嵌入式ARM平台上的人脸识别技术研究与实现

"这篇硕士学位论文详细探讨了基于ARM的人脸识别系统的设计与实现，作者塔娜在马志强教授指导下，专注于将人脸识别技术应用于嵌入式平台，尤其是ARM9架构。论文涵盖了人脸识别的主要步骤，包括人脸检测定位、特征提取和人脸分类，并特别关注了在嵌入式环境中的Adaboost人脸检测算法的性能优化。" 人脸识别技术，作为一种生物识别技术，已经在多个领域展现出广泛的应用潜力，例如身份证验证、门禁系统、ATM机安全和家庭监控等。系统的核心包括三个关键阶段：首先，人脸检测与定位，它需要从复杂的背景中找出人脸并确定其位置；其次，特征提取，通过减少原始数据的维度，将人脸数据转换为有效的特征向量；最后，人脸分类，通过比较新图像的特征向量与数据库中的模板，实现对个体的识别。 过去十年间，人脸识别技术取得了显著进步，Eigenface算法和Adaboost算法等成为研究热点。Adaboost算法以其在PC上的实时性受到关注，尤其在嵌入式设备日益普及的背景下，将其移植到ARM平台上具有重要意义。ARM9作为嵌入式处理器，因其高效能和低功耗特性，常用于各种嵌入式系统设计。 本文首先在PC平台上实现了Adaboost人脸检测算法和PCA（主成分分析）人脸识别算法，对结果进行了深入分析。随后，作者构建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台，成功地将Adaboost人脸检测算法移植到这个平台上，从而验证了在嵌入式环境中的可行性，并取得了相应的实验成果。 关键词：人脸识别、人脸检测、ARM处理器、Adaboost算法、PCA算法 这篇论文不仅深入研究了人脸识别的关键技术，还强调了将这些技术应用于实际嵌入式系统的重要性，为未来开发高效、实用的嵌入式人脸识别系统提供了理论基础和技术参考。