人脸识别系统巨大的应用前景引起了许多国家的高度关注。国外众多的大学和研究机构都对人脸识别进行了广泛而深入的研究，如美国的卡内基·梅隆大学（CMU）、麻省理工学院（MIT）、康奈尔大学（Cornell University）、英国的剑桥大学和日本的Toshiba公司等。研究涉及的领域和角度也非常的广阔，有些工作从感知和心理学角度[2]出发；有些从视觉机理角度[3]展开研究；有些方法基于Karhuner-Loeve变换的本征空间[4]对静态图像和视频图像的人脸进行特征提取；有些方法采用动态链接结构和弹性图像匹配[5]等方法在人脸识别中进行探索。近年来国内不管是在静态图像还是动态视频方面都在人脸识别技术上取得了显著的进步。众多高校和研究机构积极开展人脸识别研究，其中部分大学侧重于研究基于视觉场的人脸识别技术,而部分大学则侧重于研究基于变换的人脸识别技术。73274

另一方面，嵌入式系统的概念是相对于通用计算机而提出的。国际电气与电子工程师协会(IEEE)对嵌入式系统的定义为“嵌入式系统是用来控制或监视机器、装置或工厂等大规模系统的设备”[6]。现在国内对于嵌入式系统普遍认同的定义是：“嵌入式系统以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可裁剪，适用于应用系统，对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统” [7]。论文网

嵌入式系统的概念最早于上个世纪被提出，然而初始阶段的嵌入式系统大部分是由汇编语言完成，并且只能用于某一种固定的微处理器，具有很大的局限性。直至C语言的出现才使得操作系统的开发开始向简单化发展。随着芯片技术的不断发展，功耗低、体积小、集成度高等诸多特点使得嵌入式系统的广泛应用成为现实。嵌入式系统的已经广泛渗透到工业、网络通讯、军事国防、电子消费、身份验证等诸多领域。对于嵌入式系统而言，其核心为嵌入式微处理器。针对不同的应用需求，处理器目前已形成多个系列。系统开发人员可以根据具体需求进行适当的选择。本课题选择以三星S5PV210为主处理器的高集成度、高性能的Cortex-A8核心板搭建人脸识别算法所需的嵌入式平台。

参 考 文 献

[1] 沈理。 人脸识别原理及算法[M]。 人民邮电出版社, 2014。

[2] Samal A, Iyengar P A。 Automatic recognition and analysis of human faces and facial expressions: a survey[J]。 Pattern Recognition, 1992, 25(1):65-77。

[3] Bartlett B。 MOVELLAN (J。R。), SEJNOWSKI (T。J。), Face Recognition by Independent Component Analysis[J]。 IEEE Trans on Neural Networks, 2010, 13(6):1450 - 1464。

[4] Turk M and Pentland A, Eigenfaces for recognition, Journal of Cognitive Neuroscience,vol。 13, no。 1, pp。 71–86, 1991。

[5] Manjunath B S, Shekhar C, Chellappa R。 A new approach to image feature detection with applications [J]。 Pattern Recognition, 1996, 29(4):627-640。

[6] 张晓林。 嵌入式系统技术(BZ)[M]。 高等教育出版社, 2008。

[7] 黄焱。 基于ARM的嵌入式LINUX移植研究与实现[D]。 河海大学, 2006。

[8] R。 Chellappa, C。 L。 Wilson, and S。 Sirohey, Human and machine recog-nition of faces: A survey, Proc。 IEEE, vol。 83, no。 5, pp。 705–740, May 1995

[9] 李逢博。 人脸检测与标定技术的实现与研究[D]。 西北大学, 2004。

[10] 李荣健。 基于粗糙集和神经网络的人脸识别方法的研究与实现[D]。 大连交通大学, 2008。

[11] 戴博, 吴晓峰, 王斌。 基于哈尔特征及结构复杂度的视觉显著性模型[J]。 复旦学报:自然科学版, 2014, 53(5):651-658。