毕业设计146人脸识别系统硬件平台
目录
[摘要] (1)
1 绪论 (2)
1.1 人脸识别技术 (2)
1.1.2 本课题研究的内容 (2)
1.1.3 DSP 技术在图像处理中的应用 (2)
2人脸识别系统硬件平台的方案设计 (3)
2.1系统硬件平台的方案比较 (3)
2.2系统设计中的关键问题 (3)
2.2.1 DSP的发展 (3)
2.2.2 定点DSP 芯片TMS320C6414 介绍 (5)
2.2.3 FPGA芯片的选择 (6)
3 系统硬件平台的设计 (7)
3.1 系统硬件平台的框图 (7)
3.2 视频输入模块设计 (8)
3.2.1 模拟视频信号的采集 (8)
3.2.3 AD9883 电路的接法 (8)
4 系统外部存储器接口的设计 (9)
4.1 SRAM 的选择 (9)
4. 2 C6414外部存储器的接口设计 (10)
4. 3 EMIFA接口扩展 (10)
4.4 FPGA的配置的方法 (11)
4.4.1 JTAG接口控制 (11)
4.5 DSP 代码加载方式 (12)
4.6 电源模块设计 (12)
4.7 其它外围电路设计 (14)
4.8 RS232串口通信模块 (14)
4.9 D/A转换及VGA显示接口设计 (15)
5．高速PCB板设计 (16)
5.1 板级设计的基础理论 (16)
5.1.1 PCB布局 (16)
5.1.2 一般的布线规则 (16)
5.1.3 高速布线规则 (17)
5.1.4高速电路的过孔设计 (17)
5.2电源层和地层的设计 (18)
5.2.1电源和地的分配 (18)
5.2.2电源和地的布线设计 (18)
6．主要的工作及难点 (19)
6.1 本设计的主要工作 (19)
6.2遇到的难点 (20)
7．结束语 (20)
致谢 (20)
附录： (22)
[摘要]本论文讨论了人脸识别的硬件平台的搭建。人脸识别的硬件系统主要包括三个模块：图像采集模块、图像处理模块和数据输出模块。图像采集模块主要由摄像头和图像专用数模转换电路组成。专用图像A/D有三个模拟输入端分别接摄像头的R、G、B，分别转换摄像头输出的三种颜色的模拟信号。由于采集的图像是实时的，所以转换后的数据量非常大，系统使用了两路SRAM，组成“乒乓”式存储方式，采集的图像数据先缓存到其中一个SRAM中，当第一个SRAM存满后立即由FPGA切换到另外一个SRAM中，同时第一个SRAM就会经FPGA被读到DSP中进行处理，DSP把处理过的结果即人脸的生物特征值保存在FLASH存储器中，并把采集来的图像转换到VGA设备上以便实时显示采集到的图像内容，以作监视用。控制信号主要是系统对人脸识别正确与否时的相应提示信号，如语音等。
关键词：人脸识别，数字信号处理器(DSP)，现场可编程逻辑门阵列(FPGA)，图像采集Abstract: This thesis discusses the hardware platform structures of face recognition. The hardware system of face recognition consists of three main modules: image acquisition module, image processing module and the data output module. Image acquisition module mainly consists of camera and special digital-to-analog converter circuit of images. Special digital-to-analog converter circuit of images includes three analog input terminals that were received R, G, B of camera, and were converted output of the three colors of the analog signal to digital signal separately. Because the image is a collection of real-time, the conversion of data is very large, the system uses two parts of SRAM, formed a "ping-pong" memory, the image data collection firstly go to a cache SRAM, when the first one is full ,the image data switch to another SRAM by FPGA immediately. Meanwhile the first SRAM will be read through FPGA by the DSP processing, DSP store the result of the face value of biological characteristics in the FLASH memory, and convert the image acquisition to the VGA for real-time processing of image content, to use for surveillance. Control signal is mainly the face recognition system to correct the corresponding prompt signals, such as speech.
Key words: Face Recognition, Digital Signal Processing, Field Programmable Gate Array, Image Acquisition
1 绪论
1.1 人脸识别技术
计算机人脸自动识别技术是利用计算机分析人脸图像，从中提取有效的识别信息，用来辨识身份的一门技术，它涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学及认知学等诸多学科的知识。人脸识别技术与指纹识别、虹膜识别等其他基于生物特征的识别技术相比，有其独特的方便性、非接触性及准确性。人脸识别已成为当前模式识别和人工智能研究领域的一个重要课题，在公安刑侦中的罪犯身份识别、身份证件的验证、银行及海关等重要场所的监控、自动门禁系统等领域有着广泛的应用。
人脸识别包括动态人脸识别和静态人脸识别。人脸识别的过程一般可以描述为：给定一个静止或动态图像，利用已有的人脸数据库来确认图像中一个或多个人。目前较多的研究针对的是静态人脸识别，但动态人脸识别相比静态人脸识别有更广阔的应用前景，已成为这一领域发展的一个趋势。
1.1.2 本课题研究的内容
由于本课题只研究人脸识别的硬件平台的搭建，关于非常复杂的人脸识别算法，则没有深入地考虑，这便于把更多的精力放在系统硬件平台的设计上。
1.1.3 DSP 技术在图像处理中的应用
随着 DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）技术的迅速发展，应用 DSP 的领域也越来越广泛。DSP 芯片的诞生更是推动了 DSP 技术在通信、计算机、自动控制、图像处理等领域的大量应用与发展。目前高性能的硬件图像处理系统基本上都是基于 DSP 芯片的。
DSP 芯片一般具有如下一些主要特征：
(1) 在一个指令周期内可完成一次乘加运算；
(2) 程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；
(3) 片内的快速 RAM 通常可以通过独立的数据总线在两块中同时访问；
(4) 具有低开销或无开销的循环和跳转硬件支持；
(5) 具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；
(6) 可以并行执行多个操作；
(7) 支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。
这些特点决定了 DSP 芯片具有快速处理数据运算的能力。随着高性能 DSP芯片的不断推出，DSP 系统开发已经成为控制与实时处理领域发展的一个新热点。而图像处理领域对于处理速度的要求也越来越高，例如监控系统的处理要求能够实时完成，工厂中的生产线在线检测系统也要求能尽可能快地处理图像数据，总之在图像处理系统特别是动态处理系统中，处理速度始终是衡量性能的一个重要指标。DSP 芯片由于其特殊的硬件结构，具备强大的数据处理功能，并且处理速度很快，因此对图像处理有速度要求的系统可以广泛应用 DSP 芯片来实现。
2人脸识别系统硬件平台的方案设计
2.1系统硬件平台的方案比较
目前的图像处理主要有基于 PC 微机的软件处理与硬件处理两种实现途径。基于 PC 微机进行的图像处理主要是运用软件对图像进行处理，其性能很大程度上依赖于软件算法的优劣以及 CPU 的处理能力，并且速个系统体积庞大，成本较高，而基于硬件的图像处理则没有这些缺点，本文就是研究人脸识别的硬件平台的设计。
方案一：基于可编程逻辑器件FPGA的嵌入式系统，在FPGA中嵌入微处理器和相关外围电路来实现对图像的采集、处理、识别等功能。但算法处理并不是可编程逻辑的强项，因此用这种方式实现图像处理系统难度较大。
