基于卷积神经网络的人脸识别系统
使用卷积神经网络进行人脸识别的教程
使用卷积神经网络进行人脸识别的教程人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行分析和识别的技术，近年来随着深度学习技术的发展，人脸识别技术取得了重大突破。
其中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于人脸识别领域，具有较高的准确率和稳定性。
本文将介绍如何使用卷积神经网络进行人脸识别，以及相关的基本原理和步骤。
1. 数据收集与准备首先，进行人脸识别任务的第一步是数据的收集和准备。
通常，我们需要大量的人脸图像数据作为训练集，同时还需要一定数量的测试集来评估模型的性能。
数据可以通过各种途径获取，比如在网上搜索或者使用摄像头拍摄等方式。
在数据准备过程中，需要注意数据的质量和多样性，以确保模型的泛化能力。
2. 数据预处理在收集和准备好数据之后，接下来需要对数据进行预处理。
预处理的目的是将原始数据转换成模型可以接受的格式，并且提高数据的质量。
预处理的步骤包括但不限于：图像的缩放、灰度化、归一化、裁剪、去噪等。
这些步骤可以提高模型的训练速度和准确率。
3. 构建卷积神经网络模型构建卷积神经网络模型是人脸识别任务中的关键步骤。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，具有用于图像识别的卷积层、池化层和全连接层等结构。
在构建模型时，需要根据任务的特点和数据的特点选择合适的网络结构，并进行网络的配置和参数的初始化。
4. 模型训练与评估模型训练是使用卷积神经网络进行人脸识别的重要步骤。
在模型训练过程中，需要将数据输入模型，并进行前向传播和反向传播，通过优化算法不断调整网络参数以提高模型的性能。
模型训练完成后，还需要使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、精确率等指标。
5. 模型应用与优化一旦模型训练和评估完成，就可以将模型应用于实际的人脸识别任务中。
在模型应用过程中，可能会遇到一些问题，比如模型的鲁棒性不够、计算速度过慢等。
这时，需要对模型进行优化，比如增加数据量、调整模型参数、使用更高效的计算硬件等。
6. 结语总的来说，使用卷积神经网络进行人脸识别是一项复杂而又有挑战性的任务。
卷积神经网络在人脸识别中的应用研究
卷积神经网络在人脸识别中的应用研究近年来，随着计算机技术的不断发展，人工智能已经成为了科技领域的热门话题。
其中，卷积神经网络作为一种重要的人工智能技术，广泛应用于图像处理、语音识别和自然语言处理等领域。
本文将探讨卷积神经网络在人脸识别中的应用研究。
一、什么是卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种类似于人脑抽象处理的深度学习算法。
其基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。
通过不断的迭代学习，CNN可以自动提取图像中的特征，并进行分类和识别等任务。
二、卷积神经网络在人脸识别中的应用在人脸识别领域，卷积神经网络被广泛应用于人脸检测、人脸对齐和人脸识别等任务。
其中最为常见的是人脸识别任务，其基本流程包括面部检测、面部对齐和特征提取三个步骤。
下面我们将逐一进行讲解。
1、面部检测面部检测的主要目的是从一张图片中找出人脸的位置。
这在人脸识别任务中非常重要。
因为如果不能确定人脸的位置，就无法进行后续的面部对齐和特征提取。
卷积神经网络可以通过训练，自动学习图片中的特征，从而自动检测出人脸的位置。
这种方法比传统的面部检测算法效果更加准确、稳定。
2、面部对齐面部对齐的目的是将不同角度、光照条件、表情的面部图像变换为同一个角度、同一尺寸的图片。
这是因为人脸识别基于的是面部特征，因此对面部的表现形式要求非常严格。
卷积神经网络可以通过学习样本数据中的变化规律，实现对于面部变形的适应。
这种方法可以更好的利用数据，提高面部对齐精度。
3、特征提取特征提取是人脸识别任务中最为关键的一步。
通过对面部图像进行卷积、池化、最大池化、激活等处理，卷积神经网络能够自动提取面部的特征，并生成对应的面部特征向量。
这种方法在与传统的提取特征方法相比，具有更高的准确率和鲁棒性。
三、卷积神经网络在人脸识别中的优势与传统的人脸识别方法相比，卷积神经网络在人脸识别中具有以下几点优势。
1、更好的表征能力卷积神经网络能够自动学习面部图像中的特征，并生成对应的特征向量。
基于深度学习的人脸识别技术
