ARM9嵌入式平台人脸识别系统优化设计与实现

本文主要探讨了基于ARM9嵌入式平台的人脸识别系统的设计。在当前生物识别技术广泛应用的背景下，作者 Feng Ru、Xiaohong Peng*、Ligang Hou、Jinhui Wang、Shuqin Geng 和 Chen Song 作为来自北京理工大学VLSI与系统实验室的研究人员，针对ARM9架构的嵌入式环境提出了一个专门的人脸识别系统解决方案。他们利用皮肤模型结合Haar特征检测人脸，并采用主成分分析（PCA）降维算法进行人脸识别。 首先，文章强调了移植Qt和OpenCV库到ARM9平台的重要性，这为整个系统中的程序提供了基础支持。通过这种方法，可以确保在嵌入式设备上高效运行，尤其是在处理大量数据时，性能得到了显著提升。研究者们精心制作训练样本数据，并将其传输到嵌入式系统中。在实际操作中，经过预处理的面部图像通过最近邻算法进行识别，实现了准确且高效的嵌入式人脸识别。 实验结果显示，基于ARM9嵌入式平台的人脸识别系统设计在提高嵌入式设备性能方面取得了显著效果，特别是在数据处理需求较大的场景下，其速度和准确性得到了优化。该研究对于在资源受限的嵌入式设备上实现高效、实时的人脸识别技术具有重要的理论价值和实践意义，为进一步推动嵌入式生物识别技术的发展提供了新的思路和方向。