基于A(yíng)RM9的便攜式人臉識別系統

2 軟件平臺
系統的軟件設計主要由底層的操作系統，驅動(dòng)程序以及應用程序組成。操作系統采用Linux 2．4內核。通過(guò)對內核的適當裁剪，刪除對本系統不需要的系統服務(wù)以及驅動(dòng)程序。

本系統的驅動(dòng)程序主要用來(lái)驅動(dòng)攝像頭、按鍵和指示燈。這3個(gè)驅動(dòng)程序在操作系統啟動(dòng)后，采用Linux特有的動(dòng)態(tài)加載模塊方式加載至系統內核。攝像頭驅動(dòng)程序可在Linux內核自帶的OV 51l驅動(dòng)程序基礎上修改，使其兼容OV 511+芯片。指示燈驅動(dòng)程序主要用來(lái)提示當前程序工作狀態(tài)。由于程序運行于Linux操作系統之上，應用程序無(wú)法直接控制硬件I／O口，需要先經(jīng)過(guò)驅動(dòng)程序對物理地址進(jìn)行地址映射，才可通過(guò)映射的虛擬地址進(jìn)行I／O操作。按鍵驅動(dòng)程序采集用戶(hù)輸入，并通過(guò)硬件中斷傳至Linux內核空間，再由驅動(dòng)程序通過(guò)Linux進(jìn)程間通信方式之一的信號通信，傳至運行在Linux用戶(hù)空間的應用程序。

3 識別算法
3．1 PCA算法
PCA方法(即特征臉?lè )椒?是M．Turk和A．Pentland在文獻中提出的，該方法的基本思想是：將圖像向量經(jīng)過(guò)K-L變換后由高維向量轉換為
低維向量，并形成低維線(xiàn)性向量空間，即特征子空間，然后將人臉投影到該低維空間，用所得到的投影系數作為識別的特征向量。識別人臉時(shí)，只需將待識別樣本的投影系數與數據庫中目標樣本集的投影系數進(jìn)行比對，以確定與哪一類(lèi)最近。
PCA算法分為兩步：核心臉數據庫生成階段，即訓練階段以及識別階段。