基于云计算的嵌入式人脸识别系统建构与研究

针对嵌入式系统运算、存储资源有限等缺陷,采用先进的FaceCore人脸检测开放平台构建一套基于云计算的嵌入式人脸图像处理系统;通过在高性能嵌入式平台接入图像采集设备采集图像信息,然后将复杂的图像处理、检测、识别等算法转移到云平台进行,实现人脸特征值检测、人脸特征点检测、人脸相似度检测、人脸匹配等功能,减少了嵌入式系统的本地运算负担,降低了嵌入式人脸检测、识别系统的软硬件成本;最后通过对多个不同年龄、性别的人进行人脸检测识别、人脸和嘴的位置检测以及图像中人脸个数检测,分别得到检测时间的平均值;实验结果验证了构建基于云计算的嵌入式人脸识别实时系统的可行性,系统的稳定性、可靠性,并且与以前直接在本地进行计算做比较,具有较高的实时性,为未来嵌入式系统进行实时的图像处理提供了一种更有效的解决方案。

基于STM32单片机的非接触式体温测量与身份识别系统

为了减轻人流密集场所疫情防控的压力,设计了一款能够实现快速目标检测,并具备非接触式体温测量和身份识别的智能系统。该系统以STM32F103C8T6单片机为核心,用星瞳科技的openmv4plus摄像头采集目标信息,通过红外温度检测与距离补偿算法对目标信息处理识别获得目标体表温度,将目标体表温度作为信号输入与设定的温度上限做比较,超限则报警,从而实现非接触式测温功能;提前采集人脸信息,提取人脸特征值,通过特征值与人脸平均值做比较,从而实现人脸识别功能;依据提前训练好的神经网络模型将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸进行区分,从而实现口罩检测的功能。该系统通过蓝牙与按键实现人机交互,发送人脸采集以及人脸识别的指令,处理数据后返回处理结果到显示屏,使检测人员可通过显示屏观察目标体温与身份信息,保证系统使用效率的最优化。经验证,该系统工作可靠、抗干扰能力强、鲁棒性好,较好地协调了稳定性与快速性之间的矛盾。