方案二：采用DSP+FPGA组成系统
采用 DSP +FPGA系统，进行图像处理和各种算法的实现，FPGA 电路与DSP 相连，利用DSP 处理器强大的I/O功能实现系统内部的通信。从DSP 角度看，FPGA相当于它的宏功能协处理器。外围电路辅助核心电路进行工作。DSP 和FPGA 各自带有RAM，用于存放处理过程所需要的数据及中间结果。FLASH ROM 中存储了DSP 执行程序和FPGA 的配置数据。这种设计方式比较灵活，并且 DSP 芯片处理数据的能力相对较强，由于其特殊的硬件结构，具备强大的数据处理功能，并且处理速度很快，在图像处理中可以充分发挥其特点。DSP + FPGA 系统最大优点是结构灵活，有较强的通用性，适合于模块化设计，从而能够提高算法效率；同时其开发周期较短，系统容易维护和扩展，适合实时信号处理。
考虑图像的数据流非常庞大，而且对速度要求也很高，所以选择第二种方案。
2.2系统设计中的关键问题
(1) 由于系统比较复杂，对硬件的各种要求比较高，所以系统对各种芯片型号的选择尤其重要，需要非常全面地考虑。
(2) 电源电路：系统中会出现各种芯片的工作电压不同，所以要有不同的电源转换电路，还要考虑模拟部分与数字部分间的相互干扰问题。
(3) 系统的硬件需要合理地布局，并且要考虑（EMC）电磁兼容的问题等。
2.2.1 DSP的发展
数字信号处理DSP ( Digital Signal Processing)是一门跨学科、应用面广的新兴学科。随着计算机技术的发展，DSP技术得到了广泛的应用。数字信号处理器DSP(Digital Signal Processors )目前己经成为很多领域嵌入式系统的核心器件，用来快速处理数字化信号，如音频、视频和传感器信号。DSP可以对数字信号流执行快速的数学运算，其运算能力是普通处理器所无法比拟的。这些数学运算包括简单的加、减法和乘法以及复杂的滤波算法和信号分析算法如快速傅立叶变换FFT ( Fast Fourier Transforms )和离散余弦变换DCT( Discrete Cosine Transforms )。其特点是实时、快速、数据运算量大。
1978年AMI公司发布了世界上第一个单片DSP芯片S2811，DSP芯片发展的一个重要里程碑1979年美国lintel公司发布的商用可编程器件2920。这两种芯片内部都没有现代
公司推出的CPD7720。第一个采用CMOS工艺生产浮点DSP芯片的是日本的Hitachi公司，其1982年推出的浮点DSP芯片使DSP处理的吞吐量发生了一个大的飞跃。1983年日本Fujitsu公司推出的MB8764，其指令周期为120ns，具有双内部总线。第一个高性能的浮点DSP芯片是AT&T公司1984年推出的DSP32。在众多的DSP芯片种类中，最成功的是美国德克萨斯仪器公司TI（Texas Instruments）的系列产品。TI公司在1982年成功推出启迪一代DSP芯片TMS32010及其系列产品TMS32011, TMS32C10/C14/C15/C16/C17等之后相继推出了第二代DSP芯片TMS32020，TMS320C25/C26/C28，第三代DSP芯片TMS32C30/C31/C32，第四代DSP芯片TMS32C40/C44，第五代DSP芯片TMS32C50/C51/C52/C53以及集多个DSP于一体的高性能DSP芯片TMS32C80/C82等。
自1980年以来，DSP芯片的发展可谓突飞猛进，DSP芯片的应用也越来越广泛。从运算速度来看，MAC(一次乘法和一次加法)时间已经从80年代初的400ns （如TMS32010)降低到0.25ns(如TMS32C6414 )，处理能力提高了1600多倍。DSP芯片的引脚数量从1980年的最多64个增加到现在的200个以上，封装形式也有所变化，引脚数目多的大都采用BGA封装。引脚数量的增加，意味着结构灵活性的增加。此外DSP芯片的发展，使DSP系统的成本、体积、重量和功耗都有很大程度的下降。TMS320 DSP系统发展历程如图2.2.1所示：
图2. 2. 1 DSP TMS320系列发展历程
与标准微处理器相比，DSP有许多相同的地方：以ALU为核心的CPU、地址和数据总线、RAM、 ROM以及I/O端口。但是DSP在体系结构上与通用微处理器有很大的区别：
①哈佛结构：
DSP采用代码和数据总线分开的“哈佛结构”，哈佛结构的主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中，即程序存储器和数据存储器是两个相互独立的存储器，每个存储器独立编址，独立访问。与两个存储器相对应的是系统中设置了程序总线和数据总线，从而使数据的吞吐率提高了一倍。由于程序和存储器在两个分开的空间中，因此取指和执行能完全重叠；
②流水线操作：
DSP芯片采用流水线以减少指令执行的时间，从而增强了处理器的处理能力。处理器可以并行处理二到四条指令，每条指令处于流水线的不同阶段。如图3.1.2示给出了一个三级流水线操作的例子：
译码N-1 N N-2
执行N-2 N-1 N
图3.1.2三级流水线操作
③专用的硬件乘法器：
信号处理算法往往大量用到乘加运算MAC（multiply-accumulate ), DSP有专用的硬件乘法器，可以在一个时钟周期内完成MAC运算；
④特殊的DSP指令：
DSP芯片采用特殊的指令；
⑤快速的指令周期：
目前TT公司的TMS320C6000系列及TMS320C5000系列的芯片的最高工作主频己经达到1GHz。指令周期己经降到了1ns；
快速的指令周期、哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP指令再加上集成电路的优化设计可使DSP芯片的指令周期在2ns以下；
⑥地址发生器：
DSP有专用的硬件地址发生单元，可以支持许多信号处理算法所要求的特定数据地址模式。包括前(后)增(减)、环状数据缓冲的模地址以及FFT的比特倒置地址。地址发生器单元与主ALU和乘法器并行工作，进一步增加了DSP可以在一个时钟周期内可以完成的工作量；
⑦高速内部存储器：
许多DSP提供了适量的片内程序和数据存储器。其容量可以满足许多信号处理应用程序所需。除此之外，大多数DSP都可以直接与快速SRAM或者SDRAM无缝连接而无需任何接口逻辑；
⑧低等待时间中断：
许多DSP允许中断仅用几条指令来处理，无需或者只需很小保存现场所需的软件开销。DSP常常包含如下片内外部设备：
多个DMA通道，数据可以在外设和存储器间快速转移而不需要或者只需要很少的处理器监控；
HPI主机接口，DSP可以接到标准微处理器上，微处理器处理日常工作或者负责监督任务；
扩展存储器EMIF接口，为各种存储单元提供了无缝接口；
中断选择，C6000DSP可以选择12个可执行中断；
多通道缓冲串口McBSPS，支持全双工工作模式，双缓冲数据寄存器确保了数据流的连续收/发时钟独立。
运算速度是衡量DSP芯片的一个最重要的性能指标，也是选择DSP芯片时所需要考虑的一个主要因素。DSP芯片的运算速度主要可以用以下几种性能指标来衡量：指令周期：即执行一条指令所需要的时间，通常以ns为单位。
MAC时间：即执行一次乘法和一次加法所需要的时间。
FFT执行时间：即运行一个N点FFT程序所需的时间。
MIPS：即每秒执行百万条指令。
2.2.2 定点DSP 芯片TMS320C6414 介绍
DSP 芯片按工作的数据格式来分类，可分为定点 DSP 芯片与浮点 DSP 芯片。定点
度较快，而浮点 DSP 芯片运算速度则相对较慢。在一些动态范围不大，并且对精度要求不高的浮点运算中，我们也可以采用定点 DSP 来完成浮点运算，但需要对定点 DSP 进行定标。用定点 DSP 实现浮点运算的精度相对较低，但运算速度会比较快。因此，对于定点 DSP 与浮点DSP 芯片的选用，需要根据系统对于运算的速度和精度方面的要求来决定。考虑到本系统中人脸检测与定位算法中浮点运算相对较少并且没有太严格的精度要求，一些浮点运算可以运用相关的技术转换成定点运算，加上系统对处理的实时性要求，我们决定采用定点 DSP 芯片来实现人脸检测与定位算法。
TMS320C6414 是 TI 开发的定点 DSP 芯片，它的硬件结构如图3.1.3所示。
图3.1.3 TMS320 C6414 内部结构
主要接口有：
EMIFA （64位线宽）
EMIFB （16位线宽）
EDMA （64）
HPI （32位到16位可设）
3个McBSPs
3个32位的定时器
16个通用I/O口(GPIOs)
2.2.3 FPGA芯片的选择
目前的FPGA种类非常多。主要的生产厂家有Xilinx, Altera和Lattice等。根据对查询的相关资料的分析，并参照己有的商业化RS编解码软核确定了FPGA器件的几个主要指标：
(2) 频率>50Hz
(3) 具有丰富的I/O资源，能够连接多个外部设备
(4) 性价比比较好
根据上述的选型原则，我们采用了Cyclone系列的EP1C6芯片。Cyclone系列器件是Altera公司推出的中等密度的FPGA，采用0.13微米全铜SRAM工艺，容量从2,910个逻辑单元到20,010个逻辑单元，1.5V内核电压，本设计中使用EP1C6 主要用来对外围器件的控制、SRAM的读写和配合DSP芯片的工作。而对图像的处理及算法等则由DSP芯片来完成。这样可以充分地发挥FPGA和DSP各自的优点，以提高整个系统的性能。
3 系统硬件平台的设计
3.1 系统硬件平台的框图
基于以上种种考虑，系统最终结构如图3.1所示：