基于深度学习的人脸识别技术一、背景介绍人脸识别技术是一种现代化的信息技术，它在安防、智能家居、金融等方面得到了广泛应用。
人脸识别技术的发展历程可以追溯到上个世纪六十年代。
随着计算机的发展和人工智能技术的进步，人脸识别技术也在不断发展。
而基于深度学习的人脸识别技术是当前最先进的人脸识别技术，具有更高的准确性和鲁棒性。
二、基本原理基于深度学习的人脸识别技术的核心是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
在人脸识别中，CNN主要实现了两个步骤：人脸检测和人脸识别。
1、人脸检测人脸检测是指在图像或视频流中，通过计算机算法和技术，自动或半自动地找出图像中包含的人脸并进行定位的过程。
在基于深度学习的人脸检测中，主要使用了区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）和快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）等方法。
2、人脸识别人脸识别是将图像中的人脸进行比对和匹配，从而确定这张人脸的身份的过程。
在基于深度学习的人脸识别中，主要使用了卷积神经网络和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等方法。
三、应用场景基于深度学习的人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、智能家居等领域。
1、安防领域在安防领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现人员进出监控、黑名单管理、犯罪现场侦查等功能，具有高效、准确、实时、智能的特点。
2、金融领域在金融领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现账户认证、开户、支付等功能，具有高安全性、高便捷性的特点。
3、智能家居领域在智能家居领域中，基于深度学习的人脸识别技术可以实现人脸门禁、智能家电控制等功能，具有高度个性化、智能化和便捷性的特点。
四、发展前景基于深度学习的人脸识别技术在未来的发展中具有广阔的前景。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于深度学习的人脸识别技术可以更好地满足实际场景的需求，并不断提高其准确性和鲁棒性。
基于卷积神经网络的人脸表情识别技术研究
基于卷积神经网络的人脸表情识别技术研究随着人工智能技术的发展，人脸识别技术也越来越成熟。
其中，人脸表情识别技术作为一种新兴的人脸识别技术，受到越来越多的关注。
人脸表情识别技术的基础是面部表情识别，即通过对面部表情的分析来识别人的情绪状态。
传统的面部表情识别方法主要基于面部特征点的跟踪以及人工特征提取，这种方法需要大量的人力和时间成本，且识别精度受到限制。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的人脸表情识别技术开始成熟。
卷积神经网络的优势在于其能够自动提取特征，对于人脸表情识别这种具有高度复杂性的问题，卷积神经网络的应用很有前景。
卷积神经网络是一种基于多层感知器的人工神经网络，其结构类似于生物神经网络。
CNN通过训练的方式来学习特征，首先在图像中提取出一些特征卷积核，再通过卷积、池化等操作，将图像的特征提取出来。
最后，通过全连接层将特征映射到具体的标签上。
在人脸表情识别技术中，最基础的任务就是将人脸图像区分为7种基本的情绪：快乐、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒、厌恶和中性。
在卷积神经网络的应用中，人脸表情识别技术的实现主要分为以下几个步骤。
第一步是数据预处理。
数据预处理是人脸表情识别技术中非常关键的一步，其目的是将原始的图像数据转换为神经网络可以处理的数据格式。
在这一步中，主要需要进行的操作包括图像缩放、灰度化、归一化等。
第二步是数据增强。
数据增强是为了增加数据样本量，减少过拟合现象。
通过对原始数据进行旋转、翻转、加噪声等处理，可以得到更多的、更丰富的训练数据。
第三步是神经网络的搭建和训练。
基于卷积神经网络的人脸表情识别技术的搭建非常重要，其结构和参数的设置直接影响识别精度。
训练的过程是通过反向传播算法，不断调整神经网络的参数，以达到最佳的识别效果。
第四步是测试和优化。
在完成神经网络的训练之后，需要进行测试和优化。
通过对测试数据进行验证，可以得到模型的准确性和错误率等指标。
