代码收藏家技术教程 2025-02-25

单片机：实现人脸识别系统（附带源码）

单片机：实现人脸识别系统

1. 项目背景与目标

人脸识别技术作为一种生物识别技术，已经广泛应用于安防、智能门禁、支付验证等领域。它利用计算机视觉和模式识别技术，能够自动识别并验证人脸。单片机作为一种低功耗、高效能的嵌入式设备，能够与外部传感器和模块配合，执行人脸识别任务。

本项目的目标是设计并实现一个基于单片机的人脸识别系统，通过外部模块（如摄像头）采集人脸图像，通过图像处理进行人脸特征提取，并通过比对数据库中的特征进行识别。

2. 硬件设计

2.1 硬件组件

单片机：例如STM32、ESP32、Raspberry Pi等。在本项目中，假设使用STM32单片机。
摄像头模块：常用的摄像头模块如OV7670、OV2640等，用于捕捉实时的人脸图像。为了简化处理，采用低分辨率摄像头模块。
存储设备：如SD卡模块，用于存储已注册的人脸图像或特征数据。
显示设备：如LCD或OLED屏幕，用于显示识别结果。
指示设备：如蜂鸣器或LED灯，用于指示识别成功或失败。
通讯接口：如UART、I2C、SPI等，用于与外部设备（如PC）进行数据交换。

2.2 硬件连接

摄像头连接：摄像头的SDA、SCL和其他控制信号连接到STM32的相应I2C引脚，用于图像采集。
存储模块连接：SD卡模块连接到STM32的SPI引脚，用于存储人脸数据。
显示设备连接：LCD或OLED显示器通过I2C或SPI接口连接到STM32，用于输出图像或识别结果。
LED灯或蜂鸣器连接：控制LED灯或蜂鸣器，通过GPIO引脚连接到STM32。

3. 软件设计

3.1 人脸识别原理

图像采集：使用摄像头模块采集人脸图像，将其传输到单片机进行处理。
图像预处理：通过灰度化、图像缩放等方法，对图像进行预处理，为后续的特征提取做好准备。
特征提取：常见的特征提取算法有Haar特征、LBP（局部二值模式）、**HOG（梯度方向直方图）**等。
人脸识别：通过提取的特征与数据库中的人脸数据进行比对，计算相似度，判断是否是同一个人。
识别结果输出：识别结果通过LED或蜂鸣器进行提示，同时在显示器上显示相关信息。

3.2 人脸识别算法简介

Haar特征分类器：通过计算图像中某些区域的亮度差异来提取人脸特征，适用于实时检测。
LBP（局部二值模式）：通过比较像素邻域值的大小关系，提取图像的纹理信息，用于人脸识别。
Eigenfaces（特征脸）：一种基于PCA（主成分分析）的算法，将人脸图像投影到低维空间进行识别。
支持向量机（SVM）或K近邻（KNN）：用来做分类，将提取到的特征与数据库中的特征进行比对，做出识别决策。

3.3 程序设计思路

摄像头图像采集：通过摄像头模块读取当前图像，并进行灰度化和裁剪操作，提取出人脸区域。
特征提取与存储：提取图像的特征数据并存储到SD卡中，以便下次与新采集的图像进行比对。
人脸比对与识别：将采集的图像特征与存储的特征进行比对，通过计算相似度判断是否匹配。
输出结果：识别成功时，点亮LED灯或发出蜂鸣器声音，失败时显示失败信息。

3.4 代码实现

以下是一个基于STM32单片机实现简单人脸识别的代码框架。由于单片机的计算能力较弱，本实现使用了SD卡存储人脸数据，并通过串口发送识别结果。

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "sdio.h"
#include "ov7670.h"
#include "lcd.h"

// 定义LED引脚
#define LED_PIN     GPIO_PIN_0
#define LED_PORT    GPIOA

// 摄像头模块和SD卡的初始化
void Camera_Init(void) {
    OV7670_Init();
    LCD_Init();
    SD_Init();
}

// 存储和读取人脸数据
void Store_FaceData(uint8_t *face_data) {
    // 将采集到的图像数据存储到SD卡
    SD_Write_File("face_data.dat", face_data, sizeof(face_data));
}

// 从SD卡读取人脸数据
uint8_t* Read_FaceData(void) {
    uint8_t *stored_face_data = NULL;
    SD_Read_File("face_data.dat", stored_face_data, sizeof(stored_face_data));
    return stored_face_data;
}

// 比对人脸数据
int Compare_FaceData(uint8_t *new_face_data, uint8_t *stored_face_data) {
    // 比对算法：例如计算相似度
    int similarity = 0;
    for (int i = 0; i < sizeof(new_face_data); i++) {
        if (new_face_data[i] == stored_face_data[i]) {
            similarity++;
        }
    }
    return similarity;
}

// 串口接收数据并输出识别结果
void UART_Transmit_Result(int result) {
    if (result == 1) {
        HAL_UART_Transmit(&huart2, "Face recognized", 15, 100);
        HAL_GPIO_WritePin(LED_PORT, LED_PIN, GPIO_PIN_SET);  // 点亮LED
    } else {
        HAL_UART_Transmit(&huart2, "Face not recognized", 20, 100);
        HAL_GPIO_WritePin(LED_PORT, LED_PIN, GPIO_PIN_RESET);  // 熄灭LED
    }
}

// 主程序
int main(void) {
    HAL_Init();     // 初始化HAL库
    Camera_Init();  // 初始化摄像头和相关设备

    uint8_t *new_face_data = NULL;
    uint8_t *stored_face_data = Read_FaceData();  // 读取存储的面部数据

    while (1) {
        new_face_data = OV7670_Capture_Image();  // 捕获人脸图像
        int result = Compare_FaceData(new_face_data, stored_face_data);  // 比对数据
        UART_Transmit_Result(result);  // 输出结果
        HAL_Delay(1000);  // 延时，避免过于频繁的识别
    }
}