人脸识别的硬件系统主要包括三个模块：图像采集模块、图像处理模块和数据输出模块。图像采集模块主要由摄像头和图像专用数模转换电路组成。专用图像A/D有三个模拟输入端分别接摄像头的R、G、B，分别转换摄像头输出的三种颜色的模拟信号。由于采集的图像是实时的，所以转换后的数据量非常大，需要外接或在FPGA内部开辟一定容量的RAM以保证图像信号的完整性。在这里，系统使用了两路SRAM，组成“乒乓”式存储方式，采集的图像数据先缓存到其中一个SRAM中，当第一个SRAM存满后立即由FPGA切换到另外一个SRAM中，同时第一个SRAM就会经FPGA被读到DSP中进行处理，DSP把处理过的结果既人脸的生物特征值保存在FLASH存储器中，并把采集来的图像转换到VGA设备上以便实时显示采集到的图像内容，以作监视用。控制信号主要是经系统对人脸识别正确与否时的相应提示信号，如语音等。
图3.1 系统硬件框图
3.2 视频输入模块设计
3.2.1 模拟视频信号的采集
视频信号的采集电路很多，其基本工作方法可分为两种：独立采集法和处理器采集法。前者采用专用图像采集器件，自动完成图像采集、存储器地址生成以及图像数据的存储和刷新，除了对采集模式进行设定外，处理器不参与采集过程，这种方法的特点是采集过程不占用CPU的时间、实时性好、适合活动图像的采集，但电路较复杂，成本较低。而后者采用普通视频A／D转换器和帧存储器实现图像的采集，整个采集过程在CPU的控制下完成，由CPU启动A／D转换、读取A／D转换数据、将数据存入帧存储器等，其特点是占用CPU的时间、实时性差，不适合视频图像的实时采集，但电路简单、成本低。本系统采用第一种方案，即采集电路由专用图像采集器件AD9883电路等组成。
3.2.2 视频专用A/D芯片AD9883结构特点：
（1）最大为140M的转换速率；
（2） 300MHz模拟带宽，分辨率最大可支持到（1280 X 1024）刷新频率在75Hz的情况下；
（3）低功耗，500mW。
3.2.3 AD9883 电路的接法
从彩色摄像头传输过来的R、G、B分量的模拟视频信号和行、场同步信号接到视频专用A/D芯片AD9883的输入端上，经过转换，AD9883输出三路8位的数字信号：分别为
R[0..7]、G[0..7]、B[0..7]以及同步信号等。AD9883的控制方式是通过IIC与FPGA进行通信的，从而实现了FPGA对图像各个参数的实时控制，以达到所采集的信号最好。AD9883 电路的接法如图4.1.3所示：
图3.2.3 AD9883的接口电路
4 系统外部存储器接口的设计
4.1 SRAM 的选择
与图像处理有关的 SRAM 参数主要是 SRAM 的读写速度和容量。在容量方面，系统采用的图像的大小占用 256K 字节的空间，所以 SRAM 的容量至少要为 256K 字节。在读写速度方面，目前的 SRAM 的读写速度一般为 12ns，15ns，20ns 或者更慢，由于 SRAM 的读写速度直接影响到整个系统的系统时钟，所以，SRAM 读写速度的选择应该越快越好。本系统的设计选用了两片 CYPRESS 公司的 CY7C1041BV33-12，芯片容量为256K 字节，读写速度可达到 12ns。
由于图像的数据量很大，所以系统采用两片SRAM组成“乒乓”式的读写模式，FPGA 把采集来的数据先存在第一个SRAM中，当第一个SRAM存满后，由FPGA快速切换到第二片SRAM中，同时，FPGA再从已经存满数据的第一片SRAM中读取数据，因为读数据的时间总是小于写数据的时间的，所以不会产生冲突。这样便解决了数据的高速采集的问题。具体电路如图4.2.1所示。
图4.2.1 双SRAM与FPGA的接口电路
4. 2 C6414外部存储器的接口设计
DSP在处理数据时，会产生大量的中间计算结果，虽然Ｃ6414内部有较大的存储器，但考虑到DSP在工作时，内部存储器有一部分已经用作程度存储空间了，还考虑以后系统的升级，显然仅使用片内存储器是不够的，所以需要对C6414进行外部存储器扩展。C6414访问片外存储器时必须通过外部存储器接口(EMIF ) ，C6416有一个64位宽的EMIFA接口和一个16位的EMIFB接口，而且它可以自动完成外部访问低于64bit ( EMIFA)或者低于16bit ( EMIFB)数据打包和解包的处理。在此设计中分别用他们来扩展SDRAM和FLASH存储器。
4. 3 EMIFA接口扩展
C6414的EMIFA接口提供64bit宽度的外总线数据接口；有最高1024M的寻址能力；它的时钟可以选择为CPU时钟的四分频、六分频或者外部时钟输入；增加PDT信号支持外部设备到外部设备之间的传输；它支持与SDRAM进行无缝接口。
此系统中扩展了两片SDRAM芯片，单片容量为64Mbit，芯片的型号是MT48LC2M32B2，设计中采用100MHZ的EMIFA时钟，每秒钟能完成大约800Mbit的数据传输，完全满足项目的要求。C6414的EMIFA可以灵活的设置SDRAM地址的结构参数，包括列地址数目(页的大小)、行地址数目(每个bank中页的数量)以及存储体的数量(打开的页面数量)。
闪速存储器(Flash Memory)是一种新型半导体存储器，它的主要特点是在不加电的情况下能长期保持存储的信息。就其本质而言，Flash Memory属于EEPROM类型，它既有ROM的特点，又有很高的存取速度，而且易于擦除和重写，功耗很小。在本系统中FLASH
作为DSP对人脸识别后的结果参数的存储载体，存储的主要是JEPG格式和一些参数值。
4.4 FPGA的配置的方法
Cyclone系列的EP1C6器件配置分为两大类：主动配置方式和被动配置方式。主动配置由器件引导配置操作过程，它控制着外部存储器的初始化过程；而被动配置由计算机或控制器控制配置过程。根据数据线的多少将Cyclone系列的EP1C6器件配置又分为并行配置和串行配置两类。此设计采用常用的串行专用配置芯片EPC1来对FPGA配置。为了系统调试的需要，此系统还增加了JTAG口，以方便EP1C6仿真调试。具体电路如图4.3所示。
图4.3 EP1C6配置电路接口
4.4.1 JTAG接口控制
JTAG （Joint Test Action Group）是一种国际标准测试协议，主要用于芯片内部测试。 JTAG接口也通常用于对芯片进行在线编程或进行仿真，现有的大多数DSP, FPGA等都支持JTAG协议。TMS320C6414 提供的JTAG端口包含7个信号，如表4-1所示：
JTAG接口如图4.3.1示：
图 4.3.1JTAG接口的各引脚功能
其中仿真信号EMU0 与EMU1 用来选择DSP进行仿真操作还是边界扫描操作，EMU0=0 ，EMU1=0 为边界扫描模式，EMU0=1， EMU1=1 为仿真模式。在本设计中，我们将 EMU0 与EMU1 通过上拉电阻接高电平，选用常规的仿真操作模式。仿真器是我们经常用来对 DSP 系统进行仿真的工具。仿真器的接口与 DSP的 JTAG 端口兼容，几乎不需要任何外围器件就可以直接相连，利用配套的驱动程序就能进行系统仿真。
4.5 DSP 代码加载方式
DSP 芯片在复位完成后，需要进行代码的加载，然后系统才能够正常运行并实现特定的功能。加载方式（或称启动模式 Boot Mode）可由用户进行选择，它决定了 DSP以何种方式启动。TMS320C6414 的 DSP 代码加载方式有三种。
第一种是 NO BOOT，即无需加载，CPU 从 DSP 中地址 0 的代码开始直接运行；
第二种是从 DSP 的 CE1 存储空间所接的 ROM 启动并加载代码，外部 ROM中存放的代码被自动复制到 DSP 中地址0开始的存储空间，然后再从地址 0 开始运行；
第三种是从 HPI 启动和加载。利用连接到 DSP 的 HPI 接口的主机处理器在DSP 复位结束前初始化 DSP 的存储空间。
一般系统采用的是后两种方式，第二种启动方式在脱机运行的 DSP 系统中非常常见，代码只能存放在外接的 ROM 中，可以通过编程器修改 ROM 中的代码来改变系统的功能。
本系统是脱离PC机而独立运行的系统，因此采用外部ROM加载方式，这种方式可以脱机运行，DSP的代码要先加载到ROM中，每次开机运行时，DSP先从外部ROM的数据复制到DSP的内部存储器中后，再运行程序。
4.6 电源模块设计
电源模块是一个系统性能优越最直观的体现，有的系统虽然有设计了电源接口，但是由于电源模块设计的较差，可能板上有些电压根本不能达到要求而无法正常工作，或者就是系统功耗非常大，非常耗电等等，因此电源模块的设计非常重要。
设计电源模块不仅要满足系统平台上各个部分的供电需要，更加要考虑到功耗、成本等因素。目前的电源部分的设计有三种方式。
（1）采用低压差线性稳压芯片
线性稳压芯片是一种最简单的电源转换芯片，基本上不需要外围元件。使用方便、成
输出电压高2V-3V以上，否则不能正常工作，所以78xx系列已经不能够满足3.3V电源设计的要求。许多电源芯片公司推出了低压差线性稳压器LDO(Low Dropout Regulator)。这种电源芯片的压差只有1.3V-0.2V，可以实现5V转3.3V/2.5V, 3.3V转2.5 V/1.8V等要求。
（2) 开关电源
开关电源也是实现电源转换的一种方法，效率很高，功耗很小，但设计要比使用线性稳压器复杂得多，目前开关电源的价格也非常昂贵，一般电流很小的设备都是不采用开关电源的。不过对于大电流高功率的系统，则较多采用开关电源。
（3) 电阻分压
这种方法简单、成本低，但是分压输出受负载大小影响，不推荐在低压系统中使用。
