联系我们
- 地 址:北京市海淀区北四环西路9号 ,主 营:人脸识别,活体检测,身份证识别,银行卡识别,名片识别,车牌识别,OCR识别等及智能识别技术。
- 电 话:13146317170 廖经理
- 传 真:
- 邮 箱:398017534@qq.com
嵌入式系统的人脸识别算法研究
嵌入式系统的人脸识别算法研究
本文基于S3C2400的嵌入式设备,使用Linux操作系统在JZ2440上实现了一套完整的嵌入式人脸识别系统, 由于嵌入式摄像头的安装位置相对固定,因此把主要精力放在了人脸识别的部分。主要分为以下两个步骤:
(1)图片采集。使用摄像头获取动态的图片,当需要识别时,只需要触摸显示屏,就可以把图片保存下来。
(2)人脸识别。此时对图片进行预处理,然后使用PCA+欧式距离或者PCA+SVM等方法进行识别。
6实验结果分析
本文分别使用PCA和SVM等方法,在ORL人脸图像库(如图1所示),与本实验室人员的人脸图像库(如图2所示)进行实验,实验证明识别效果很好。ORL人脸库有40个人,每人有10张照片,本文使用一个人的前5张照片作为实验样本,后5张作为测试样本。如图1所示,1~5为一个人的训练样本照片,对应的测试样本是10 001~10 005。同样的训练样本6~10对应的测试样本是10 006~10 010。
为了验证此方法的通用性,还使用了一些本实验室人员的人脸图像,识别率仍然可以达到很好的识别效果。
7结论
经过试验发现,在ORL人脸图像库使用PCA+最近邻识别率最高可达94%,而使用PCA+SVM的识别率可以达到98%,而使用BP神经网络时,本文前期训练耗时较多,且实验过程中发现为了达到更高的准确率不得不增加神经网络输入的维度,这样就更增大了神经网络的耗时,并且实验结果发现实现的准确率并没有SVM高,因此本文最终选择PCA+SVM作为嵌入式人脸识别的实验方法。
(1)图片采集。使用摄像头获取动态的图片,当需要识别时,只需要触摸显示屏,就可以把图片保存下来。
(2)人脸识别。此时对图片进行预处理,然后使用PCA+欧式距离或者PCA+SVM等方法进行识别。
6实验结果分析
本文分别使用PCA和SVM等方法,在ORL人脸图像库(如图1所示),与本实验室人员的人脸图像库(如图2所示)进行实验,实验证明识别效果很好。ORL人脸库有40个人,每人有10张照片,本文使用一个人的前5张照片作为实验样本,后5张作为测试样本。如图1所示,1~5为一个人的训练样本照片,对应的测试样本是10 001~10 005。同样的训练样本6~10对应的测试样本是10 006~10 010。
为了验证此方法的通用性,还使用了一些本实验室人员的人脸图像,识别率仍然可以达到很好的识别效果。
7结论
经过试验发现,在ORL人脸图像库使用PCA+最近邻识别率最高可达94%,而使用PCA+SVM的识别率可以达到98%,而使用BP神经网络时,本文前期训练耗时较多,且实验过程中发现为了达到更高的准确率不得不增加神经网络输入的维度,这样就更增大了神经网络的耗时,并且实验结果发现实现的准确率并没有SVM高,因此本文最终选择PCA+SVM作为嵌入式人脸识别的实验方法。
上一条:超牛的人脸识别技术
下一条:人工智能研究及应用领域