文档介绍：人脸识别机器人的设计与实现
摘要:介绍了具有人脸识别机器人的总体设计,包括硬件设计和软件设计,通过安装在机器人头部的摄像头采集视频流信息,系统进行实时人脸检测,并与特征库中的人脸特征文件进行对比,若匹配成功,触发语音模块和机械动作模块,与此人握手、问候、语音对话等互动。重点介绍了人脸识别中经典的非线性的拉普拉斯特征提取方法,并给出了实验结果。
关键词:机器人;人脸识别;特征提取;拉普拉斯特征映射方法
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2011)31-0000-0c
Face Recognition of the Robot Design and Implementation
LEI Hong-le,WEI Zhong-heng,PENG Yan-jun
(Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266510, China)
Abstract: Introduces the overall design of the intelligent voice robot, including hardware design and software design, through the installation of cameras in the robot collection streaming video information, the system for real-time face detection, pared with the face feature which from the feature database, if essful, trigger
Speech module and the Mechanical module, interaction with you such as shaking hands、greetings、speech with person. Focus on the introduction of the classic method of feature extraction-Laplacian Eigenmaps.
Key words: robot; face recognition; feature extraction; laplacian eigenma
人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了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,具有广阔的发展前景。
本文所研究的机器人人脸识别,对于服务机器人的应用领域具有重要的现实意义。
1 机器人整体设计
整个系统采用CPU作为核心控制,外加音频输入输出模块、视频输入输出模块、触屏模块、显示模块、电源模块和电机驱动模块。
运动模块主要由一系列电机驱动器组成,通过CAN总线与CPU进行通信,音频模块用来采集音频信息,视频模块用来采集视频图像信息,触屏模块和显示模块为机器人提供了良好的人机交互方式。各个部分的相