本系统中含有电源3.3V、1.5V和1.4V，它们分别用来对FPGA和DSP 的I/O供电和对它们的内核供电： C6414需要1.4V（600MHz）和3.3V两种电源，EP1C6需要1.5V内核电压和3.3 V的I/O电压。其它外围设备的供电电压都为3.3V。因此系统的供电需要分块进行。
为了降低芯片功耗，近年来推出的DSP芯片大部分采用低电压供电方式，并且采用内核电压和I/O电压分开的方式。
C6414芯片的工作电压为3.3V和1.4V (600MHz )。其中，1.4V是为该器件的内核供电的电压，包括CPU和所有的外设逻辑。外部I/O仍然采用3.3V电压，这样可以直接与外部低压器件接口。
在本设计中，因为是双电压供电，主要需要考虑上电顺序的问题。理想情况下，电源的核电压CVdd应先于I/O电压DVdd上电，关断时核电压CVdd应晚于I/O电压DVdd断电。但在DVdd先上电的情况下，应保证DVdd不大于CVdd 2V，而且整个上电过程应在25ms 内完成。这样要求的原因在于，如果CVdd先于DVdd上电，只是芯片周边输入输出无效，对于芯片本身没有损害，但如果次序相反，则芯片的缓冲和驱动部分将处于一个未知的状态，容易对芯片造成损害。
考虑到供电电压的稳定性、功率输出、芯片之间的兼容性，我们选择TI公司生产的电源芯片TPS54310分别为C6414和EP1C6供电。TPS54310电源芯片的输出电压可以在0.9V-3.3V之间任意选择，电压输出由用户设计的滤波电路中电阻电容的排列和参数选择决定。本次设计的电源芯片滤波电路的设计如图EP1C6的电源电路与C6414的电源电路类似。
为了解决上电次序地问题，我们把1.4V模块的电源输出有效引脚FG连接到3.3V块的允许电压输入引脚EN。在这种连接方式下，只有当1.4V电压有效之后，3.3V电压才开始上电，这就保证了C6414的内核电压先于I/O电压上电。电源电路如图4.4.1所示。
4.7 其它外围电路设计
（1）时钟电路设计
在DSP系统中，时钟电路是处理数字信息的基础，同时它也是产生电磁辐射的要来源，其性能好坏直接影响到系统是否正常运行，所以时钟电路在数字系统设计中占有至关重要的地位。
时钟电路的设计主要有三种：晶体电路、晶振电路、可编程时钟芯片电路。
①晶体电路
晶体电路最为简单，只需晶体和2个电容，但驱动能力差，不能提供多个器件使用，频率范围小(20k-60MHz)，使用时须注意配置正确的负载电容，以使输出的时钟频率精确、稳定。
②晶振电路
晶振电路频率范围宽(1-400MHz )，驱动能力强，可为多个器件使用。但由于晶振频率不能改变，多个独立的时钟需要多个晶振。另外在使用晶振时，要注意时钟信号电平，一般晶振输出信号电平为5V或3.3V。
③可编程时钟芯片
可编程时钟芯片电路由可编程时钟芯片、晶体和2个外部电容构成。有多个时钟输出，可产生特殊频率值，适用于多个时钟源的系统，驱动能力强，频宽最高可达200MHz，输出信号电平一般为 5V或3.3V。
此设计的系统中需要多个时钟输入，EMIF采用100MHz,C6414 的主频采用50MHz的12倍频。而且对时钟质量要求很高，所以从时钟的质量和成本两方面折中考虑，设计中选取了使用可编程时钟芯片的方法来设计时钟电路。选取的芯片为CY22381。
4.8 RS232串口通信模块
RS232接口最初并非专为PC机通信所开发，它所针对的是更广域的通信接口应用，因此在实际应用中使用最为广泛，并且由于其价格便宜、编程容易，所以在相当长时间内，还可能与USB, FireWire等这些新标准接口并存。
RS232接口连接器可使用9针外壳和25针外壳，它们都有9个异步通信电压信号脚，25针串口还另有9个20mA电流环信号脚、6个空(保留)脚和1个保护地脚。本设计在实际应用中使用了9针 RS232标准串口。
异步通信电压信号各引脚具体说明如下：
(1) DSR——数据设置准备好，有效状态表明MODEM处于可使用的状态。
(2) DTR——数据终端准备好，有效状态表明数据终端可以使用。
(3) RTS——请求发送，表示DTE请求向DCE发送数据。即当终端要发送数据时，使该信号有效，向MODEM请求发送，用来控制MODEM是否要进入发送状态。
(4) CTS——允许发送，表示DCE准备好接收DTE发来的数据，是对请求发送信号RTS 的响应信号。当MODEM己准备好接收终端传来的数据，使该信号有效，通知终端开始沿发送数据线TXD发送数据，在半双工MODEM系统中用于发送方式和接收方式之间的切换。
(5) RLSD——数据载波(接收线信号)检测，有效则表示DCE已接通外部通信链路，并将告知DTE准备接收数据。即当本地的MODEM收到由外部通信链路另一端(远地)的MODEM 送来的载波信号时，使RLSD信号有效，通知终端准备接收，并且由MODEM将接收下来的载波信号解调成数字数据后，沿接收数据线RXD送到终端。
通知终端己被呼叫。
(7) TXD——发送数据，通过TXD数据线将串行数据发送到MODEM。
(8) RXD——接收数据，通过RXD数据线接收从MODEM发来的串行数据。
此系统采用专用异步串口通信芯片MAX3111，其电路原理图如图4.7所示：
图4.7 RS232 通信模块电路图
4.9 D/A转换及VGA显示接口设计
显示器因为其输出信息量大，输出样式多样等特点已经成为现在大多数设计的常用输出设备，在DSP中可以利用很少的资源就可以产生VGA各种控制信号。
由于从DSP输出的视频显示数据是RGB数字信号，必须经过D/A转换器将RGB数字信号转换成VGA需要的RGB模拟信号，才可以通过VGA接口连接到显示器。
本设计中采用的D /A转换器是由AD公司生产的ADV101，此芯片是AD公司生产的主要应用在单片集成电路上的24位高速D/A转换器，主要针对高速色彩图形和视频系统领域。它由3个8位的高速视频D /A转换器组成，输入阻抗高，模拟视频输出。ADV101具有如下特性：
◆支持转换频率最大可达80MHZ；
◆3个8位D/A转换通道；
◆RS-343A/RS-170兼容输出；
◆CMOS单片集成电路构成；
◆功耗：400mW；
◆40引脚DIP封装和44引脚PLCC封装；
◆HSYNC——行同步；
◆VSYNC——场同步；
◆BLANK——空白输入(低电平有效)；
◆CLOCK——时钟；
◆SYNC——同步信号(低电平有效)；
◆R——红色分量；
◆G——绿色分量；
◆B——蓝色分量；
VGA显示模块的电路原理图如图4.8所示：
图4.8 VGA显示模块电路原理图
5．高速PCB板设计
5.1 板级设计的基础理论
5.1.1 PCB布局
在PCB设计中，布局是一个非常重要的环节，布局结果的好坏将直接影响布线的效果，因此可以这样认为，合理的布局是PCB设计成功的第一步。
首先，要考虑PCB尺寸大小。PCB尺寸过大时，印制线条长，阻抗增加，抗噪声能力下降，成本也增加；PCB尺寸过小，则散热不好，且邻近线条易受干扰。
其次，在确定PCB尺寸后，再确定特殊元件的位置。尤其是系统核心芯片的位置以及周围的总线关系。
最后根据电路的功能单元，对电路的全部元器件进行合理的布局。
5.1.2 一般的布线规则
（1）尽可能缩短高频元器件之间的连线，设法减少它们的分布参数和相互间的电磁干扰。易受干扰的元器件不能相距太近，输入和输出元件应尽量远离。
（2）某些元器件或导线之间可能有较高的电位差，应加大它们之间的距离，以免放电导致意外短路。带高电压的元器件应尽量布置在调试时手不易触及的地方。
此外，根据电路的功能单元，对电路的全部元器件进行布局时，要符合以下原则：按照电路的流程安排各个功能单元电路的位置，使布局便于信号流通，并使信号尽可能保持一致的方向。
以每个功能电路的核心元件为中心，围绕它来进行布局。元器件应均匀、整齐、紧凑地排列在PCB上，尽量减少和缩短各元器件之间的引线和连接。
行排列。这样，不但美观，而且装焊容易。
位于电路板边缘的元器件，离电路板边缘一般不小于2mm。
5.1.3 高速布线规则
在PCB设计中，布线是完成产品设计的重要步骤，可以说前面的准备工作都是为它而做的。在整个PCB设计中，以布线的设计过程限定最高，技巧最细,工作量最大。在高速PCB布线时通常要考虑以下几点：
(1) 避免传输线的阻抗不连续。因为传输线的阻抗不连续会导致信号的反射。阻抗不连续点就是传输线上的突变点，如：直角、过孔等。所以信号布线的时候要避免使用直角而使用45度走线。同时要尽量减少过孔的数量。
(2) 为了减少系统中的串扰，可以使用增大信号线之间的距离；在相邻信号线中插入地线；对串扰敏感的信号进行包地；避免信号共用回路。输入输出端用的导线应尽量避免相邻平行，最好加线间地线，以免发生反馈藕合，并且也要避免使用过长的平行走线等。
(3) 对于器件中闲置的I/O口，尽量不要悬空，应按要求作上拉或下拉处理，以免由于干扰使器件产生误操作，提高硬件系统的抗干扰能力。
(4) 导线的最小宽度主要由导线与绝缘基板间的粘附强度和流过它们的电流值决定。当铜箔厚度为0.05mm，宽度为1.15mm时，通过2A的电流，温度不高于30度。因此，导线宽度为1.5 mm可满足要求。对于集成电路，尤其是数字电路的信号线，通常选4mil—12mi1导线宽度，电源线和地线最好选用大于40mi1导线宽度。导线间距主要由最坏情况下的线间绝缘电阻和击穿电压决定，通常选用4mil以上的导线间距。为减小导线间的串扰，必要时可增加导线的间距，安插地线作为线间隔离。当然，只要允许，信号传输线应尽量粗而短，这样可以减小应传输线阻抗而引起的信号衰减。
