[发明专利]一种基于嵌入式系统的多线程人脸识别系统

说明书

本发明公开了一种基于嵌入式系统的多线程人脸识别系统，采用将视频图像显示与人脸识别分别在多个线程中处理，同时为了平滑人脸检测的显示体验，采用运动模型预测可能的人脸位置实现平滑人脸检测的显示体验，极大的增强的嵌入式平台中人脸识别系统的性能。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于嵌入式系统的多线程人脸 识别系统。

背景技术

人脸识别技术涉及神经网络模型和深度学习(DL:Deep Learning)的人 工智能(AI：Artificial Intelligence)领域。深度学习网络由于通过组合底层 特征形成高层特征，受环境变化的影响较小，运用在人脸识别和图像分类等 方面具有超越了人类的识别准确度。然而，现有的高性能深度学习网络一般 都有几百万甚至上亿个参数，这使得它的计算需要消耗巨大，限制了其应用 于计算资源受限的设备，特别是前端的嵌入式产品的应用。由于对于安防人 脸识别门禁和运输行业存在较大的限制。

现有的基于深度学习技术的人脸识别算法在嵌入式环境中采用直接对每 帧进行人脸识别，由于人脸识别的计算量大，在嵌入式上耗时严重，会导致 严重的丢帧，视频卡顿和延时无法应用。对于人脸识别算法优化后，部分算 法能够勉强运行在嵌入式环境中，但用户体验非常差，存在帧率低，反应慢 的技术缺陷。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种基于嵌入式系统的多线程 人脸识别系统。

具体技术方案如下：

一种基于嵌入式系统的多线程人脸识别系统，包括：

摄像模块，用于对识别区域进行实时摄像以获取实时的视频帧；

第一线程单元，连接所述摄像模块和一显示模块，用于将所述视频帧发 送至所述显示模块中进行显示，并将所述视频帧发送至一第一缓冲队列中， 所述第一线程单元通过一独立的第一线程运行；

所述第一缓冲队列，连接所述第一线程单元，用于接收并存储所述视频 帧；

第二线程单元，连接所述第一缓冲队列，用于依次对所述第一缓冲队列 中的所述视频帧进行人脸检测，并对检测到存在人脸特征的视频帧进行裁剪 以获取面部图像，将所述面部图像发送至第二缓冲队列中，所述第二线程单 元通过一独立的第二线程运行；

所述第二缓冲队列，连接所述第二线程单元，用于接收并存储所述面部 图像；

第三线程单元，连接所述第二缓冲队列，用于依次对所述第二缓冲队列 中的所述面部图像进行基于邻近算法的人脸识别，并输出识别结果，所述第 三线程单元通过一独立的第三线程运行。

优选的，还包括第四线程单元，分别连接所述第一缓冲队列、所述第二 缓冲队列、所述第二线程单元，用于以预设的时间间隔进行平滑处理，所述 第四线程单元通过一独立的第四线程运行。

优选的，所述第四线程单元包括：

第一定位单元，用于获取所述第二线程单元当前执行的第一视频帧与所 述第一线程单元当前执行的第二视频帧，并识别获取所述第一视频帧中人脸 框的中心坐标以作为第一中心坐标，识别获取所述第二视频帧中人脸框的中 心坐标以作为第二中心坐标；

计算单元，连接所述定位单元，用于计算获取所述第一中心坐标和所述 第二中心坐标的距离差和方向角，并根据所述距离差及所述第一视频帧与所 述第二视频帧生成的时间差，计算获取人脸移速；

预测单元，连接所述计算单元，用于根据所述人脸移速、所述第二中心 坐标、所述方向角、所述视频帧的生成时间差计算第三视频帧的中人脸框的 预测中心坐标，所述第三视频帧为所述第二视频帧的下一生成的所述视频帧；

第二定位单元，用于获取所述第三视频帧，并识别获取所述第三视频帧 的人脸框的中心坐标以作为第三中心坐标；