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在国外，更多的研究集中于基于视屏的人脸识别，世界各大名校及研究机构都进行了广泛的研究，并取得很大成果。在基于隐马尔可夫模型、模板匹配、示例学习、神经网络等的方法上有很高的认识，另外，基于形状分析的方法、基于彩色信息的方法、AdaBoost的人脸识别算法以及多模态信息融合的方法也有大量研究和实验。近十年来，人脸识别已经发展成为一种最热门的生物特征识别技术，研究者在改进已有的方法的同时提出了新的基于3D模型的人脸识别方法，使人脸识别的研究范围进一步扩大了。至今，人脸识别算法已经我们能归为以下几大类：基于集合特征的人脸识别；基于子空间的人脸识别；基于弹性图匹配的人脸识别。[[[] 杨利平. 保局子空间人脸特征提取及识别方法研究.重庆大学,2008.]]
人脸识别技术受到很多方面的直接影响，例如人的背景、面部表情特征、光线的强度和人的动作姿态等，这些因素的变化情况，都会直接导致人脸图像的不同，因此，很多人脸识别的算法都是对光线条件、动作姿态等进行忽略的。
人脸识别技术是一个具有交叉性却又富含挑战性的课题。与物体相比较，人脸有着丰富的变化，人与人之间的差异比较大，而人脸识别算法的实时性和鲁棒性都是一个人脸识别系统所必须考虑的。因此，利用知识经验，综合使用种类比较多的识别算法才是人脸识别技术研究的未来发展方向。
1.4. 本文的主要工作
本文主要工作是研究基于高性能嵌入式的实时人脸识别技术，最后能够实现人脸图像的识别，用于身份的识别与验证。以下，是各章内容的安排：
第一章为绪论，主要介绍人脸识别技术的研究情况及发展趋势。
第二章写到了基于高性能嵌入式的实时人脸识别系统的分析，介绍了本文的研究目的，以及本课题功能和系统设计模块的需求分析。
第三章是系统的详细设计部分，主要介绍了主要功能模块的研究方法，所需要的运行环境，也是本文所需要做的主要工作。
第四章是基于嵌入式GPU开发板的人脸识别系统的实现，也是研究本系统最终的结果，主要展示了主功能模块的运行成果。
第五章为总结和展望，总结了本文的工作，以及展望了以后的发展方向。
第二章 系统分析
2.1 研究目标
研究目标作为整个系统前进方向的所指，决定了最后能否做出符合要求的系统来，而整个系统的完成都是围绕着研究目标来的。本课题的研究目标为：
（1）学习研究基于高性能嵌入式的实时人脸识别技术；
（2）使用CUDA6.0平台以及OpenCV进行系统的开发；
（3）开发一个基于高性能嵌入式的实时人脸识别系统。
2.2 本课题整体功能需求分析
基于高性能嵌入式的实时人脸识别系统，其实在我看来它关键的字眼就是实时两个字。现今市场上有很多的人脸识别系统，其中也不乏嵌入式的，但大多数产品还只是停留在依靠身份标识物品（刷卡，指纹，身份证明等），实时的人脸识别系统还为数不多。本论文所研究的基于高性能嵌入式的人脸识别系统可以应用于那些科技含量比较高的所谓高大上的门禁系统。
以往的门禁系统一般都是类似于刷卡之类的，比如事先在门禁系统中将每个人的身份信息存储进去，然后再向每个人发放存有身份信息的标识卡，那些拥有开门权限的标识卡持有人才能够将门打开。这类门禁系统不需要太多科技含量，只需要一个主机和终端即可，而且对于系统的软件部分的开发也不是很难。但是，这类门禁系统却存在着诸多缺点，其中重要的一点在我看来就是保密性不强。详细一些来说，就是说，如果不法分子想解开门禁系统最简单的方法就是将拥有高级权限的持卡人所持有的卡拿到，即可将门打开。如果是这样的话，那保密等级比较高的一些场所将不存在保密可言，而且门禁系统将形同于虚设。还有一点，如果拥有权限的持卡人将所持有的卡丢失，就不能打开门禁系统，那么这样就失去了安装门禁系统的初衷，将不再有意义。