ARM架构下嵌入式人脸识别关键技术研究与实现

嵌入式人脸识别技术是一种结合了嵌入式操作系统、硬件平台以及先进的人脸识别算法的前沿领域研究。该技术主要基于ARM架构，这种选择使得系统能够在资源受限的环境中运行，如门禁系统、户外移动监控等，由于其便携性、快速部署和适应性强，具有广阔的应用前景。 本文作为上海市多项创新项目的成果，关注于解决自动人脸识别系统中的核心问题。首先，针对复杂背景下的人脸检测，论文创新地采用了结合肤色校验的Harr特征级联分类器，提高了在非理想环境（如类肤色和人脸结构相似）下的检测性能，同时兼顾了高检测率和快速响应时间。通过融合肤色模型和Harr特征级联强分类器的优势，作者设计了一种鲁棒的嵌入式实时人脸检测算法，确保在光照、尺度变化下仍能保持稳定效果。 人眼检测和瞳孔定位对于人脸归一化和关键特征提取至关重要。论文提出了基于人脸约束的人眼Harr特征支持向量机级联分类器的人眼检测方法，以及一种结合遮罩掩膜和椭圆拟合的瞳孔定位算法，以实现高效且精确的人眼定位。 此外，文章还探讨了远距离人脸识别技术，提出了基于客户端/服务器结构的无线网络模型，旨在处理嵌入式人脸识别系统在大量人脸数据库中的识别挑战。这包括了设计出一种能够在无线网络环境中进行远程识别的解决方案，优化了系统的性能和效率。 本文的研究集中在如何利用ARM架构的嵌入式设备实现高效、准确和实时的人脸识别，尤其是在面对复杂环境和大规模数据时。这些创新方法和技术为嵌入式人脸识别系统的实际应用提供了强有力的技术支撑，具有显著的理论价值和实用性。