(5) 尽量避免使用大面积铜箔。如要大面积铜箔时，最好用栅格状覆铜，这样有利于排除铜箔与基板间粘合剂受热产生的挥发性气体。
(6) 焊盘要比器件引线直径大一些。焊盘太大易形成虚焊。焊盘外径D一般不小于(d+1.2mm)，其中d为引线孔径。对高密度的数字电路，焊盘最小直径可取(d+1.0 mm)。
5.1.4 系统高速部分的布线设计
因为DSP芯片C6414的时钟为600MHz，为了减少板子的高频辐射，采用输入时钟为50MHz、片内锁相环乘12的措施。
系统最高频率为SDRAM部分(100MHz)，为使SDRAM存取可靠，一方面EMIF加防反射电阻；另一方面保证到所有的ED以及EA间距相等。
为保证给两片SRAM芯片信号一致性，考虑两片SRAM分别放在对称位置。
在PCB板布线时应保证SDRAM的时钟线走最短路程，各地址线、数据线、控制线长短应大体一致。SDRAM尽量靠近C6414以使各种走线最短。依各部分器件的工作频率决定其靠近C6414的距离和走线长短，SRAM最短，SDRAM次之，最后是FLASH。
对于器件中闲置的I/O口，尽量不要悬空，应按要求作上下拉处理，以免由于干扰使器件产生误操作。为保证系统可靠性，应尽可能采用表面贴片封装芯片。
5.1.4高速电路的过孔设计
在高速PCB设计中，看似简单的过孔往往也会给电路的设计带来很大的负面效应。为了减小过孔的寄生效应带来的不利影响，在设计中可以尽量做到：从成本上和信号质量两方面考虑，选择合理尺寸的过孔大小。比如对6—10层的PCB设计来说，选用10/20mi1(钻
孔/焊盘)的过孔比较好。对于一些高密度的小尺寸的板子，也可以尝试使用8/18mi1的过孔。目前技术条件下，很难使用更小尺寸的过孔了。对于电源或地线的过孔则可以考虑使用较大尺寸，以减少阻抗。
使用较薄的PCB板有利于减小过孔的两种寄生参数(寄生电容和寄生电感)。
PCB板上的信号走线尽量不换层，也就是说尽量不要使用不必要的过孔。
电源和地的管脚要就近打孔，过孔和管脚之间的引线越短越好，因为它们会导致电感的增加。同时电源和地的引线要尽可能粗，以减少阻抗。
在信号换层的过孔附近放置一些接地的过孔，以便为信号提供最近的回路甚至可以在PCB板上大量放置一些多余的接地过孔。
5.2电源层和地层的设计
在高速电子系统设计中电源分配是一个非常重要的问题。一个低噪声的电源是高速电子系统稳定工作的基本保证。电源分配问题主要考虑的是电子系统中的电源和地的分配和布线。
5.2.1电源和地的分配
电源分配常用的两种方式是：总线方式(power buses)和电源层方式。
总线方式的电源系统是由电子系统需要的各种电压的电源传输线组成的。这种方式的电源和器件之间的传输线相当于一个小电阻，这就增加了电源系统的输出阻抗。在系统功耗较大的情况下，它有比较明显的分压作用，从而使器件的实际工作电压偏离它的规定工作电压，导致系统工作的不稳定。
电源层方式的电源系统采用一个或多个电源和地线层来构成系统的电源。在电源层方式的电源系统中，器件的电源和地主要是使用过孔来实现与系统电源和地的连接。这样减少了电源系统的输出阻抗，从而减小电源的噪声。
早期设计更倾向于总线方法，因为把整个层用作电源分配，成本比较高。因为电源总线与信号线分享这些层，而总线需要给所有的设备提供电源，并且还要给信号线留出空间，所以总线必须是很长很窄的带子。这使得在较小的交叉范围内产生一些小阻抗。尽管这些阻抗很小，但是仍然很重要。例如一块PCB板有20个IC，每个设备200mA，那么总电流将为4A。这样总线上1.125欧姆的小阻抗将会造成0.5 V的电压损失。如果供应的总电压是5V的话，那么总线上最后一个设备仅能得到4.5V的电压。
因为电源层方式使用的是整个层，所以唯一限制就是板子的尺寸问题。带有同样多设备的系统，电源平面上的阻抗和总线系统上的阻抗比起来可以忽略。因此，电源平面系统比总线系统更能为整个系统提供全电压。
其次，在总线上，电流被限制在总线的路线上。每个高速设备产生的线路噪声都将被带入这条线路中其他的设备；而电源平面系统中，电流不受线路控制，分布在整个层上，由于整体阻抗小，电源平面系统比总线系统的噪声更小。
5.2.2电源和地的布线设计
电源、地线的布线要认真对待，把电源、地线所产生的噪音干扰降到最低限度，以保硬件系统的性能。地线与电源线之间噪音产生的原因有多种，现只对降低式抑制噪音作以
（1）在直流电源回路中，负载的变化会引起电源噪声。例如在数字电路中，当电路从一个状态转换为另一种状态时，就会在电源线上产生一个很大的尖峰电流，形成瞬变的噪声电压。配置去藕电容可以抑制因负载变化而产生的噪声，是印制电路板的可靠性设计的一种常规做法，配置原则如下：
电源输入端跨接一个10—100uF的电解电容器，如果印制电路板的位置允许，采用100uF以上的电解电容器的抗干扰效果会更好。
为每个集成芯片的电源引脚上接一个0.01uF的陶瓷电容器。如遇到印制电路板空间小而装不下时，可每4—10个芯片配置一个1—10uF钽电解电容器，这种器件的高频阻抗特别小，在500KHz—20MHz范围内阻抗小于1欧，而且漏电流很小。
对于噪声能力弱、关断时电流变化大的器件和ROM, RAM等存储型器件，应在芯片的电源线(Vcc)和地线(GND)间直接接入去藕电容。
去藕电容的引线不能过长，特别是高频旁路电容不能带引线。
（2）尽量加宽电源、地线宽度，最好是地线比电源线宽，它们的关系是：地线>电源线>信号线，通常信号线宽为：0.2 —0.3mm，电源线为1.2—2.5 mm对数字电路的PCB可用宽的地导线组成一个回路，即构成一个地网来使用(模拟电路的地不能这样使用)。
（3）用大面积铜层作地线用，在印制板上把没被用上的地方都与地相连接作为地线用。或是做成多层板，电源，地线各占用一层。
（4）数字电路与模拟电路的共地并单点接地处理。
本设计不是单一功能电路(数字或模拟电路)，而是由数字电路和模拟电路混合构成的。因此在布线时就需要考虑它们之间互相干扰问题，特别是地线上的噪音干扰。
数字电路的频率高，模拟电路的敏感度强，对信号线来说，高频的信号线尽可能远离敏感的模拟电路器件，对地线来说，整个PCB对外界只有一个结点，所以必须在PCB内部进行处理数、模共地的问题，而在板内部数字地和模拟地实际上是分开的它们之间互不相连，只是在PCB与外界连接的接口处(如插头等)。数字地与模拟地有一点短接，只能有一个连接点，如图5.2.2所示。
图5.2.2 模拟部分与数字部分的隔离
6．主要的工作及难点
6.1 本设计的主要工作
（1）人脸识别硬件平台的整体结构设计。
根据系统的要求，确定相关的性能指标，选择合适的 DSP 芯片和FPGA芯片作为系统的核心芯片，并选择相应的外围芯片，设计出系统的整体结构。将系统分为电源控制、数
人脸识别巡更系统设计方案
动态人脸识别巡更系统 设 计 方 案 北京博睿视科技有限责任公司 2017年8月18日
目录 第一章人脸识别巡更系统设计要求 一、人脸识别巡更系统社会意义 略 第二章系统概述 人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。 1、人脸识别巡更系统构成 该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。整个软件的逻辑体系结构如下图所示。 软件结构体系（C/S结构）
图3-3 软件逻辑体系示意图 3.3.1、人脸静态建库 实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑名单、白名单。 图3.3.1人脸静态建库 3.3.2、人脸动态入库 将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后 期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。
图3.3.2人脸动态入库 3.3.3、人脸信息修改 人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其 中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。 图3.3.3人脸信息修改
机器学习概述课程设计报告(MATLAB人脸识别)
机器学习概述课程设计报告题目：MATLAB人脸识别系统 姓名：** 学号：** 专业：** 时间：2015/8/7
目录 一、课程设计的目的............................................................................... 二、设计的内容与要求........................................................................... 三、详细设计........................................................................................... 四、课程设计的总结............................................................................... 五、参考文献...........................................................................................
