嵌入式ARM平台上的人脸识别系统实现

"基于ARM的人脸识别系统设计与实现" 本文详细阐述了一种基于ARM架构的人脸识别系统的设计与实现过程，该系统由东北师范大学的硕士研究生塔娜在导师马志强的指导下完成。人脸识别技术，作为生物识别技术的一种，广泛应用于身份验证、门禁控制、ATM机、家庭安全以及图像检索等多个领域。 该人脸识别系统主要包括三个核心部分：人脸检测与定位、特征提取和人脸分类。首先，通过人脸检测定位算法，从输入图像中找出人脸的位置，将其从背景中分离出来。接着，利用特征提取方法，如主成分分析（PCA）的Eigenface算法，对原始人脸数据进行降维处理，形成有效的特征向量存储于数据库。最后，在人脸分类阶段，将待识别图像的特征与数据库中的模板进行匹配，以确定个体身份。 过去十年间，人脸识别技术一直是图像处理领域的热门研究课题。尽管已提出多种人脸检测和识别算法，如基于主成分分析的Eigenface算法和Adaboost人脸检测算法，但为了适应嵌入式设备的广泛应用，这些算法需要在低功耗、高性能的嵌入式平台上实现。Adaboost算法因其在PC上的实时性，成为了嵌入式领域的重要选择。 嵌入式系统在现代社会中扮演着重要角色，广泛应用于各个领域，例如DSP、ARM、PowerPC等都是常见的开发平台。本文选择了ARM9作为嵌入式开发的核心，探究在ARM平台上实现Adaboost人脸检测算法的性能，以期为实际的嵌入式人脸识别系统设计提供理论支持和实践指导。 文章首先在PC平台上实现了AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法，通过实验分析结果，随后构建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台，成功将AdaBoost人脸检测算法移植到此平台上，并取得了相应的实验效果。 关键词：人脸识别、人脸检测、ARM、AdaBoost、PCA 本文的研究不仅展示了如何在嵌入式环境中实现复杂的人脸识别算法，还为未来在资源受限的设备上开发高效、可靠的人脸识别系统提供了宝贵的经验和参考。