基于HMM的嵌入式人臉識別系統(tǒng)研究

摘要：系統(tǒng)選用S3C2410A處理器作為硬件平臺，Linux操作系統(tǒng)作為軟件平臺，采用OV7640+OV511的結構實現(xiàn)圖像信息采集，使用基于V4L的方法編寫圖像處理、檢測和識別程序，實現(xiàn)了快速、準確識別人臉的功能；并對相關浮點算法進行了改進，極大地提高了ARM處理器上圖像預處理的速度。采用基于隱馬爾可夫模型(HMM)的方法，簡化了人臉檢測和識別的過程。
關鍵詞：嵌入式系統(tǒng)；HMM；ARM；人臉識別

0 引言
嵌入式人臉識別系統(tǒng)與傳統(tǒng)鑒別身份的系統(tǒng)相比具有很強的優(yōu)勢，無需特殊的采集設備，成本低廉，使用簡單；同時，人臉識別不干擾使用者，不侵犯使用者的隱私，屬于非侵犯的主動識別，易于為用戶所接受。
本文以嵌入式ARM9系統(tǒng)開發(fā)為主線，以HMM模型為理論基礎，展示了完成圖像采集、人臉檢測與識別等功能相對應的硬件平臺和軟件模塊的設計及實現(xiàn)過程；并對圖像預處理的浮點算法做了優(yōu)化，極大提高了嵌入式系統(tǒng)的速度。
本系統(tǒng)軟件部分可直接應用于帶有Linux操作系統(tǒng)的智能手機中，利用手機以及內置的攝像頭，即可進行個人面部特征數(shù)據(jù)分析，然后對比最初存儲的人臉信息庫，完成身份識別功能。

1 系統(tǒng)架構及其設計方案
本系統(tǒng)采用了Samsung推出的以ARM 920T RISC為內核的處理器——S3C2410A。其優(yōu)秀的處理性能理所當然地成為便攜式設備開發(fā)的首選。同時為適應智能手機對視頻圖像采集的需求，系統(tǒng)采用了基于USB總線的視頻采集模塊，與串行傳輸相比極大地提高了數(shù)據(jù)的采集速率。本系統(tǒng)涉及到數(shù)字圖像的采集、處理、存儲、傳輸和HMM算法等多種技術。其系統(tǒng)架構如圖1所示。

2 圖像采集硬件設計
鑒于傳統(tǒng)CCD圖像傳感器昂貴的成本、相對復雜的附加電路和較高的功耗，本系統(tǒng)采用OmniVision公司的OV7640 CMOS芯片作為圖像傳感器。OV7640是一款低電壓(2．5 V)、高靈敏度的CMOS圖像傳感器。
實時采集存儲系統(tǒng)需要高速的數(shù)據(jù)傳輸，對系統(tǒng)硬件之問的配合提出較高的要求。本系統(tǒng)設計中，在采集部分和傳輸部分之間配有相應的緩存區(qū)。實際中，采用OV7640及配套的芯片OV511擴展DRAM起緩存作用，實現(xiàn)將數(shù)字視頻圖像通過高速USB送入ARM處理器。OV511是一個專用的數(shù)字攝像IC的USB接口芯片。

3 圖像采集程序
本系統(tǒng)采用Linux做為操作系統(tǒng)平臺，操作系統(tǒng)的移植在此不做過多介紹。
Video4 Linux(簡稱V4L)是Linux中關于視頻設備的內核驅動，它為針對視頻設備的應用程序編程提供一系列接口函數(shù)，這些視頻設備包括現(xiàn)今市場上流行的TV卡、視頻捕捉卡和USB攝像頭等。Linux內核提供Video4Linux應用程序接口，在程序開發(fā)時，首先是基于Video4Linux API函數(shù)來設計程序。