基于ARM的嵌入式人脸识别算法的研究的中期报告中期报告一、研究进展本研究基于ARM处理器，结合人脸识别算法，旨在实现嵌入式人脸识别系统。经过初期的调研和实验，我们已经取得了如下研究进展：1.确定了使用的ARM处理器型号为Cortex-A系列，选用高性能的Cortex-A53作为处理器核心，具有较高的计算和处理能力。2.确认了人脸识别算法的基本流程，即先进行人脸检测，然后对人脸进行识别和比对。我们选用了基于卷积神经网络（CNN）的人脸检测算法，采用了微调方法对已有的人脸检测模型进行调整。3.经过实验，我们发现在ARM嵌入式设备上运行基于CNN的人脸检测算法速度较慢，因此我们对算法进行了优化，使用了ARM指令集中的NEON指令优化算法执行速度。4.我们暂时选用基于局部二值模式（LBP）的人脸识别算法，该算法处理速度快，适合在ARM嵌入式设备上运行，但需要在后续实验中进一步验证其识别准确率。二、下一步工作计划在取得以上研究进展的基础上，我们将进一步开展如下工作：1.验证优化后的人脸检测算法在ARM嵌入式设备上的执行效果，对比优化前算法执行时间和准确率，寻找更优的优化方法并进行实验验证。2.在优化后的人脸检测算法基础上，完成人脸识别算法的开发，并进行测试，验证其在ARM嵌入式设备上的识别准确率和速度。3.将人脸识别算法与ARM嵌入式设备进行集成，开发基于ARM的嵌入式人脸识别系统，并进行实验和评测。4.在系统开发和实验过程中，及时总结和分析实验结果，针对存在的问题进行调整和优化，力求取得更好的研究成果。三、参考文献[1]Yang,Z.,Zeng,L.,Wang,J.,&Yu,J.(2017).Facedetectionbasedonconvolutionalneuralnetworksusingareconfigurablefeaturemap.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,27(2),274-283.[2]Guo,G.,Mu,S.,&Fu,Y.(2011).Facerecognitionusinglocalbinarypatterns.InAdvancesinfaceimageanalysis:Techniquesandtechnologies(pp.433-456).IGIGlobal.