一.课程设计的目的 人脸识别作为一项新兴的科学研究项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新发展，它的科学研究价值也越发凸显。经过几十年的研发探讨，世界各大研究结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深入研究。 在电子商务飞速发展的今天，人脸识别系统的范畴一不足以涵括人脸识别的应用范围，在数字图像处理、视频领域、基于内容的检索等方面有着重要的应用价值。。 二．设计的内容及要求 1、选择KNN,聚类或SVM方法中的一种或其他机器学习方法的一种进行课程设计 2、要求能完成具体的识别任务：如图像分割、语音识别、人脸识别 3、要求识别的对象中有自己生活元素，比如图像中包括学校的图片或语音时本人的语音等。三．详细设计 YCbCr空间——>灰度图像转换——>噪声消除——>图像填孔——>图像重构——>人脸区域确定——>边缘检测 （原图-涉及个人隐私，未呈现原图）
人脸识别系统功能简介
XXX人脸识别系统 一、XXX人脸识别系统简介 XXX人脸识别系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等）完成比较，返回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、In ternet上进行照片比对和身份确认。 二、功能特性 先进性：采取XXX独特的混合人脸识别算法，识别精度更高，识别速度更快。 多样化：支持数据来源的多样化，动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取，照片扫描等多种方式；支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索； 高效低成本化：合理配置和选取合适的产品软硬件型号，使整个系统稳定、高效、可靠、低成本运行。 快速化：普通照片中提取人脸特征值，极大地降低了数据存储空间，加快了比对查询速度，单台计算机对比速度为每秒5 300万张（因选用的面纹模板而异）；
方便性：完善的照片比对功能，比对方式多，比对准确率 高，比对速度快，支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别 （化装问题），系统操作清晰，公安侦查人员和授权用户都能方便 的使用系统。 实用性：适合于各国人种，不受种族肤色及性别的影响， 不 受面部表情，胡须和发型等变化的影响。 简易性：支持现场捕捉照片与库中照片自动匹配检索照 片 库的授权链接访问； 三、系统逻辑结构图 四、应用情景 XXX 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边 检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领 域。 1、 企业、住宅安全和管理。 2、 电子护照及身份证。 人脸相关业务 人脸识别系统 人脸比对 人脸建库 JMCT 人脸图像散据 移动警务 身盼豪■ 1} --------- 人輪阳憧JMtVEft ■库于累气
智能人脸识别系统技术设计方案
智能人脸识别系统技术方案
目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构 建立标准统一的共享人像库，并在此基础上，部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统，人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成，支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。 该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口，兼容PKI密钥，网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下： 系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作，减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则 本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性 该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士李子青教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。
1.2.2开放性 人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。 1.2.3扩展性 整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。 1、系统级接口 系统级接口指的是不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口，主要有两种访问方式第一种采用页面查询的方式，以只查询方式进行访问，通过系统提供的Guest权限进行页面访问。适用于不同平台之间快速的调阅查询。第二种通过请求服务与直接调阅的形式进行数据库的查询，系统预留标准数据库查询接口，以市，县二层结构进行数据库间的查询调用，采用本系统建立的数据中心，纵向上进行直接的调用，高层中心保留下级中心的数据库信息索引。即市级中心直接查询市级与县级中心，市级中心直接查询县级中心。横向上以请求服务形式进行调用，横向系统间不保留对方的数据库信息索引，而是通过请求服务方式进行。 2、服务接口 服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口，包括所有系统级接口与平台应用接口。 人像基础比对服务平台通过WebService进行与其他系统的交换机制，通过标准的XML或者Jason格式文件进行数据交换，兼容《GA/T 922.2-2011标准第二部分人像数据采集标准》中的数据格式交换。 服务接口主要以WebService与ActiveX等方式提供。满足各业务系统二次开发，集成使用。 服务接口说明
基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序)毕业论文
人脸识别系统设计与仿真基于matlab的（含matlab源程序） 目录 第一章绪论 (1) 1.1 研究背景 (4) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (5) 1.3 本文研究的问题 (6) 1.4 识别系统构成 (7) 1.5 论文的内容及组织 (9) 第二章图像处理的Matlab实现 (10) 2.1 Matlab简介 (10) 2.2 数字图像处理及过程 (10) 2.2.1图像处理的基本操作 (10) 2.2.2图像类型的转换 (11) 2.2.3图像增强 (11) 2.2.4边缘检测 (12) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (13) 2.4 本章小结 (17) 第三章人脸图像识别计算机系统 (18) 3.1 引言 (18) 3.2系统基本机构 (19) 3.3 人脸检测定位算法 (20)
3.4 人脸图像的预处理 (27) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (28) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (31) 4.1识别理论 (31) 4.2 人脸识别的matlab实现 (31) 4.3 本章小结 (32) 第五章总结 (33) 致谢 (34) 参考文献 (35) 附录 (37) 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
人脸识别毕业设计
摘要 人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸识别的技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的．本文主要讨论了人脸识别技术的一些常用方法，对现有的人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别的方法进行分析和讨论，最后对人脸识别未来的发展和应用做了展望。 关键字：人脸识别，特征定位，特征提取
ABSTRACT Nowadays the face recognition technology (FRT) is a hot issue in the field of pattern recognition and artificial intelligence．Although this research already has a long history and many different recognition methods are proposed，there is still no effective method with low cost an d high precision．Human face is a complex pattern an d is easily affected by the expression，complexion and clothes．In this paper，some general research are discussed，including methods of face detection and location，features abstraction，and face recognition．Then we analyze and forecast the face recognition’s application and its prospects． Keywords: Face Recognition Technology, Face location，Features abstraction
基于ARM9的人脸识别系统 嵌入式报告 课程设计
嵌入式课程设计报告 学院信息电子技术 专业通信工程 班级 学号 姓名 指导教师 2017年07月01日
基于ARM9的人脸识别系统 一、引言 人脸识别背景和意义 人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。 人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 二、系统设计 1、硬件电路设计 （1）ARM9处理器 本系统所采用的硬件平台是天嵌公司的TQ2440开发板，该开发板的微处理器采用基于ARM920T内核的S3C2440芯片。 ARM9对比ARM7的优势：虽然ARM7和ARM9内核架构相同，但ARM7处理器采用3级流水线的冯·诺伊曼结构，而ARM9采用5级流水线的哈佛结构。增加的流水线设计提高了时钟频率和并行处理能力。5级流水线能够将每一个指令处理分配到5个时钟周期内，在每一个时钟周期内同时有5个指令在执行。在常用的芯片生产工艺下，ARM7一般运行在100MHz左右，而ARM9则至少在200MHz 以上。指令周期的改进对于处理器性能的提高有很大的帮助。性能提高的幅度依赖于代码执行时指令的重叠，这实际上是程序本身的问题。对于采用最高级的语言，一般来说，性能的提高在30%左右。ARM7一般没有MMU(内存管理单元），（ARM720T有MMU）。 （2）液晶显示屏 为显示摄像头当前采集图像的预览，系统采用三星的320x240像素的液晶屏，大小为206.68cm。该液晶显示屏的每个像素深度为2bit，采用RGB565色彩空间。 （3）摄像头 摄像头采用市场上常见的网眼2000摄像头,内部是含CMOS传感器的OV511+芯片。CMOS传感器采用感光元件作为影像捕获的基本手段,核心是1个感光二极
智慧校园人脸识别解决方案
1.现状 1.1.项目背景 随着经济的发展，社会开放程度的提高，社会上的一些违法犯罪事件也日渐影响到学校校园。如何建立一个安全的校园环境，保障师生的学习、校园生活安全一直是教育部门和社会各界关注的焦点。校园安全问题，维系着社会的稳定，牵动着家庭的幸福，已成为全社会密切关注的话题，直接影响到和谐社会的建设。据社会调查显示，造成学校安全事故发生的原因，很大一部分是由外来的侵害造成的，包括非法人员闯入、社会不良人员进入等给校园安全带来极大危害。 为落实建设平安校园，桃源派出所在其辖区的六所学校（桃源小学、卓雅小学、南山外国语中学、南山国际学校、新安职业技术学院（包括校区和宿舍区）、南山文理实验学校）建设人脸识别黑名单预警系统，在各校区的人员出入口，通过人脸识别系统将非法黑名单员识别出来，并在派出所的平台进行预警，及时通知值班民警，及时阻断危害事件发生，为智慧平安校园的建设提供强大助力，保障师生的学习、生活安全。 1.2.项目需求 在桃源派出所辖区内的6所学校，均安装有传统的视频监控系统，门禁系统等，以上系统只能做到事后查看和事后追踪的效果，而采用人脸识别系统则可以将对校园有威胁的人员拒之门外，能做到事前预防，将涉及到校园安全的危险人员在入口出就能识别找出，智能化提升校园安全保护工作。 2.解决方案 2.1.系统设计原则 ?经济性
