基于云計算的嵌入式人臉識別系統建構分析

王 威

（遼寧建筑職業學院 遼寧省遼陽市 111000）

隨著社會不斷進步，計算機技術、電子技術迅猛發展，數字時代已經到來，社會各行各業的快速發展對身份認證也有了更高要求。人臉識別屬于模式識別，在身份認證中應用越來越廣泛，但傳統人臉識別技術缺乏便攜性和靈活性，為不斷提升人臉識別的靈敏度、可靠性及便捷性，需從云計算角度出發，開展嵌入式人臉識別系統研究，進一步提升識別效率。

概述

近幾年，云計算發展勢頭良好，融合了并行計算、分布式技術、網格計算等多項高新技術，能夠提供豐富多樣的云服務，其主要功能包括三項，分別是軟件服務、平臺服務和基礎設施服務。軟件服務最為常見，用戶與云端連接后可直接完成多種數據處理服務，平臺服務主要針對開發人員，計算能力和處理能力較強，基礎設施服務面向底層用戶，主要提供底層數據、軟件資源與硬件架構，用戶可從供應商處得到符合自身需求的資源。從云計算角度出發建構嵌入式人臉識別系統，具有以下三項優勢。第一，計算規模龐大。云平臺中配有數量可觀的服務器，可承載龐大的計算量。第二、安全可靠。云平臺的設計理念是為客戶提供優質的數據處理服務，可靠性為第一前提，為數據提供集中防護，用戶可獲得真實有效的信息資源。第三、虛擬性。云計算不受時間與空間限制，通過云端進行連接，將服務器、網絡與存儲進行虛擬化處理。

基于云計算的嵌入式人臉識別系統建構分析

現階段，嵌入式系統資源有限，而人臉檢測運算龐大復雜，因此嵌入式人臉識別系統建構難度較大，可融合云計算技術，利用嵌入式系統完成人臉圖樣采集，利用計算機網絡上傳至云平臺進行檢測運算，并將結果反饋給嵌入式平臺，以此提高計算速度，滿足客戶需求。嵌入式采集端與云計算的結合，可對視頻采集前端人臉進行分割處理，大大縮小數據量，明顯提高上傳速度，避免出現大量的計算冗余，系統設計更加環保。另外，此系統還能避免對網絡環境產生過多依賴，靈活應對突發情況，優勢良多。

系統方案總體設計?；谠朴嬎銜r代背景下，人臉識別在智能視頻監控中得到了高度重視，系統的應用既能夠對以太網接口和圖像采集設備進行描述外，還需要配備其它輔助設備，以此來實現用戶交互、數據存儲等目標，圖1描述的是人臉識別系統結構圖。通常情況下，系統方案總體設計包括三個方面：（1）嵌入式系統。此

系統為核心，須連接以太網和圖像采集設備，一般情況下為確保處理器有良好的性能，大多選擇ARM架構的s5pv210嵌入式微處理器構建嵌入式平臺，性能較優良，有利于構建人臉識別系統。（2）人臉檢測云計算平臺。此平臺可為客戶提供精度較高的人臉識別技術，將規模龐大的計算系統與嵌入式系統分離，大幅度提高了計算速度與準確性?，F階段可使用的接口服務包含人臉比對、人臉數量檢測、人臉特征檢測等，其中每項接口服務又針對客戶需求開發出多種功能。（3）圖像采集設備。圖像采集設備需保證采集清晰度，采集分辨率一般是352＊288，為后續檢測計算提供保障，采集設備可通過USB攝像頭或紅外CCD攝像頭完成接入。

圖1 基于云計算的嵌入式人臉識別系統結構示意圖

硬件設計。嵌入式人臉識別系統屬于專用身份認證系統，因用途特殊，故對硬件需求較高，系統硬件和軟件融合為一體，通過USB接口和客戶端相互聯系，完成指定需求的身份認證?？偨Y來說，在人臉識別系統硬件結構設計過程中，微處理器選擇了S5PV210的芯片類型，其主要包括了電源、觸摸屏、晶振、復位及時鐘電路、Jtag調試、Camera、DRAM、USB 等內容，同時選擇了ARM CortexTM-A8內核，而且在主頻方面采用了64/32位內部總線結構，最大為1GHZ，不僅可以達到2000DMIPS 的運算能力，而且還可以更好的滿足人臉識別系統設計需求。系統運行時，攝像頭將檢測到的人臉圖像經由電路發送至圖像采集模塊提供信息，通過復雜的運算處理。顯示模塊會在人臉識別及初步運算后輸出人臉圖像，并將其上傳至微控制器總線的接收端，完成后續識別處理。在硬件系統中，通信接口模塊、微控制器、圖像采集模塊屬于核心設備，構建硬件系統時應根據使用需求采購適合的元件，以免影響人臉識別效果。微處理器芯片是核心控制設備，與系統開發時間及人臉識別準確度息息相關，采購時應綜合考慮多項因素（類型、外圍器件、總線寬度、經濟性），在保證滿足使用需求的同時盡量降低能耗、節約成本。

軟件設計。通常情況下，人臉識別系統主要通過捕獲和檢驗sdcard中拍攝和存儲的圖像，借助系統按鈕不僅可以對操作模式進行科學、合理的調節，而且還可以使其變成拍照檢測模式或實時檢測模式進行有效提高系統運行效率。其中，拍照檢測模式主要是獲取攝像頭拍攝的臨時圖像，以便全面了解和掌握人臉中的不同特征，并上傳至云平臺中存儲。實時檢測模式一般是以每秒的速度來捕獲攝像頭中的圖像，并檢測圖像中的人臉特征、數量等信息，最后以文本的方式傳輸給用戶。

對于人臉識別系統而言，軟件設計是構建嵌入式人臉識別系統的重要部分，一般包括以下幾項內容。首先是人臉圖像采集，受場景環境限制，人臉圖像采集過程中不可避免的會受到光源、各類遮擋等不良因素影響，因此采集圖像時需要進行預處理，包括圖像去噪、校正、歸一化等操作，以此消除外部影響，提高識別精度。其次是人臉特征提取，采集后的圖像利用一定算法進行處理，處理方式包括圖像特征選擇和降維處理等操作，提取人臉面部的重要特征信息，降低后續計算量。最后是人臉識別，將計算得出的人臉特征與云端數據庫中的信息進行對比分析，如果特征相互匹配則證明為同一人。

基于云計算的嵌入式人臉識別系統應用分析

結合云計算技術的嵌入式人臉識別系統應用時需完成如下步驟。（1）采集人臉視頻、預處理人臉圖像。工作人員通過合適的攝像頭，結合現場情況調整視頻格式與尺寸，采集后轉換成人臉圖像。為提升圖像質量，可利用Harris角點計算法進行灰度化與校正處理。（2）提取人臉特征、降維處理。使用Haar-Like方法提取人臉特征，提取的人臉特征屬于多重共線性關系，數據量較大，需進行合理的降維處理。（3）完成人臉識別。傳統人臉識別算法需借助特征向量，辨識程度較低，可將人臉特征上傳至云端服務器，在大數據算法協助下構建完善的人臉模型，從而準確識別人臉樣本，提高識別精度。

綜上所述，嵌入式人臉識別在現代社會中有重要的商業價值與潛在價值，應加大研究力度，結合云計算技術，綜合考慮系統方案總設計、硬件及軟件設計三方面因素，盡可能建構更加科學合理的系統，優化整理性能，縮短識別時間、提高識別率，使其在更多領域發揮重要作用，進而為社會的可持續發展提供有效助力。