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    摘 要本文对人脸识别技术进行了研究和探索，系统设计采用 RaspberryPi 2B（CPU为4 核ARM Cortex-A7）为硬件平台，在此硬件平台上运行 Raspbian系统(一种基于Debian 的 Linux 操作系统)作为软件平台。本文将设计需用的 OpenCV 2.4.9 计算机视觉库移植到 Raspbian 中，并安装了 wiringPi 库以便对 Raspberry Pi 2B 的 GPIO进行操作，从而搭建出了一套比较完整的能够进行计算机视觉功能开发的嵌入式平台。在搭建好的嵌入式开发平台基础上，研究了如何在一个 ARM嵌入式平台上完成人脸识别的工作，解决了如何利用摄像头等视频捕捉设备获取视频源，以及如何对捕捉的图像进行人脸识别需要的相关图像处理的问题。最后通过人脸的识别、样本的存储与提取及人脸匹配等处理，完成了使用人脸识别技术的电子门锁控制系统。通过实验测试发现，基于人脸识别的电子门锁系统能够长时间稳定运行。本文搭建的嵌入式平台能够很好地运行OpenCV2.4.9 视觉库，并能够准确地捕捉到人脸，快速地进行人脸的匹配，根据匹配结果，对电子门锁做出准确的控制，而且人脸识别的准确率较高。58603
    毕业论文关键词：嵌入式；OpenCV；人脸识别；Linux；计算机视觉
    Abstract This paper introduces a research about the technology of face recognition, which basedon RaspberryPi 2B(4-core CPU and Cortex-A7). Our software platform is Raspbian (Debian-based Linux operating system) and the computer vision library is OpenCV2.4.9.Webuilt a complete embedded platform of computer vision, with the wiringPi library, whichcan operate the GPIO. On the basis of the ARM embedded platform, we studied on how toaccomplish the face recognition. With the great effort, we have resolved how to obtain thevideo sources by cameras or other video capture devices and how to process that. Finally,we completed a control system of electronic lock with the face recognition technologythrough capture, storage, extraction and the process of matching.Our experiments and tests show that the electronic lock based on face recognition canrun stably for a long time. The embedded platform, which we set up, can run the visual library of OpenCV2.4.9 very well. The system can capture the human face accurately and match face quickly, then it can give us a result of matching and control the electronic lock correctly.
    Keywords: Embedded Technology；OpenCV；Face Recognition；Linux；ComputerVision

    目 录

    第一章 绪论1

    1.1 研究背景及其意义1

    1.2 人脸识别的国内外研究现状2

    1.3 国内外常见人脸识别的方法-3

    1.4 本文的研究内容及组织架构3

    第二章 人脸识别原理分析-5

    2.1 OpenCV计算机视觉库介绍5

    2.2 基于级联分类器的人脸检测6

    2.2.1 级联分类器的训练6

    2.2.1 级联分类器的检测7

    2.3 SURF特征检测与匹配7

    2.4 人脸识别技术的性能-10

    2.4.1 测量人脸识别的主要性能-10

    2.4.1 级联分类器的检测-10

    第三章 开发平台介绍与搭建-12

    3.1 Raspberry 2B介绍-12

    3.1.1 Raspberry 2B配置、功能介绍-12

    3.1.2 Raspbian系统-13

    3.1.3 GPIO操作-14

    3.2 Qt Creator开发平台介绍-16

    3.3 开发平台搭建-16

    3.3.1 硬件平台搭建-16

    3.3.1 软件平台搭建-17

    第四章 人脸识别系统设计21

    4.1 视频图像提取-22

    4.2 人脸检测-23

    4.3 人脸样本提取及样本匹配-26

    4.3.1 按键值捕捉及判断-27

    4.3.2 拍照模式-29

    4.3.3 匹配模式-30

    4.4 电子门锁控制-33

    第五章 实验测试结果与分析-35

    5.1 实验测试的人脸库介绍-35

    5.2 实验测试及数据记录-36

    5.2.1 测试方法一-36

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