基于嵌入式平台的人脸检测系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着物联网、人工智能等技术的快速发展，人脸识别技术凭借其非接触性、便捷性、高效性等优势，在身份验证、安全监控、智能家居、人机交互等领域得到越来越广泛的应用。

传统的人脸识别系统通常依赖于高性能的服务器进行处理，存在着成本高、功耗大、部署不便等问题，难以满足实时性、移动性等应用场景的需求。

而嵌入式系统具有体积小、功耗低、成本低、实时性强等特点，为解决上述问题提供了一种可行的方案。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸检测作为人脸识别技术的第一步，近年来取得了显著的进展，涌现出许多优秀的人脸检测算法。

viola-jones人脸检测器作为最早的实时人脸检测算法之一，采用haar特征和adaboost分类器，实现了较好的检测效果，但对姿态变化和光照变化比较敏感。

近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的人脸检测算法，如mtcnn、ssd、yolo等，在检测精度和鲁棒性方面取得了突破性的进展，但其模型复杂度和计算量较大，难以直接应用于嵌入式平台。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题的主要内容包括以下几个方面：1.研究不同人脸检测算法的原理和特点，分析其优缺点和适用场景。

2.选择合适的嵌入式平台和人脸检测算法，搭建硬件平台，并进行软件开发，实现人脸检测功能。

3.对人脸检测算法进行优化，提高其在嵌入式平台上的运行效率和检测精度。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解人脸检测技术的国内外研究现状，分析现有算法的优缺点，并根据嵌入式平台的特点选择合适的算法。

然后，根据系统需求分析，设计系统总体方案，包括硬件平台选型、软件架构设计等。

接下来，进行系统软硬件开发，包括嵌入式操作系统移植、人脸检测算法移植与优化、用户界面设计等。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对嵌入式平台资源受限的特点，对现有的人脸检测算法进行改进和优化，降低算法的复杂度和计算量，提高算法在嵌入式平台上的运行效率。

2.结合嵌入式平台的特点，设计和开发高效的软件系统，优化系统架构和代码实现，提高系统的实时性和稳定性。

3.针对实际应用场景，设计和开发用户友好的图形界面，方便用户操作和使用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 赵志峰,邓仕超,王阳,等.基于改进yolov5和嵌入式平台的安全帽佩戴检测系统[j].仪表技术与传感器,2023(03):144-149.

[2] 张智,张凯,王萌,等.基于嵌入式平台的人脸识别测温门禁系统设计[j].电子技术应用,2023,49(03):136-140.

[3] 刘念,田原,陈宇.嵌入式linux下轻量级人脸识别系统设计[j].自动化与仪表,2023,44(02):48-53.