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。

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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。

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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 圖像預處理與人臉識別算法及實現(xiàn)
??? 人臉識別過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，則進一步給出每個人臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息，并依據(jù)這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊含的身份特征，將其與已有人臉庫中的人臉進行對比，從而識別人的身份。
??? 人臉識別的過程可以分為圖像預處理、人臉檢測和人臉識別三部分。
??? 人臉檢測是指從待識別矩陣中定位人臉區(qū)域中各特征區(qū)域，并將各個區(qū)域分割開。人臉識別是根據(jù)已有的人臉數(shù)據(jù)庫，輸出待測人臉對應在人臉庫中的對象標號。二者互為前提和目的。由于HMM既可完成人臉檢測，又可完成人臉識別，因此我們將人臉檢測與識別同時處理。
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的統(tǒng)計特性的模型，它包含兩個相關的過程：一個是隱含的、不可見的有限狀態(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)轉移概率矩陣，另外是一組與狀態(tài)有關的概率密度函數(shù)。
??? 一個HMM的構成元素如下：

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

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