充分利用现有传输线路，通过合理的结构，尽可能减少新增投资;避免盲目追求最新技术，同时又要防止系统处理能力不够;整个系统易用、实用、易于维护。 ?可靠性 采用可靠的软硬件产品是保证系统可靠性的关键。系统应最大限度集成稳定且优秀的技术及组件，采用成熟技术以降低系统的不稳定性; 系统应该支持基于集群技术的负载均衡功能，保证系统核心应用有足够的备份容错，提高系统的可靠稳定性。 ?开放性 技术方案和软件具有良好的互联、互操作能力及升级能力，遵循最新的国际标准、国家标准和行业标准，遵循开放的原则。便于被更高层次的管理软件集成。 ?先进性 系统技术水平保证先进性，符合当今计算机科学的发展潮流。系统软件平台、硬件平台技术代表当今计算机技术发展的方向，并经实践证明其有很强的实用性;开发单位有能力进行该项产品的持续性开发，可以保证该项技术不断地更新并顺利升级而维持系统的先进性。 ?可扩展性 系统结构易于扩充，以适应今后可能出现的较大任务负载。硬件平台具有可升级性，当需要时可以通过设备扩展以提高系统的处理能力，从而保护原有投资。系统软件应具有可扩充性。采用面向对象的结构设计，具有很强的灵活性、可操作性和可扩展性。完全模块化的软件架构使得在今后业务发生变化时，模块的增加和对模块的修改不应对其他模块产生影响。 ?易用性 采用易熟悉的易于维护的系统平台。可操作性及界面友好，充分考虑使用人员的特点，使数据处理工作简单、方便、快捷。业务流程清晰，符合常规业务处理习惯。基于网络架构，可以远程配置管理，实施方便、维护方便。而系统软件采用统一风格的软件界面，操作方便,采用中文图形界面。 ?全面性 系统能够派出所提出的各项功能，符合需求中提出的所有基本要求，同时系统具备良好的兼容性和可扩展性， 2.2. 人脸识别技术简介 人脸识别是人体生物认证技术的一种，人脸识别技术相对于其他生物识别技术，具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。人脸识别利用可见光获取人脸图像信
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案 深圳东南创通智能科技有限公司 2018年6月13日
目录
一、概述 1、背景分析 随着我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，人口流动性也大大增加，社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中，多采用人工排查的方式，要排查重要场所人员身份，和限制外来人员进入固定区域，不仅费时费力，还可能造成遗漏等情况，排查效率大打折扣，同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。 为切实解决重点复杂区域社会治理难题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面，推出人脸识别系统解决方案。 系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则 系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。
二、系统介绍 1、系统组成 人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。 人脸识别系统拓扑图 2、人脸识别特性 人脸识别系统核心组成部分主要包括人脸图像采集模块、动态人脸定位、人脸识别预处理、身份查找、身份比对、身份确认、执行机构和记录平台等，并通过一脸通平台判断人员身份及权限，开放相应的区域，保留人脸通行记录事件，并根据相应的权限命令各子系统作出响应，例如固定客户通道自动放行，访客只允许进入指定楼层等。 人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法（FDDB与LFW世界前三），将其运行在高性能嵌入式平台中，配合200W像素的摄像头，终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。 本产品能够同时识别5个人，光线环境良好的情况下最远能识别5米远的人脸，人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时200ms左右，人脸比对耗时左右，对光
(完整版)基于matlab的人脸识别系统设计毕业设计
毕业设计 [论文] 题目：基于MATLAB的人脸识别系统设计 学院：电气与信息工程学院 专业：自动化 姓名：张迎
指导老师：曹延生 完成时间：2013.05.28
摘要 人脸识别是模式识别和图像处理等学科的一个研究热点，它广泛应用在身份验证、刑侦破案、视频监视、机器人智能化和医学等领域，具有广阔的应用价值和商用价值。人脸特征作为一种生物特征，与其他生物特征相比，具有有好、直接、方便等特点，因此使用人脸特征进行身份识别更易于被用户所接受。 人脸识别技术在过去的几十年得到了很大的发展，但由于人脸的非刚性、表情多变等因素，使得人脸识别技术在实际应用中面临着巨大的困难。本文针对近年来国内外相关学术论文及研究报告进行学习和分析的基础上，利用图像处理的matlab实现人脸识别方法，这种实现简单且识别准确率高，但其缺点是计算量大，当要识别较多人员时，该方法难以胜任。 利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。 关键词：图像处理, Matlab, 人脸识别, 模式识别
ABSTRACT Human face recognition focuses on pattern recognition ,image processi ng andother subjects.It is widely used in authentication,investigation,video surveillance,intelligent robots,medicine and other areas.Facerecognition ha s wide application and business value.Facial feature asabiological character istic,compared with others is direct,friendly andconvenient.Facial featuree mployed in authentication are user-friendly. The technology of face recognition in the past few years obtained the v ery big development, but due to the face of nonrigid, expression and chang eablefactors, the face recognition technology in practical application are fa cing great difficulties. This paper aimed at home and abroad in recent year s the relevant papers and researchreports on study and on the basis of the a nalysis, some units within the data sensitivity places need to enter personne l to carry out limitation design and develop a set of identity verification ide ntification system, the system uses PCA face recognition method, therealiza tion is simple and the accuracy rate of recognition is high,but itsdrawback i s that a large amount of calculation, when to identify more staff,this metho d is difficult to do. The realization of a set of various pretreatment methods in one of the generic face image preprocessing simulation system based on MATLAB, the system is used as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system, and using the histogram matching gray image to realize the recognition of human face images to determine.
校园道闸人脸识别综合管理系统校园
智慧校园人员出入及物联网综合管理系统浙天集团
一、概述 智慧校园人员出入及物联网综合管理系统，针对出入校管理系统为记录走读学生、请假学生入校、出校情况，学生出入校时进行人脸识别身份，入校直接识别人脸即可，出校时人脸识别后，保安会看到学生出入信息，如果是走读学生则判断是否在出校时间段，如果是请假学生则判断是否已经请假，符合出校条件则可以出校，系统记录出入校时间。系统由于需要人脸识别，因此需要与第三出入口人脸识别设备厂商进行对接，系统需要获取学生请假信息，因此需要从学生请假中获取请假数据。 与传统刷卡相比较，避免了ID卡容易丢失和被不轨之人捡到丢失卡片后进入校园进行违法行为的风险。 二、业务需求 在封闭式管理的学校，为了规学生行为，加强对学生的管理，杜绝意外事件的发生，学校一般会制定格的出入校规，学生不能随意的进出校门。在学校实际环境中，对于走读生，保安人员无法进行判断，对于其他学生必须出示出门条，相应的人员签字才能出校，这样有一些风险为学生伪造出门条，学生代替等情况。学生进门时无法判断是否为本校学生，有可能会混入社会人员。 为了杜绝这种情况，需要有格的监控机制，人脸识别出入校就是一种比较好的式，学生出校时识别人脸，确认身份，保安界面直接查看学生详细信息，跟数字校园平台联动，则可以判断此学生是否为走读生或请假学生，如果是走读生，是否在规定的出校时间段，详细信息中有学生照片，可以杜绝学生代替的情况。 同时，支持手机、平板等移动数字终端为载体，基于手机APP和微信企业号二种使用式，有效连接师、生、家、校。通过校园应用商店机制集成多种应用系统，为学校提供一套移动办公，互动学习，教学管理，一站式沟通服务体系。
人脸识别巡更系统设计方案
动态人脸识别巡更系统 案 北京博睿视科技有限责任公司 2017年8月 18日 目录 第一章人脸识别巡更系统设计要求 一、人脸识别巡更系统社会意义 略 第二章系统概述 人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了
查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。 1、人脸识别巡更系统构成 该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。整个软件的逻辑体系结构如下图所示。 软件结构体系（ C/S 结构） 图3-3 软件逻辑体系示意图 实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑名单、白名单。 人脸动态入库 将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后 期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。 人脸信息修改 人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其 中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。
