文档介绍：嵌入式平台下戴口罩的人脸识别研究
 
 
吴振
Summary：随着疫情的到来，人们的生活受到了严重影响，出行不得不佩戴口罩，这使得原有的一些人脸识别系统已经不能够满足人们当前的需求，比如门禁系统在戴口罩的情况下不能人驾驶对实时性要求比较高的领域中尤为适用。当然它的这种部署方式，使得它对嵌入式终端的要求比以往更高。但只要嵌入式终端的计算、存储等性能跟得上，在未来嵌入式人工智能将无处不在，人们的生活也越来越方便。
2 人脸识别技术
人脸识别技术是属于生物识别技术的一种，它是通过特定的算法提取人的脸部特征信息，构建人脸模型，将采集的人脸与人脸模型进行比对从而达到身份识别的目的，相比于传统的用户密码身份识别，更加方便可靠[4]。人脸识别技术最先从国外开始，国内起步较晚，但是近些年在人脸识别领域也取得很大的成果，人脸识别技术也被广泛运用，比如门禁系统、人脸支付、网络监控等。但是由于人脸采集过程中往往会伴随着一些光照、角度、遮挡和年龄等影响因素，导致人脸识别领域仍然有诸多难题，不过正是这些难题才能够推动技术的不断发展与进步。
3 嵌入式系统设计原理
系统硬件设计
一个嵌入式系统的搭建离不开硬件设备的支持，本系统硬件由以下几个模块组成：⑴主控模块：主芯片采用具备主流性能 Arm SoC 的 RK3228H，搭载 OPEN AI LAB 嵌入式 AI 开发平台 AID（包含支持异构计算库 HCL、嵌入式深度学****框架Tengine以及轻量级嵌入式计算机视觉加速库BladeCV），控制整个系统的运行;⑵人脸采集模块：使用Usb摄像头设备采集戴口罩的人脸数据;⑶网络
通信模块：通过网口使嵌入式平台与PC机能够通信，以便调试应用程序;⑷顯示模块：使用HDMI接口的触摸屏来显示人脸图像;⑸外部存储模块：在TF卡槽中插入TF卡来扩展存储空间。该系统的硬件结构图如图1所示。
系统软件设计
嵌入式系统软件设计一般包括环境搭建和程序设计两个部分。其中，环境搭建主要内容是加载引导程序U-Boot、烧写Linux内核以及根文件系统，自己搭建的话比较麻烦，而且很容易出错，所以本文使用了官方打包好的Linux系统 Fedora 28。
而程序设计根据需求有以下几个过程：首先，是戴口罩的人脸采集，它使用了V4L2接口以及UVC协议来控制摄像头采集的规格，并且调用函数打开Usb摄像头进行图像采集;然后，是人脸检测，它采用Adaboost检测算法对戴口罩的人脸进行定位;之后，是戴口罩的人脸模型训练，将采集到的人脸进行预处理，并且在用户人脸数据上进行标记用来训练人脸模型;最后，是戴口罩的人脸识别，将采集到的实时人脸同样使用Adboost算法定位人脸，进行预处理，再调用人脸识别算法，即可识别出是不是戴口罩的本人。
4 嵌入式系统中相关算法研究
人脸检测算法
当前运用比较广泛的人脸检测方法大多是以Harr+Adaboost的方式实现的。其中harr特征由黑白两种矩形组成特征模板，并且定义特征值为白色矩形像素和减黑色矩形像素和，所以Harr特征值反映了图像的灰度变化[5]。而Adaboost是一种迭代算法，它可以通过大量的Harr特征来训练很多个弱分类器，最后再
将这些弱分类器集合在一起构成一个强分类器，使用强分类器来区分是不是人