如果发现模型存在问题，需要进行优化调整，以提升识别精度。
基于卷积神经网络的人脸识别与性别年龄识别
基于卷积神经网络的人脸识别与性别年龄识别人脸识别与性别年龄识别是计算机视觉领域的重要研究方向，近年来得到了广泛的关注和应用。
而基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的人脸识别算法在这一领域取得了令人瞩目的成果。
本文将介绍基于CNN的人脸识别与性别年龄识别的原理和方法，并分析其在实际应用中的优缺点。
首先，我们来介绍基于CNN的人脸识别算法。
CNN是一种被广泛用于图像识别任务的深度学习模型，其结构受到了人脑视觉皮层的启发。
CNN通过多层卷积和池化操作，可以自动提取图像中的特征，并利用全连接层进行分类。
在人脸识别中，CNN可以学习到人脸的底层特征，如边缘、纹理等，以及高层语义特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
人脸识别的基本步骤包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配。
在基于CNN的人脸识别中，首先需要使用CNN 对图像进行人脸检测，并将检测到的脸部区域进行对齐，以消除姿态和尺度的差异。
接下来，将对齐后的人脸图像输入到CNN中，并通过卷积和池化操作学习到人脸的特征表示。
最后，使用特征匹配算法来比较待识别人脸的特征与数据库中已知人脸的特征，以完成人脸识别任务。
与传统的人脸识别算法相比，基于CNN的人脸识别具有以下优点。
首先，CNN可以自动学习到更好的特征表示，减少了人工设计特征的工作量。
其次，CNN可以利用大规模的训练数据进行端到端的训练，提高了模型的泛化能力。
此外，CNN还可以通过增加网络层数和参数量来提升模型的性能，从而适应复杂的人脸图像。
除了人脸识别，基于CNN的方法还可以应用于性别和年龄的识别。
性别和年龄识别是人脸分析的两个重要任务，对于许多应用领域都具有重要的意义。
基于CNN的性别年龄识别方法使用类似的流程，即通过CNN学习人脸的特征表示，然后使用分类器来预测性别和年龄。
通过训练大量的人脸图像和标签数据，CNN可以学习到性别和年龄之间的相关性，并实现准确的识别。
卷积神经网络在人脸识别中的应用
卷积神经网络在人脸识别中的应用人脸识别作为一项重要的生物识别技术，被广泛应用于安全防护、人机交互、人脸搜索等领域。
而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种有效的深度学习模型，已被证明在人脸识别中具有重要作用。
本文将探讨卷积神经网络在人脸识别中的应用，并分析其优势和挑战。
一、人脸识别的基本原理人脸识别系统一般包含两个主要步骤：预处理和特征提取与匹配。
预处理阶段主要包括人脸检测和人脸对齐，其目的是提取出图片中的人脸区域，并将其对齐到一个标准的位置和大小。
特征提取与匹配阶段则是使用某种算法将人脸的特征表示与数据库中的特征进行比对，从而实现对人脸的识别。
二、卷积神经网络在人脸识别中的应用卷积神经网络通过模拟人脑的视觉处理机制，可以有效地从原始图像中提取特征，并具备很强的图像分类和识别能力。
在人脸识别中，卷积神经网络常用于进行特征提取和特征匹配。
1. 特征提取在卷积神经网络中，通过多层卷积和池化操作，可以逐渐提取图像的局部特征，比如边缘、纹理等。
这些特征对于识别人脸的重要部分非常有用。
同时，通过卷积层的堆叠，网络可以学习到更高层次的特征表示，比如面部轮廓、眼睛、鼻子等特征。
这些特征的组合可以构成一个较为完整的人脸特征表示，从而有助于提高识别的准确性。
2. 特征匹配在得到人脸的特征表示后，卷积神经网络常用于进行特征匹配。
通常，将人脸特征与数据库中的特征进行比对，使用欧氏距离、余弦相似度等度量方法来计算它们之间的相似度。
相似度高的人脸特征对应的人脸图像即为匹配成功的结果。
卷积神经网络通过训练大量的人脸数据，可以学习到区分人脸特征的有效表达方式，从而提高识别的准确率和鲁棒性。
三、卷积神经网络在人脸识别中的优势卷积神经网络在人脸识别中具有以下优势：1. 大规模人脸数据集的支持：卷积神经网络需要大量的训练数据才能发挥其优势，而随着人脸数据库的不断增长，可用于训练的人脸数据也越来越多，这为卷积神经网络在人脸识别中的应用提供了有力支持。
基于神经网络的人脸识别技术原理及应用
基于神经网络的人脸识别技术原理及应用人脸识别技术凭借其高精度、高效率的特点，在安防、金融、交通等领域得到了广泛应用。
它的核心技术之一是基于神经网络的人脸识别技术。
本文将对该技术的原理及应用做出详细介绍。
