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隨著科技的進步，人臉識別技術已經成為安全監控、門禁管理以及用戶身份驗證等領域的關鍵工具。新唐科技通過整合圖像處理技術、TensorFlow Lite、Haar Cascade 和 MobileFaceNet 等多種先進組件，在其 NuMaker-M55M1 平臺上構建了一套高效且精準的人臉識別系統，不僅展示了嵌入式系統的強大能力，也為該領域帶來了創新性的解決方案。
這套人臉識別系統的核心在于它如何將各種先進技術有機結合起來。首先，圖像處理技術作為整個系統的基石，負責捕捉和預處理圖像數據，以確保輸入到模型中的信息是高質量的。這一步驟至關重要，因為它直接關系到后續分析的準確性。圖像處理技術可以支持多種輸入輸出格式，同時具備強大的特征匹配功能，為系統提供了堅實的基礎。
在人臉檢測方面，系統采用了 Haar Cascade 技術，這是一種基于 Haar-like 特征的快速對象識別方法。通過預先訓練好的分類器，Haar Cascade 可以迅速定位圖像中的人臉位置。這種方法計算量小，速度快，非常適合實時應用。此外，圖像處理模塊還允許用戶調整參數，例如縮放因子和目標尺寸范圍，從而優化檢測速度與準確度之間的平衡。
對于深度學習模型的運行，新唐選用了 TensorFlow Lite 框架。這個框架專為移動設備和嵌入式系統設計，擁有C++和Python多語言接口，能夠有效地執行 MobileFaceNet 模型的推理任務。通過TensorFlow Lite的支持，即使是在資源有限的環境中，也能保證神經網絡的穩定性和效率。
MobileFaceNet 是一個專門為嵌入式系統優化的人臉識別模型，它是基于MobileNet V2改進而來。此模型可以從圖像中提取出特征向量，并利用余弦相似度來判斷兩張人臉是否屬于同一個人。當系統檢測到一張人臉時，會使用MobileFaceNet將其轉化為特征向量并與數據庫中已注冊的臉部特征進行比較。如果相似度超過了設定閾值，則認為識別成功；反之則失敗。
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