基于ARM11的嵌入式人脸识别系统的设计与实现--笔记一

本文详细介绍了基于ARM11的嵌入式人脸识别系统设计,包括选用tiny6410开发板、Linux及Qt、OpenCV的移植。文章重点阐述了图像采集、人脸检测、预处理和识别的实现过程,开发了一套防止照片欺诈的系统。同时,讨论了Linux内核、设备驱动、YUV到RGB转换以及Adaboost等人脸检测算法。最后,提出了眨眼检测和视线变化的反照片欺诈方法。

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基于ARM11的嵌入式人脸识别系统的设计与实现

总体框架:搭建嵌入式系统平台。选用以ARM11为核心的tiny6410开发板和普通USB摄像头作为系统的硬件平台,并在平台上移植了linux操作系统,qt图像化界面库和opencv计算机视觉库。然后设计实现了基于此嵌入式平台的人脸识别系统。介绍了系统图像采集及格式转换模块,人脸检测模块,人脸图像预处理模块和人脸识别模块所采用的方法和实现过程。

本文特点:开发了一套反照片欺诈的人脸识别系统。

Linux内核主要由内存管理,虚拟文件系统,进程调度,进程间通信,网络接口5个子系统构成。Linux根文件系统包含两层含义,其一是按照固定格式组织的目录与文件,这是我们直接能观察到的。其二是在特定的储存介质上管理这些目录和文件需要的数据,这是我们看不见的,linux没有文件系统的话,用户和操作系统的交互也就断开了。

Opencv是一个开源的计算机视觉库,采用C/C++编写,可以运行在linux/window/mac等操作系统上,此外,openvc还提供了python,ruby,matlab等其他语言的接口。Opencv包含了500多个函数,覆盖了计算机视觉的许多应用领域,如工厂产品检测,医学成像,摄像机标定,机器人,信息安全,用户界面等。

作者介绍了opencv2.3一直到tiny6410的步骤。和qt4.7.3移植到tiny6410的步骤

 

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