基于树莓派的PCA人脸识别系统

随着AI技术的普及应用,生物识别技术作为一种有各种专业技术融合的产出物,也得到了快速的发展和应用。目前主流的人脸识别系统在复杂环境中精度较低,且识别过程计算复杂,经常出现识别不出来的现象,因此本文提出了一种基于树莓派的PCA人脸识别系统来改善这一情况。人脸识别系统有硬件方和软件两种提高方法。通过改善人脸识别系统的硬件条件来提高识别精度的方法花费较高且有较大局限。相比较来说,软件方法灵活性高且价格低廉。PCA算法在复杂环境中可以将提取出的较多人脸特征点通过降维处理得到简单化的有效数据,故本次研究选用的软件方法为PCA主成分分析识别法。本文将PCA人脸识别算法应用到树莓派硬件平台中并使用OpenCV视觉库完成识别。本文将该系统应用于人脸识别考勤机中,通过大量测试,得到了在复杂环境中提高人脸识别精度的效果,具有良好的发展前景。