一、人脸识别技术的分类人脸识别技术分为两类：基于特征的识别技术和基于神经网络的人脸识别技术。
其中，基于特征的识别技术又分为几何特征法和纹理特征法。
几何特征法是通过提取人脸关键点来描述人脸的形状，从而实现人脸识别。
纹理特征法则是通过提取特定区域的灰度或颜色信息来描述人脸纹理，从而实现人脸识别。
相较于基于特征的识别技术而言，基于神经网络的人脸识别技术利用神经网络对原始图像进行训练和分类，具备更高的识别准确率。
二、基于神经网络的人脸识别技术原理基于神经网络的人脸识别技术是通过构建模型来实现的。
这个模型会自动提取图像的主要特征，使用这些特征来学习识别人脸。
一般而言，基于神经网络的人脸识别技术包含三个过程：数据预处理、特征提取、分类。
1. 数据预处理数据预处理是为了减少数据对神经网络的干扰而进行的。
其主要目的是对数据集进行预处理，包括去噪、归一化等。
2. 特征提取特征提取是将原始图像转换成一组能更好地表示该图像的特征向量的过程。
在神经网络中，通常使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)来提取特征。
卷积神经网络是模仿人类视觉系统的处理方式来构建的，通过多次卷积、池化等过程，提取出图像中与人脸特征相关的信息。
3. 分类分类是将每个特征向量与一个已知人脸数据集进行比对的过程。
通过比对，可以确定图像中是否存在人脸，以及该人脸属于哪个人的。
三、基于神经网络的人脸识别技术的应用人脸识别技术基于其高准确度、高可靠性的特点，应用十分广泛。
以下是一些典型的应用场景：1. 安全领域安防区域的门禁系统、人脸识别考勤系统等都是基于人脸识别技术开发的。
这些系统可以高效精确地实现人员管理和考勤管理。
基于CNN的人脸识别算法分析
基于CNN的人脸识别算法分析人脸识别技术一直是计算机视觉领域的重要应用之一。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别算法也越来越普及。
本文将分析基于CNN的人脸识别算法的原理、应用及存在的问题。
一、基于CNN的人脸识别算法原理CNN是一种使用一系列卷积核对输入进行卷积操作的深度神经网络，其核心思想是利用局部关系构建全局结构。
而人脸识别算法则是利用计算机对人脸图像进行特征提取和匹配，识别出人脸的身份。
基于CNN的人脸识别算法的主要流程包括数据预处理、人脸检测、特征提取与匹配。
在数据预处理阶段，首先将输入的人脸图像进行归一化处理，使得每个人脸图像具有相同的尺寸和方向。
接着，通过卷积神经网络对输入图像进行特征提取，从而得到图像的特征向量。
最后，利用支持向量机（SVM）等机器学习算法对特征向量进行分类，判断其所属的人脸身份。
二、基于CNN的人脸识别算法应用基于CNN的人脸识别算法已被广泛应用于实际生活中，例如人脸识别门禁系统、智能安防监控系统、人脸支付系统等。
在人脸识别门禁系统中，通过识别人脸来决定是否允许进入某个区域或房间。
在智能安防监控系统中，则可以通过对行人进行人脸识别来进行追踪和监管。
在人脸支付系统中，可以通过识别用户的人脸来实现对用户的身份认证，从而保证支付的安全。
三、基于CNN的人脸识别算法存在的问题虽然基于CNN的人脸识别算法在实践中取得了一定的成功，但仍然存在一些问题。
首先是数据集的问题，由于人脸识别算法需要大量的标注数据，而现有的公开数据集数量和质量不足，存在着“数据稀缺”和“数据不平衡”的问题。
其次是攻击性问题，基于CNN的人脸识别算法容易受到各种攻击，例如光线变化、噪声变化、遮挡等。
在面对这些攻击时，算法的识别准确率将会大大降低。
此外，基于CNN的人脸识别算法被认为存在一定的隐私问题。
由于算法能够识别人的身份，可能会对用户的隐私产生影响，例如被用作监控等方面的用途。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 31•基于卷积神经网络的人脸识别系统长沙理工大学 白 创 段杨杨 王 坤 郑立阳 彭 港 张雪冰【摘要】本文研究并实现了一种基于卷积神经网络的人脸识别系统。
该系统首先通过 Adaboost 算法进行人脸检测，即在图像中准确获取出人脸的位置和大小，接着使用深度卷积神经网络提取人脸特征并进行分类，最后应用Altera DE1_SOC 开发板，设计并完成了一个具有较高识别率的人脸识别系统。
【关键词】Adaboost算法；人脸检测；卷积神经网络；人脸识别1 引言人脸识别技术作为生物特征识别技术的一种，与指纹识别、视网膜识别、虹膜识别等技术相比，具有特有的稳定性、唯一性和方便性，所以它被广泛地被应用在身份识别领域[2]。
