基于嵌入式系統(tǒng)的人臉檢測(cè)算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉檢測(cè)技術(shù)可以有效應(yīng)用在視頻安防監(jiān)控等領(lǐng)域中，而傳統(tǒng)的人臉檢測(cè)系統(tǒng)主要是在PC或大型服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)的，這樣的系統(tǒng)在便攜性和開(kāi)發(fā)成本上有很大缺陷。而嵌入式技術(shù)目前發(fā)展迅速，將人臉檢測(cè)與嵌入式技術(shù)相結(jié)合，研究具有體積小、便攜性好、成本低等優(yōu)點(diǎn)的嵌入式人臉檢測(cè)系統(tǒng)，將會(huì)帶來(lái)更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
　　本文研究人臉檢測(cè)算法與嵌入式技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)嵌入式人臉檢測(cè)系統(tǒng)的功能和性能進(jìn)行需求分析，根據(jù)需求分析設(shè)計(jì)了系統(tǒng)總體方案，搭建了以ARM11處理器

2、、USB攝像頭為硬件平臺(tái)，以Linux操作系統(tǒng)、OpenCV和Qt輔助函數(shù)庫(kù)為軟件平臺(tái)的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，利用V4L2接口控制攝像頭采集實(shí)時(shí)視頻圖像，利用Adaboost算法對(duì)采集到的視頻進(jìn)行人臉檢測(cè)，并在屏幕上顯示檢測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了一種嵌入式人臉檢測(cè)系統(tǒng)。最后針對(duì)系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程中出現(xiàn)的實(shí)時(shí)性較差等問(wèn)題對(duì)系統(tǒng)的功能和性能進(jìn)行了以下改進(jìn)。為了克服傳統(tǒng)人臉檢測(cè)系統(tǒng)功能單一、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)占用空間大的缺點(diǎn)，在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控報(bào)警和視頻幀選擇性存儲(chǔ)功能，當(dāng)系

3、統(tǒng)檢測(cè)到視頻中有人臉存在時(shí)，立刻觸發(fā)蜂鳴器報(bào)警，同時(shí)將檢測(cè)到人臉的這一幀視頻存儲(chǔ)到SD卡中，并且利用系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間為存儲(chǔ)的圖片命名，如果未檢測(cè)到視頻中有人臉存在，則不存儲(chǔ)圖像，從而有效節(jié)省系統(tǒng)存儲(chǔ)空間，并且方便后期查詢。為了解決在嵌入式平臺(tái)上人臉檢測(cè)速度慢、實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，從設(shè)置合適的人臉檢測(cè)參數(shù)、裁剪人臉檢測(cè)分類(lèi)器、在人臉檢測(cè)前進(jìn)行圖像縮放以及設(shè)置膚色感興趣區(qū)域四個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的系統(tǒng)平均檢測(cè)時(shí)間從2260ms減少為80ms，檢