40、嵌入式相机网络实现协作式人脸识别

嵌入式相机网络实现协作式人脸识别

1. 引言

在当今的安全监控、国际口岸人员自动识别与登记等领域，人脸识别技术发挥着至关重要的作用。本文将探讨如何设计和实现一个基于嵌入式相机网络的分布式人脸识别系统。

相机网络在实时识别方面具有显著优势，它能提供多个不同视角，有效应对遮挡、相机故障、光照不足和姿态变化等问题。随着互补金属氧化物半导体（CMOS）技术的发展，高分辨率、小尺寸、低成本的相机得以设计出来。同时，微机电系统（MEMS）和无线通信技术的进步，使得图像传感器附近具备强大的处理和通信能力。将CMOS相机与板载处理和通信相结合，可构建一个网络化的嵌入式相机系统，用于实时人类识别。这种系统成本低，可在大面积地理区域部署，实现对监控区域的精细覆盖，还适用于国防或军事目的的隐蔽人类识别。

然而，嵌入式相机网络也面临一些操作挑战。多个相机产生的数据量过大，在单一位置传输和处理会消耗大量计算资源和时间。因此，在将数据传输到中央处理器进行进一步处理或信息融合之前，需要进行本地处理。但本地处理单元为了降低成本，资源往往有限，且过多的本地处理会增加整体识别时间。所以，需要在本地处理能力和集中式信息融合之间找到平衡。

2. 相关工作

2.1 集中式相机网络

许多用于监控的相机网络是集中式的，数据几乎全部由中央处理器处理。但这种方法在大型公共区域进行实时识别时，无法通过简单增加相机数量来扩展，因为额外的相机会增加中央处理器的计算负载，降低计算效率。

2.2 本地处理的视频分析系统

一些视频分析系统使用高端相机和数字信号处理器，完全依赖本地处理进行人类识别。但这些系统未利用网络系统的空间相关