【摘要】：人臉識(shí)別,特指分析比較人臉視覺特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù)。人臉識(shí)別也是模式識(shí)別與人工智能的研究熱點(diǎn)之一。它在訪問控制、司法應(yīng)用、電子商務(wù)和視頻監(jiān)控等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的高性能自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)大多基于PC架構(gòu)的應(yīng)用,而在實(shí)際應(yīng)用中卻對(duì)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)要求更高的便攜性和易用性。尤其近年來,隨著智能家居的興起,嵌入式系統(tǒng)的快速發(fā)展,嵌入式智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要地位越來越凸顯出來,它結(jié)合了嵌入式設(shè)備、人臉自動(dòng)檢測(cè)、自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn),可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、家庭安防、智能小區(qū)等場(chǎng)合。 本文對(duì)基于OpenCV的嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了研究與實(shí)現(xiàn)。本文首先研究分析了一些目前流行的人臉檢測(cè)和識(shí)別方法,并且深入探討了OpenCV中Viola-Jones人臉檢測(cè)法和PCA特征臉人臉識(shí)別法,通過OpenCV提供的工具函數(shù)并利用采集到的人臉樣本訓(xùn)練了人臉正面強(qiáng)分類器。通過定制Linux內(nèi)核和文件系統(tǒng)結(jié)合GT2440開發(fā)平臺(tái)構(gòu)建了嵌入式Linux操作系統(tǒng),把OpenCV庫(kù)移植到了嵌入式操作系統(tǒng)中,并對(duì)OpenCV庫(kù)中匹配已知人臉的過程進(jìn)行了優(yōu)化。硬件方面通過ZC301視頻采集設(shè)備與GT2440開發(fā)平臺(tái)組成人臉圖像采集裝置,并通過以太網(wǎng)連接服務(wù)器方式組成人臉檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)。軟件方面采用多線程、模塊化設(shè)計(jì),完成了視頻幀采集模塊、人臉圖像幀篩選模塊、嵌入式系統(tǒng)通信模塊和服務(wù)器人臉識(shí)別模塊等四部分的模塊設(shè)計(jì)。 論文的最后對(duì)本文系統(tǒng)設(shè)計(jì)所完成的內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié),指出本系統(tǒng)的缺點(diǎn)和不足,提出了改進(jìn)的方向。
[Abstract]:Face recognition, especially the computer technology of analyzing and comparing face visual feature information for identity identification. Face recognition is also one of the hotspots in pattern recognition and artificial intelligence. It has a wide range of applications in access control, judicial applications, electronic commerce and video surveillance. The traditional high performance automatic recognition system is mostly based on the application of PC architecture, but in the practical application, the automatic recognition system requires higher portability and ease of use. Especially in recent years, with the rise of smart home and the rapid development of embedded system, the important position of embedded intelligent video surveillance system is more and more prominent. The advantages of automatic recognition system can be widely used in various access control systems, home security, intelligent residential areas and other occasions. In this paper, the embedded face recognition system based on OpenCV is studied and implemented. This paper first studies and analyzes some popular face detection and recognition methods, and deeply discusses the Viola-Jones face detection method and PCA feature face recognition method in OpenCV. The strong face classifier is trained by the tool function provided by OpenCV and the collected face samples. The embedded Linux operating system is constructed by customizing the Linux kernel and the file system combined with the GT2440 development platform. The OpenCV library is transplanted to the embedded operating system, and the process of matching the known faces in the OpenCV library is optimized. In the aspect of hardware, the face image acquisition device is composed of ZC301 video acquisition device and GT2440 development platform, and the face detection and recognition system is made up of Ethernet connection server mode. The software is designed by multithreading and modularization. Four modules including video frame acquisition module, face image frame screening module, embedded system communication module and server face recognition module are designed. At the end of the paper, the contents of the system design are summarized, the shortcomings and shortcomings of the system are pointed out, and the direction of improvement is put forward.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.41;TP368.1

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本文編號(hào)：2170372