人脸识别技术分为四类：基于几何特征的方法、基于代数特征的方法、基于模板的方法、基于深度学习的方法。
基于几何的特征提取方法对于质量较好的人脸图像有良好的分类和识别效果,对某些或是质量较差的图像,人脸轮廓线的提取效果不太理想[3]；基于代数特征的方法因有着相对较低的计算复杂度而引起广泛关注，但不足之处在于受表情变化、光照角度强度变化和视角变化等影响严重,而且鲁棒性较差[4]；基于模板匹配的方法优点是容易实现，缺点是很难有效处理姿势和尺度变化问题[5]；基于深度学习的人脸识别算法对光照、姿势和复杂背景有更好的鲁棒性，能较大幅度地提高识别准确率；但深度学习同样面临着一些挑战，如大数据训练问题，现今的深度学习算法的训练数据量已经达到了数百万和数千万，甚至是更大的规模量，现有的一些技术对大数据的处理已经不太适用[6]。
本文主要从深度学习对大数据的处理效率出发，采用卷积神经网络解决了深度学习对大数据处理效率不高的问题，并基于此点设计了卷积神经网络人脸识别系统，经测试该系统有较好的鲁棒性，且识别率较高。
2 人脸识别核心算法设计本文设计的人脸识别系统的核心算法主要由两部分组成，分别是基于Adaboost人脸检测算法和基于卷积神经网络的人脸特征提取算法。
2.1 人脸检测算法设计人脸检测采用的是基于一种Adaboost算法的Viola人脸检测方法[7]，Adaboost 算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合成新的很强的分类方法。
训练过程就是挑选最优弱分类器，并赋予权重过程。
具体训练过程如图1所示。
（1）使用 Harr-like 特征表示人脸，计算出 Haar 特征位置参数，并根据特征位置参数求出各弱分类器的阈值参数；（2）使用 Adaboost 算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器；（3）将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度，然后经过大量的人脸训练，从而达到检测人脸的效果[8]。
图1 Adaboost算法的训练过程2.2 人脸特征提取算法设计我们采用的是基于卷积神经网络的特征提取方法（Convolu-tional Neural Networks-简称CNN）。
20世纪60年代，Hubel和Wiesel 在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，由于卷积神经网络具有强大的特征抽取能力，能够逐层对复杂数据进行特征抽取，最终形成适合模式分类的较理想特征[9]。
2.2.1 本文卷积神经网络的具体结构卷积神经网络的输入层为：68×68大小的图片，单通道。
第一层卷积：2×2大小的卷积核32个。
第一层max-pooling：2×2的核。
第二层卷积：2×2卷积核64个。
第二层max-pooling：2×2的核。
第三层卷积：与上一层是全连接，2×2的卷积核96个。
全连接输入层：输入是将第三层max-pooling的输出连接成为一个7776（9×9×96）维的一维向量，作为该层的输入,输出为1024维。
全连接 Softmax 输出层：输入1024维，输出为67，输出的每一维都是图片属于该类别的概率，Softmax输出层的主要结构见文献[10]。
2.2.2 卷积神经网络的训练及训练结果使用谷歌第二代机器学习系统—TensorFlow训练卷积神经网络。
TensorFlow有高度的灵活性，真正的可移植性（Portability），自动求微分，多语言支持等特点。
训练中使用的人脸库是CMU_PIE人脸库，它包括来自68个人的40000张照片，其中包括了每个人的13种姿态条件，43种光照条件和4种表情下的照片，我们选取一个训练效果较好的模型，将卷积神经网络中实现提取人脸特征的结构以及其参数保存下来，用来设计特征提取模块。
训练过程中的损失函数是交叉熵损失函数，优化器是tensor-flow中的AdamOptimizer, 学习速度为0.0001，训练方法是批量梯度下降法，训练次数为4000次，每次输入训练数据中的随机2000张• 32•图片，训练每隔50次打印当前误差；我们使用tensorflow 中的tenso-board 工具对网络进行可视化，得出识别准确率随训练次数增加而不断增加，训练次数在4K 左右逐渐趋于稳定，而误差随训练次数增加也逐渐降低，训练次数在4K 左右也逐渐趋于稳定，最终训练准确率为99.06%。
3 人脸识别系统实现人脸识别系统实现主要包括软件实现和硬件实现两部分，下面分别介绍。
