变量来处理人脸数据[^1]：

- `record_ftrs` 表示用于存储识别人脸特征的数组；
- `THRESHOLD` 设置为人脸识别阈值80.5，当相似度分数超过这个数值时表示成功匹配；
- `recog_flag` 是布尔型标志位，指示当前检测到的人脸是否已被确认。

record_ftrs = []
THRESHOLD = 80.5
recog_flag = False

对于K210设备而言，在开始编写程序之前需准备相应的开发环境。这包括下载并安装专门设计用于向K210芯片刷入固件及加载神经网络模型的应用软件kflash_gui[^2]。

#### 结合STM32与K210实现人脸识别方案概述

为了使STM32能够配合K210完成整个人脸识别过程，通常采用如下架构：由STM32负责整体流程控制、用户界面交互等功能；而图像采集与分析任务交由具备AI加速能力的K210处理器承担。两者之间通过串口通信协议交换指令和数据。

具体来说，可以按照以下方式构建系统逻辑（注意这里不涉及具体的编程细节）:

- 初始化阶段设置好两者的连接参数，并确保它们处于正常工作状态。
- 当触发条件满足时（比如按下按钮），STM32发送命令给K210启动摄像头拍摄照片。
- 接收到图片后，K210利用内置算法提取面部特征并与数据库中的样本对比计算得分。
- 如果最高分大于设定好的`THRESHOLD`，则返回该人的身份信息至STM32端显示出来；反之提示未知人员访问请求失败。

下面给出一段简化版Python伪代码片段展示上述思路的一部分操作步骤(仅作示意用途):

import k210_module as km # 假设存在这样一个模块封装了对K210的操作接口

def main():
    global record_ftrs, THRESHOLD
    
    while True:
        if button_pressed(): # 检查是否有按键事件发生
            img_data = capture_image() # 调用函数获取最新一帧画面
            
            features = km.extract_face_features(img_data) # 提取脸部特征点坐标列表
                
            best_match_score = compare_with_database(features) # 计算最接近哪一个注册用户的距离
            
            if best_match_score >= THRESHOLD:
                print("Recognized user!")
                recog_flag = True
            else:
                print("Unknown visitor.")
                recog_flag = False
        
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何基于STM32发出信号让K210去捕捉图像并处理它，之后再接收来自K210的结果反馈来进行下一步动作判断。