实时人脸抓拍 该子系统为监控画面和报警端的界面，主要分为4 个部分：视频设备列表，监控画面，现场抓拍图像和匹配报警图像。 图实时人脸监控子系统效果图 功能模块分别为 视频设备列表：列举所有可以使用的监控摄像头 图视频设备列表 监控画面：播放窗口显示该摄像机的实时监控 图监控画面 现场抓拍图像：显示摄像头所抓取的人脸图片 图现场抓拍图像 报警图像：根据抓拍到的人脸图像，与数据库中的人员进行比对查询。 图匹配报警图像 人脸图像检索 人脸图像检索即为对摄像头抓拍到的人员信息或系统识别比对结果进行进一步的查询。该模块分为比对结果查询，抓拍人像查询和比对库人脸查询三个部分 比对结果查询：选择要查询的设备和黑白名单类型以及匹配的开始和结束时间，然后点击查询按钮。 显示的匹配结果以倒序方式进行排列，离结束时间最近的排在最 图比对结果查询 抓拍人像查询：选择抓拍起始时间和抓拍结束时间，然后点击查询按钮。显示的内容以“抓拍时 间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。 图抓拍人像查询比对库人脸查询：选择入库的开始时间和入库结束时间，然后点击查询按钮。显示的结果以“入库时间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。 图比对库人脸查询 聚类
基于单片机的人脸识别系统
摘要 摘要 随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。这其中，利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。 人脸识别是一个涉及面广且又很有挑战性的研究课题，近年来关于人脸识别的研究取得了较大的进展。 关键词：人脸识别，AT89C51单片机，液晶显示器
Abstract As the development of the society, there are increasing demands in automatic identity check. Since some biological characteristics are intrinsic and stable to people and are strongly different from one to the others, they can be used as features for identity check. Among all the characteristics of human, the characteristics of face are the most direct tools which are friendly and convenient and can easily be accepted by the customers. Face recognition is an extensive and challenging research problem. Recently, significant progresses have been made in the technology of the face recognition. Key word:AT89C51 MCU，human face recognition，LCD
人脸识别课程设计论文(完美版)
前言 在人类社会的发展进入到21世纪的今天，安全问题已经成为困扰人们日常生活的重要问题之一。社会的发展促进了人的流动性，进而也增加了社会的不稳定性，使得安全方面的需求成为21世纪引起广泛关注的问题。不论是享受各项服务如网上冲浪、还是居家、办公等都涉及到安全，以往这些行为基本上是通过符号密码来进行安全保护，但是随着服务数量的不断增加，密码越来越多以致无法全部记住，而且密码有时也会被他人所窃取，各种密码被破解的概率越来越高，因为通常由于记忆的原因，人们经常会选用自己或亲人的生日、家庭地址、电话号码等作为密码并长期使用，这些很容易被一些不法分子获取。可见在现代社会中，身份识别已经成为人们日常生活中经常遇到的一个基本问题。人们乎时时刻刻都需要鉴别别人的身份和证明自己的身份，以获得对特定资源的使用权或者制权，同时防止这些权限被他人随意的取得。传统的身份识别方法主要基于身份标识物(如证件、卡片)和身份标识知识(如用户名、密码)来识别身份，这在很长一段时期是非常可靠和方便的识别方法，得到了广泛的应用。但是，随着网络、通信、交通等技的飞速发展，人们活动的现实空间和虚拟空间不断扩大，需要身份认证的场合也变得无不在。人们需要携带的身份标识物品越来越多，身份标识知识也变得越来越复杂和冗长在这种情况下，传统身份识别方式的弊端日益彰显。身份标识物品容易被丢失和伪造，份标识知识容易被遗忘、窃取和破解，而身份标识的重要性又使得一旦失去了身份标识会给标识的所有者甚至整个社会带来重大的甚至难以弥补的损失。在美国，每年约有上百万的福利款被人以假冒的身份领取;每年发生的信用卡、ATM、移动电话和冒领支票等成的损失达数百亿美元[2]。面临着这样的状况，人们对身份识别的安全性、可靠性、准确和实用性提出了更高的要求，必须寻求身份识别的新途径。 于是，近年来人类生物特征越来越广泛地用于身份识别，而且生物特征可以更好的进行安全控制，世界各国政府都在大力推进生物识别技术的发展及应用。与原有的人类身分识别技术(如:个人密码、磁卡、智能卡等)相比，基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。人类本身具有很多相对独特的特征，如DNA、指纹、虹膜、语音、人脸等。基于这些相对独特的人类特征，结合计算机技术，发展起众多的基于人类生物特征的人类身份识别技术，如DNA识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术、语音识别技术、人脸识别技术。 人脸识别和其他的生物识别比起来有以下几个优点:1、其他的生物特征识别方法都需要一些人为的行为配合，而人脸识别不需要。2、人脸识别可应用在远距离监控中。3、针一对现在的第一、二代身份证，每个身份证都有人脸的正面照片，也就是人脸库将是最完善的，包括人最多的，我们可以利用这个库来更直观、更方便的核查该人的身份。 4、相对于其他基于生物特征识别技术，人脸识别技术具有特征录入方一便，信息丰富，使用面广等优点，同时人脸识别系统更加直接友好。人脸识别技术作为生物识别技术的
数字图像处理课程设计人脸检测与识别
数字图像处理课程设计
人脸检测与识别课程设计一、简介人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技 术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来 “辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点, 它 在身份鉴别、信用卡识别, 护照的核对及监控系统等方面有着广 泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变性. 主 元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成 一个列向量, 经过PCA 变换后, 不仅可以有效地降低其维数, 同 时又能保留所需要的识别信息, 这些信息对光照、表情以及姿态 具有一定的不敏感性. 在获得有效的特征向量后, 关键问题是设 计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器. 支持向量机(SVM ) 模 式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力, 在解决小样本、非线性及 高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 本此课程设计基于MATLAB，将检测与识别分开进行。其中检测 部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行，不进行赘述。识别 部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取, 再利用最
邻近距离分类法对特征向量进行分类识别，将在后文具体表述。仿真结果验证了本算法是有效的。 二、人脸检测源码 1.img=imread('D:\std_test_images\face3.jpg'); figure; imshow(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15& abs(R-G)>15&R>B; figure; imshow(faceRgn1); r=double(R)./double(sum(img,3)); g=double(G)./double(sum(img,3)); Y=0.3*R+0.59*G+0.11*B; faceRgn2=(r>0.333)&(r<0.664)&(g>0.246)&(g<0.398)&(r>g)& g>=0.5-0.5*r; figure; imshow(faceRgn2); Q=faceRgn1.*faceRgn2;
智慧校园--基于人脸识别学生管理系统技术规格说明书
技术规格说明书 智慧校园--基于人脸识别学生管理系统 技术规格书 编制日期：2018年9月04日
技术规格说明书 目录 1. 技术方案 (1) 2. 设计原则 (1) 2.1 系统可靠性 (1) 2.2 系统稳定性 (2) 2.3 系统开放性 (2) 2.4 系统发展性 (2) 2.5 更安全、更高效 (2) 2.6 易操作性及实用性 (2) 3. 系统设计 (3) 3.1 设计思路 (3) 3.2 设计目标 (3) 3.3 系统总体架构 (4) 3.4 人脸识别流程示意图 (5) 3.5 系统管理平台 (6) 4. 系统功能 (8) 4.1 出入口管理系统 (8) 4.1.1 系统启动/撤防功能 (8) 4.1.2 进出统计记录功能 (8) 4.1.3 报警推送功能 (8) 4.1.4 人数统计功能 (8) 4.1.5 进出权限管理 (8) 4.1.6 报警功能 (8) 4.1.7 二次开发功能 (9) 4.2 宿舍门禁管理系统 (9) 4.2.1 宿舍管理 (9) 4.2.2 进出管理功能 (9) 4.2.3 统计报表功能 (9)
4.2.4 报警管理功能 (10) 4.2.5 二次开发功能 (10) 4.3 智慧教室管理系统 (10) 4.3.1 杜绝代点名，学生逃课 (10) 4.3.2 自动化的智能校园交互工具 (10) 5. 需要提供的数据接口 (1) 5.1 出入口管理系统 (1) 5.2 宿舍门禁管理系统 (1) 5.3 智慧教室管理系统 (1) 6. 主要设备参数 (1) 6.1 半球型人脸抓拍机 (1) 6.2 枪型人脸抓拍机 (3) 6.3 管理计算机 (6) 6.4 应用平台服务器 (7) 6.5 人脸识别服务器 (7) 6.6 远程IO模块 (8) 7. 系统接口 (9) 7.1 与有线网络通讯系统接口 (9) 7.2 与门禁控制系统接口 (10) 8. 设备清单 (12) 8.1 校门出入口管理子系统--前端设备 (12) 8.2 宿舍出入口管理子系统--前端设备 (13) 8.3 智慧教室管理子系统--前端设备 (14) 8.4 后端设备清单 (15)
基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文
基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文 目录 前言 (1) 第一章人脸识别系统概述 (2) 第一节人脸识别的研究概况 (2) 第二节人脸识别的发展趋势 (3) 一、多数据融合与方法综合 (4) 二、动态跟踪人脸识别系统 (4) 三、基于小波神经网络的人脸识别 (4) 四、三维人脸识别 (4) 五、适应各种复杂背景的人脸分割技术 (4) 六、全自动人脸识别技术 (4) 第三节人脸识别技术的主要难点 (4) 一、复杂条件下人脸的检测和关键点定位 (5) 二、光照问题 (5) 三、资态问题 (5) 四、表情问题 (5) 五、遮挡问题 (5) 第四节人脸识别流程 (5) 一、人脸图像采集 (6) 二、预处理 (6) 三、特征提取 (6) 第五节本章小结 (7) 第二章人脸图像的获取 (9) 第一节人脸图像获取 (9) 第二节人脸分割 (9) 第三节人脸数据库 (10) 第四节本章小结 (11) 第三章人脸图像的预处理 (12)
第一节人脸图像格式 (12) 一、JPEG格式 (12) 二、JPEG2000格式 (12) 三、BMP格式 (13) 四、GIF格式 (13) 五、PNG格式 (13) 第二节人脸图像常用预处理方法 (14) 一、灰度变化 (14) 二、二值化 (15) 三、直方图均衡 (15) 四、图像滤波 (15) 五、图像锐化 (17) 六、图像归一化 (18) 第三节本章小结 (19) 第四章人脸识别 (20) 第一节主成分分析基本理论 (20) 一、什么是主成分分析？ (20) 二、例子 (20) 三、基变换 (21) 四、方差 (23) 五、PCA求解：特征根分解 (27) 六、PCA的假设 (28) 七、总结： (28) 八、在计算机视觉领域的应用 (30) 第二节基于PCA人脸识别算法的实现 (31) 一、创建数据库 (32) 二、计算特征脸 (32) 三、人脸识别 (34) 第三节本章小结 (36) 结论 (37) 致谢 (38) 参考文献 (39) 附录 (40) 一、英文原文 (40) 二、英文翻译 (53)