系统原理图
迎宾机器人人脸识别系统设计
Design of face recognition system for greeting robot
摘要
近年来我国经济飞速进步的同时人口老龄化等问题也接踵而来，间接导致人们对服务类型机器人的需求热。介于迎宾机器人工作所处的环境和所面对人群，就必然使得面向迎宾机器人的自动人脸识别系统具有安全性高等的特点，同时其应用前景广阔。
本文的主要工作具体分为以下三个方面：
（1）为了满足人们对机器人的高舒适，小体积等要求，将所扫描到的信息不在机器人内部计算识别，而是将计算内容通过无线网络上传到处理终端进行人脸识别运算，机器人的计算处理变简单，任务量被减轻，信息传递的速度也很快，处理终端又可充当中转站连接多台电脑进而控制多个机器人。
2）把研究重点放在了使用“AdaBoost”的新识别算法和使用红外感应识别和避障，考虑到该新算法的处理速度快的优点，技术方面配合采用了红外检测技术，用来进行检测。此外，因为机器人工作环境不一定全部在室内，故而也要考虑到该机器人在其它工作环境中工作时遇到的问题（诸如光线对机器人的影响），所以本文计划在原来算法的基础上加入能有效解决光线问题的多尺度“Retinex”算法，使精度上升。同时也详细介绍了红外感应的原理及过程。
（3）通过最终处理信息的处理终端，不仅能加快在有信息来时的演算速度，还能有效减小机器人的物理占地面积。同时在文章后面对该处理终端也进行了性能评估，测评之后对所出现的问题进行修改及未来规划，使该处理终端的应用面更加广泛。
关键词：迎宾功能机器人；云空间； AdaBoost ；人脸识别技术
目录
1绪论1
1.1研究背景和意义1
1.2国内外研究现状3
1.2.1人脸检测技术国内外现状4
1.2.2人脸识别技术国内外现状6
1.3自动人脸识别系统的研究内容8
1.4本文的主要工作及内容安排9
1.4.1本文主要工作9
1.4.2的结构安排9
2相关理论论述11
2.1引言11
2.2人脸检测方法11
2.2.1基于器官单一线性关系的检测技术11
2.2.2基于器官大数据的检测技术12
2.3基于AdaBoost的人脸检测算法的研究13
2.3.1 AdaBoost的理论基础13
2.3.2 Haar特征与积分图13
2.4融合Retinex的人脸检测14
2.4.1 Retinex算法14
2.4.2改进的多尺度Retinex算法17
2.4.3实验与结果分析17
2.5本章小结19
3硬件设计21
3.1机器人整体设计21
3.2机器人的硬件设计22
3.3机器人的扫描系统总体框图22
3.3.1电路模块分布22
3.3.2电路工作原理22
3.3.3电路模块分析23
4软件设计25
4.1软件系统总体设计25
4.1.1扫描采集人脸图像的模块26
4.1.2对人脸特征进行分析训练的模块27
4.1.3自动识别人脸模块27
4.2本章小结27
5人脸识别系统的实现与测试28
5.1系统开发平台28
5.1.1迎宾机器人28
5.2系统功能模块实现29
5.2.1用户注册模块29
5.2.2人脸识别模块30
5.2.3处理终端模块30
5.3系统功能测试31
5.4本章小结31
6结论32
6.1工作总结32
6.2研究展望32
参考文献34
致谢36
附录38
树莓派原理图2
树莓派原理图
字数
电路原理图
设计所包含文件
摘要
目录
