基于HMM的嵌入式人臉識別系統研究

摘要：系統選用S3C2410A處理器作為硬件平臺，Linux操作系統作為軟件平臺，采用OV7640+OV511的結構實現圖像信息采集，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；HMM；ARM；人臉識別

0 引言
嵌入式人臉識別系統與傳統鑒別身份的系統相比具有很強的優勢，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系統開發為主線，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過程；并對圖像預處理的浮點算法做了優化，極大提高了嵌入式系統的速度。
本系統軟件部分可直接應用于帶有Linux操作系統的智能手機中，利用手機以及內置的攝像頭，即可進行個人面部特征數據分析，然后對比最初存儲的人臉信息庫，完成身份識別功能。

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

2 圖像采集硬件設計
鑒于傳統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。
實時采集存儲系統需要高速的數據傳輸，對系統硬件之問的配合提出較高的要求。本系統設計中，在采集部分和傳輸部分之間配有相應的緩存區。實際中，采用OV7640及配套的芯片OV511擴展DRAM起緩存作用，實現將數字視頻圖像通過高速USB送入ARM處理器。OV511是一個專用的數字攝像IC的USB接口芯片。

3 圖像采集程序
本系統采用Linux做為操作系統平臺，操作系統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，這些視頻設備包括現今市場上流行的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，在程序開發時，首先是基于Video4Linux API函數來設計程序。