基于STM32的面部识别系统

简介：
本项目开发了一套基于STM32微控制器的面部识别系统，结合先进的图像处理算法与机器学习技术，实现高效的用户身份验证功能。 本段落基于OPENCV库开发，并使用QT进行图形界面设计。系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理和人脸识别等功能，能够长时间稳定运行并提供统一接口以供二次开发。人脸检测与识别是计算机视觉及模式识别领域的重要研究方向，在图像处理和视频检索、监控等方面具有重要应用价值。 本段落提出了一种基于32位彩色图像的人脸识别方法，并详细介绍了图像处理技术及其在OPENCV框架下实现的原理和技术细节，包括采用级联分类检测器从视频中提取人脸特征进行训练。当前，高性能微电子和视觉处理系统已在众多领域得到广泛应用，尤其在人脸识别方面取得了显著进展。 生物识别技术中广泛使用的人脸识别方法涉及多种图像处理技巧如光线补偿、高斯平滑及二值化等技术的应用。具体而言，在对图像预处理阶段会先进行补光操作；然后通过定位眼睛、鼻子和嘴唇来确定脸部区域，再根据人脸特征（例如眼睛的左右对称性）确认是否为人脸。接着使用高斯滤波器消除噪声，并采用局部阈值方法执行二值化处理以进一步优化图像质量。最后一步是对图片中的人脸进行精确定位与特征提取。