隨著可穿戴電子設(shè)備的快速發(fā)展,智能眼鏡、智能手環(huán)及智能頭盔等智能化產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計成為了熱點話題。這些產(chǎn)品在公共安全,金融,日常生活等領(lǐng)域都有著巨大的應(yīng)用價值。本文通過對現(xiàn)有的智能眼鏡的系統(tǒng)設(shè)計和研究,發(fā)現(xiàn)其中的不足之處,并提出了改進方法,同時進行智能眼鏡的應(yīng)用化拓展。本文的主要研究內(nèi)容如下:通過對智能眼鏡等可穿戴電子設(shè)備的國內(nèi)外文獻的查閱,對智能眼鏡的技術(shù)現(xiàn)狀有了更加深入了解,分析了語音交互技術(shù)、觸摸屏交互技術(shù)在智能眼鏡上的應(yīng)用和設(shè)計,開發(fā)出一款融合了語音交互模塊、觸摸控制模塊、拍照、語音通話等相關(guān)功能模塊的智能眼鏡系統(tǒng)。豐富了系統(tǒng)智能化方面的應(yīng)用,并對設(shè)計過程中所遇到的技術(shù)問題進行了總結(jié)與分析比較。針對智能眼鏡圖像數(shù)據(jù)采集不清晰的問題,設(shè)計一種基于高速圖像傳感器的數(shù)據(jù)采集智能眼鏡電路系統(tǒng)設(shè)計。通過采用CMOS圖像傳感器對攝像頭部分的電路進行設(shè)計及優(yōu)化,并優(yōu)化了整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)緩存電路。解決了智能眼鏡在數(shù)據(jù)采集時的圖像質(zhì)量不佳及系統(tǒng)儲存不足等問題,提高了系統(tǒng)的流暢性。并對智能眼鏡進行測試,驗證了電路設(shè)計的合理性和有效性。針對在智能眼鏡上實現(xiàn)人臉識別系統(tǒng)時,硬件條件有限及處理速度慢等問題,提出一種基于輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法。通過對數(shù)據(jù)集采用剪裁,旋轉(zhuǎn)等方式增強樣本數(shù)據(jù)。然后采用基于MobileNet的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)進行特征提取,并采用SSD目標(biāo)檢測器對樣本數(shù)據(jù)中的人臉進行識別。最后和傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別算法比較,驗證了算法的優(yōu)越性和有效性。
【學(xué)位單位】：湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP183
【部分圖文】：

智能眼鏡實物佩戴圖

論文結(jié)構(gòu)示意圖

系統(tǒng)整體框架圖

【參考文獻】

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本文編號：2817238