人臉識(shí)別技術(shù)已成為現(xiàn)代科技的重要基石，廣泛應(yīng)用于安全監(jiān)控、門禁系統(tǒng)以及用戶身份認(rèn)證等領(lǐng)域。新唐科技基于 NuMaker-M55M1 平臺(tái)的人臉識(shí)別系統(tǒng)，結(jié)合多種核心技術(shù)組件，包括圖像處理技術(shù)、TensorFlow Lite、Haar Cascade 和 MobileFaceNet，實(shí)現(xiàn)高效且準(zhǔn)確的識(shí)別功能，并展現(xiàn)了嵌入式系統(tǒng)的強(qiáng)大應(yīng)用潛力。

新唐的人臉識(shí)別系統(tǒng)以 NuMaker-M55M1 作為運(yùn)行環(huán)境，結(jié)合開源工具與深度學(xué)習(xí)框架，完成整體系統(tǒng)的搭建。

系統(tǒng)主要由四個(gè)核心部分構(gòu)成：

圖像處理技術(shù)提供的圖像預(yù)處理功能

TensorFlow Lite 支持的模型運(yùn)行環(huán)境

Haar Cascade 的人臉檢測技術(shù)

MobileFaceNet 用于人臉特征提取與匹配

圖像處理技術(shù)在整個(gè)系統(tǒng)中扮演基石角色，負(fù)責(zé)將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為后續(xù)模型可用的格式。通過功能模塊進(jìn)行圖像預(yù)處理與特征提取，并支持圖像與視頻的輸入輸出、格式轉(zhuǎn)換以及特征匹配等應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，圖像處理技術(shù)進(jìn)一步檢測圖像中的人臉區(qū)域，確保后續(xù)分析所需的輸入數(shù)據(jù)具有高質(zhì)量與一致性。

Haar Cascade 是基于 Haar-like 特征的人臉檢測技術(shù)，通過預(yù)訓(xùn)練的分類器快速識(shí)別圖像中的人臉區(qū)域。這種方法依賴于分層的特征分類器進(jìn)行對(duì)象識(shí)別，計(jì)算需求低且速度快，非常適合在實(shí)時(shí)應(yīng)用中使用。為了進(jìn)一步提升靈活性，圖像處理技術(shù)還提供了多種參數(shù)調(diào)整功能，例如縮放因子及對(duì)象尺寸范圍，從而在檢測速度與準(zhǔn)確性之間取得最佳平衡。

為了實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的高效運(yùn)行，新唐采用了專為移動(dòng)設(shè)備與嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)的 TensorFlow Lite 框架。該框架具備多語言接口（如 C++ 和 Python），并能高效運(yùn)行 MobileFaceNet 模型。在本系統(tǒng)中，TensorFlow Lite 被用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，確保模型在資源受限的嵌入式設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行。

MobileFaceNet 作為 MobileNet V2 的增強(qiáng)版本，針對(duì)嵌入式系統(tǒng)的人臉識(shí)別需求進(jìn)行了優(yōu)化。該模型能夠從圖像中提取特征向量，并通過余弦相似度進(jìn)行人臉匹配。經(jīng)圖像處理技術(shù)檢測出的人臉區(qū)域?qū)⒈?MobileFaceNet 轉(zhuǎn)化為特征向量，與已注冊(cè)的特征進(jìn)行比對(duì)。當(dāng)相似度超過預(yù)設(shè)閾值時(shí)，系統(tǒng)判定為匹配成功；否則視為匹配失敗。

基于 NuMaker-M55M1 的人臉識(shí)別系統(tǒng)憑借圖像處理技術(shù)、TensorFlow Lite、Haar Cascade 與 MobileFaceNet 的有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了高效、可靠的人臉檢測與識(shí)別功能。不僅滿足高安全性應(yīng)用場景的需求，還為資源受限的嵌入式設(shè)備提供了極具潛力的解決方案。新唐科技的這一設(shè)計(jì)展示了人臉識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用價(jià)值與未來發(fā)展前景。