Maix Bit K210人脸识别(内有获取机器码步骤)【保姆级教程】

最新推荐文章于 2024-10-03 18:19:16 发布
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#人工智能 #人脸识别 #单片机 #python

上一篇 MaixPy IDE Maix Bit K210定时器

介绍

在一张图片中找出人脸， 并且框出人脸，即知道脸的位置和大小，对人脸进行检测与识别。

方法

一种是采用LBP特征进行人脸识别，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别。
另一种方式是利用Haar Cascade特征检测器来实现：一个Haar Cascade是一系列简单区域的对比检查，人脸识别有25个阶段，每个阶段有几百次检测。Haar Cascade运行很快是因为它是逐个阶段进行检测的。

具体流程

1.获取key gen机器码 （Get key Gen machine code）
2.下载此模型 (Download this model)
3.使用kflash烧录模型 (Burning model with kflash)
4.获 取mpy脚本 (Get MPY script)
5.使用Maixpy ide 运行脚本 (Running scripts using maixpy IDE)
6.使用boot按键录入人脸 (Using the boot button to enter the face)
7.开始识别 (Start recognition)

第一步 获取key gen机器码

准备工作：
需要用到kflash_gui烧写软件来烧写，点击蓝色字体可进入下载：github下载地址、百度网盘下载地址( 提取码: nfsr)<

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然后就是你加载key_gen.bin这个固件后，你的板子就不能烧入了，因为你已经把它原本放在地址0x00000的原固件替换成key_gen.bin了，这兄弟们不用担心，后面有教怎么加载回来。现在的代码是官方提供的源码，人脸记录再程序中，断电重启后会消失，后续会出断电存储的内容。然后端口后选好后下载，多下载几次（下面的选项多换一换，我也是随便选的就成功了）摄像头对着你的脸，按下BOOT按键，记录你的的脸，这样就是识别到你的脸了。你如果直接运行官方给的源码进行人脸检测，人脸识别，是包不能成功的。
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参考b站一位up主教学视频： https://www.bilibili.com/video/av584042995/ 要用到的文件：
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Maix Bit k210开发板是如何实现人脸识别的
最新发布
05-13
<think>好的，我现在需要回答用户关于Maix Bit K210开发板实现人脸识别的原理和方法的问题。首先，我得回顾一下之前提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。引用[1]提到Maix Bit K210有在线训练模型和人脸识别的步骤，引用[2]则详细说明了demo_face_recognition.py程序的运行情况，包括在黑暗环境下的识别能力，以及只能识别单张人脸的限制。 接下来，我需要结合这些信息，整理出人脸识别的基本原理和实现步骤。首先，K210芯片的特点，比如内置的KPU（神经网络处理器）是关键，它能够加速卷积神经网络（CNN）的运算，这对于实时人脸识别非常重要。然后，可能需要提到人脸检测和人脸识别的区别，检测是找到人脸的位置，识别是确认身份。 用户可能想知道具体的实现方法，比如是否使用预训练模型，如何采集数据，训练过程是怎样的。根据引用内容，MaixPy IDE提供了在线训练模型的工具，用户可能需要通过摄像头采集人脸图像，提取特征，然后训练模型。另外，引用中提到即使在黑暗环境下也能识别，这可能涉及到图像预处理，比如灰度化、直方图均衡化等增强对比度的方法。 还要注意Maix Bit的硬件配置，比如摄像头模块和屏幕显示，这些在人脸识别流程中是必要的组成部分。此外，需要提到代码实现的步骤，比如初始化摄像头、加载模型、运行推理循环，以及如何显示结果。 可能还需要解释为什么只能识别单张人脸，这可能与模型的设计或硬件资源限制有关，比如内存或计算能力不足以处理多张人脸。此外，人脸必须朝上的限制可能与训练数据集的姿态有关，模型可能未涵盖多角度的人脸。 最后，确保回答结构清晰，分点说明原理和实现步骤，并引用提供的资料。同时，生成的相关问题要围绕原理、优化、应用场景等方面，帮助用户进一步了解。</think>### Maix Bit K210开发板人脸识别实现原理与方法 #### 一、基本原理 1. **硬件加速核心** K210芯片内置**KPU（神经网络处理器）**，支持卷积神经网络（CNN）加速，可高效运行预训练的人脸识别模型[^1]。其计算能力为$0.8TOPS$，适合边缘端实时推理。 2. **人脸识别流程** - **图像采集**：通过OV2640摄像头获取图像 - **预处理**：灰度化、直方图均衡化（解决暗光问题[^2]） - **人脸检测**：使用YOLO或MobileNet等轻量级模型定位人脸区域 - **特征提取**：通过CNN提取人脸特征向量（如128维嵌入） - **特征比对**：与数据库中的特征向量计算欧氏距离$d = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(a_i-b_i)^2}$ $$ \text{识别结果} = \begin{cases} \text{匹配} & d < \theta \\ \text{不匹配} & d \geq \theta \end{cases} $$ #### 二、实现方法 1. **开发环境搭建** ```python from Maix import GPIO, I2S import sensor, image, lcd, time ``` 使用MaixPy IDE加载`demo_face_recognition.py`[^2]。 2. **模型部署** - 预训练模型：通过`kflash_gui`烧录`.kmodel`格式的神经网络模型 - 在线训练：通过`dataset_capture()`采集人脸样本，调用`train()`生成特征库[^1] 3. **关键代码逻辑** ```python while True: img = sensor.snapshot() # 捕获图像 faces = img.find_features() # 人脸检测 for f in faces: img.draw_rectangle(f) # 绘制人脸框 feature = get_feature(f) # 提取特征 match_id = compare(feature) # 数据库比对 ``` #### 三、技术限制与优化 1. **当前限制** - 单张人脸识别（模型输出层设计限制） - 人脸需正向朝上（训练数据姿态单一）[^2] 2. **优化方向** - 多尺度检测提升侧脸识别率 - 采用ArcFace损失函数优化特征判别性 - 使用Sipeed 24GHz雷达模块辅助活体检测
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