引言
??? 嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)與傳統(tǒng)鑒別身份的系統(tǒng)相比具有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，無(wú)需特殊的采集設(shè)備，成本低廉，使用簡(jiǎn)單；同時(shí)，人臉識(shí)別不干擾使用者，不侵犯使用者的隱私，屬于非侵犯的主動(dòng)識(shí)別，易于為用戶所接受。
??? 本文以嵌入式ARM9系統(tǒng)開(kāi)發(fā)為主線，以HMM模型為理論基礎(chǔ)，展示了完成圖像采集、人臉檢測(cè)與識(shí)別等功能相對(duì)應(yīng)的硬件平臺(tái)和軟件模塊的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)過(guò)程；并對(duì)圖像預(yù)處理的浮點(diǎn)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(yīng)用于帶有Linux操作系統(tǒng)的智能手機(jī)中，利用手機(jī)以及內(nèi)置的攝像頭，即可進(jìn)行個(gè)人面部特征數(shù)據(jù)分析，然后對(duì)比最初存儲(chǔ)的人臉信息庫(kù)，完成身份識(shí)別功能。

1 系統(tǒng)架構(gòu)及其設(shè)計(jì)方案
??? 本系統(tǒng)采用了Samsung推出的以ARM 920T RISC為內(nèi)核的處理器——S3C2410A。其優(yōu)秀的處理性能理所當(dāng)然地成為便攜式設(shè)備開(kāi)發(fā)的首選。同時(shí)為適應(yīng)智能手機(jī)對(duì)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(chǔ)、傳輸和HMM算法等多種技術(shù)。其系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

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2 圖像采集硬件設(shè)計(jì)
??? 鑒于傳統(tǒng)CCD圖像傳感器昂貴的成本、相對(duì)復(fù)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(shí)時(shí)采集存儲(chǔ)系統(tǒng)需要高速的數(shù)據(jù)傳輸，對(duì)系統(tǒng)硬件之問(wèn)的配合提出較高的要求。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，在采集部分和傳輸部分之間配有相應(yīng)的緩存區(qū)。實(shí)際中，采用OV7640及配套的芯片OV511擴(kuò)展DRAM起緩存作用，實(shí)現(xiàn)將數(shù)字視頻圖像通過(guò)高速USB送入ARM處理器。OV511是一個(gè)專(zhuān)用的數(shù)字?jǐn)z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(tái)，操作系統(tǒng)的移植在此不做過(guò)多介紹。
??? Video4 Linux(簡(jiǎn)稱(chēng)V4L)是Linux中關(guān)于視頻設(shè)備的內(nèi)核驅(qū)動(dòng)，它為針對(duì)視頻設(shè)備的應(yīng)用程序編程提供一系列接口函數(shù)，這些視頻設(shè)備包括現(xiàn)今市場(chǎng)上流行的TV卡、視頻捕捉卡和USB攝像頭等。Linux內(nèi)核提供Video4Linux應(yīng)用程序接口，在程序開(kāi)發(fā)時(shí)，首先是基于Video4Linux API函數(shù)來(lái)設(shè)計(jì)程序。

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?基于Video4Linux圖像采集的程序流程如圖2所示。

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4 圖像預(yù)處理與人臉識(shí)別算法及實(shí)現(xiàn)
??? 人臉識(shí)別過(guò)程首先判斷輸入的人臉圖像或者視頻中是否存在人臉，如果存在，則進(jìn)一步給出每個(gè)人臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息，并依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)含的身份特征，將其與已有人臉庫(kù)中的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別人的身份。
??? 人臉識(shí)別的過(guò)程可以分為圖像預(yù)處理、人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別三部分。
??? 人臉檢測(cè)是指從待識(shí)別矩陣中定位人臉區(qū)域中各特征區(qū)域，并將各個(gè)區(qū)域分割開(kāi)。人臉識(shí)別是根據(jù)已有的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，輸出待測(cè)人臉對(duì)應(yīng)在人臉庫(kù)中的對(duì)象標(biāo)號(hào)。二者互為前提和目的。由于HMM既可完成人臉檢測(cè)，又可完成人臉識(shí)別，因此我們將人臉檢測(cè)與識(shí)別同時(shí)處理。
4．1 隱馬爾可夫模型(HMM)基本概念
??? HMM是一組用于特征化信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性的模型，它包含兩個(gè)相關(guān)的過(guò)程：一個(gè)是隱含的、不可見(jiàn)的有限狀態(tài)馬爾可夫鏈，它具有初始狀態(tài)概率分布函數(shù)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，另外是一組與狀態(tài)有關(guān)的概率密度函數(shù)。
??? 一個(gè)HMM的構(gòu)成元素如下：

??? 一個(gè)HMM可以簡(jiǎn)記為λ={A，B，∏}，由于其輸入為有限字符集V={v1，v2，… vm}，因此稱(chēng)其為離散隱馬爾可夫模型

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