3.1 系统软件实现系统软件实现可以分两个部分阐述。
第一部分是人脸检测，人脸检测开发环境采用的是由 Willow Garage 提供支持的开源计算机视觉库OpenCV(Open Source Computer Vision Library)。
在Open CV 中，对于人脸检测的模型已经建立为一个XML 文件，其中包含了Harr 特征的分类器的训练结果，我们通过加载这个文件而省略掉自己建立级联表的过程。
有了级联表，我们只需要将待检测图片和级联表一同传递给Open CV 的目标检测算法即可得到一个检测到的人脸的集合，从而达到检测人脸的目的。
第二部分是人脸特征提取及识别，首先基于tensorflow 利用CMU_PIE 人脸库对卷积神经网络进行训练，选取最优训练模型并通过编写python 构建特征提取器，接着输入标准人脸形成人脸特征库；当待测人脸图像进入系统，通过特征提取器提取待测人脸特征，接着通过对比待测人脸特征和标准人脸特征的欧式距离完成识别。
最后在c++程序中调用python 脚本，在Qt 界面显示识别结果，从而完成整个人脸识别过程。
3.2 系统硬件实现我们主要是使用Altera DE1_SOC 开发板;开发板内ARM 核的主频：1G ；运行内存：1G 的DDR3 SDRAM ；存储空间：8G 的Mi-croSD 卡。
系统的硬件实现框图如图2所示。
图2 系统硬件设计从图像中可以看出，首先由USB 摄像头通过UVC 驱动和V4L2接口采集图像。
图像在ARM 核中，输入给嵌入到ARM 核中的人脸识别程序。
通过VGA 接口连接的显示屏在显示屏显示人机交互界面以及相关的功能按键，通过点击按键实现人脸识别系统的相关功能。
4 系统测试测试结果如图3所示。
如图3所示的人脸识别操作界面，首先点击录入按钮，系统显示拍照录入的人脸图像，并提示要求输入姓名完成整个录入过程；接着点击开始识别，系统采集当前摄像头图像并与录入的人脸图像进行识别，最后把识别结果在显示界面显示出来。
以实验室现有人员为测试对象，经过一个初步测试发现：本系统完全实现了人脸识别功能，有一个比较好的识别准确率。
对人脸的姿态和光照等，表现出了较好的鲁棒性。
可以加入新的人员进入系统而无需进行训练。
另外，人机交互界面也比较完备。
图3 测试结果5 总结本文采用了人脸定位与检测算法，可以从复杂场景中提取人脸图像，通过使用深度学习中的卷积神经网络算法，提高了人脸识别系统在人脸姿态、光照等发生变化时的识别率。
然后采用高性能机器训练卷积特征提取层，低性能机器加载卷积特征提取层的方式，避免了新加入人脸的重新训练的过程。
最后使用嵌入式的技术将整个人脸识别系统载入到SOC 片上系统中，提高了系统的实用性。
当然系统也存在一些问题，比如说我们的卷积神经网络需要进行大量的卷积运算，运算时间较久，导致系统在硬件性能不够的情况下识别速率较慢，在以后的工作中还需要不断改进神经网络算法，从而提高识别速率。
参考文献[1]刘欢喜.人体生物特征的综合分析与应用[D].上海交通大学,2010.[2]李武军,王崇骏,张炜,陈世福.人脸识别研究综述[J].模式识别与人工智能,2006,19(01):58-66.[3]夏海英.基于纹理和几何特征的表情分类研究[D].华中科技大学,2011.[4]江兴斌.基于代数特征的人脸识别算法研究[D].兰州理工大学,2014.[5]谢毓湘,王卫威,栾悉道,吴玲达,老松杨.基于肤色与模板匹配的人脸识别[J].计算机工程与科学,2008(06):54-56+59.[6]严严,陈日伟,王菡子.基于深度学习的人脸分析研究进展[J].厦门大学学报(自然科学版),2017,56(01):13-24.[7]S .Yin,P.Ouyang,X.Dai,L.Liu and S.Wei,”An AdaBoost-Based Face Detection System Using Parallel Configurable Architecture With Optimized Computation,”in IEEE Systems Journal,vol.11,no.1,pp.260-271,March 2017.[8]刘远志,潘宏侠,赵润鹏.基于OpenCV和Adaboost算法的人脸检测[J].机械管理开发,2012(01):185-186+188.[9]于达岭,黄洪琼.一种基于卷积神经网络的人脸识别方法[J].微型机与应用,2017,36(14):49-51+56.[10]李倩玉,蒋建国,齐美彬.基于改进深层网络的人脸识别算法[J].电子学报,2017,45(03):619-625.。