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随着科技的进步，人脸识别技术已经成为安全监控、门禁管理以及用户身份验证等领域的关键工具。新唐科技通过整合图像处理技术、TensorFlow Lite、Haar Cascade 和 MobileFaceNet 等多种先进组件，在其 NuMaker-M55M1 平台上构建了一套高效且精准的人脸识别系统，不仅展示了嵌入式系统的强大能力，也为该领域带来了创新性的解决方案。
这套人脸识别系统的核心在于它如何将各种先进技术有机结合起来。首先，图像处理技术作为整个系统的基石，负责捕捉和预处理图像数据，以确保输入到模型中的信息是高质量的。这一步骤至关重要，因为它直接关系到后续分析的准确性。图像处理技术可以支持多种输入输出格式，同时具备强大的特征匹配功能，为系统提供了坚实的基础。
在人脸检测方面，系统采用了 Haar Cascade 技术，这是一种基于 Haar-like 特征的快速对象识别方法。通过预先训练好的分类器，Haar Cascade 可以迅速定位图像中的人脸位置。这种方法计算量小，速度快，非常适合实时应用。此外，图像处理模块还允许用户调整参数，例如缩放因子和目标尺寸范围，从而优化检测速度与准确度之间的平衡。
对于深度学习模型的运行，新唐选用了 TensorFlow Lite 框架。这个框架专为移动设备和嵌入式系统设计，拥有C++和Python多语言接口，能够有效地执行 MobileFaceNet 模型的推理任务。通过TensorFlow Lite的支持，即使是在资源有限的环境中，也能保证神经网络的稳定性和效率。
MobileFaceNet 是一个专门为嵌入式系统优化的人脸识别模型，它是基于MobileNet V2改进而来。此模型可以从图像中提取出特征向量，并利用余弦相似度来判断两张人脸是否属于同一个人。当系统检测到一张人脸时，会使用MobileFaceNet将其转化为特征向量并与数据库中已注册的脸部特征进行比较。如果相似度超过了设定阈值，则认为识别成功；反之则失败。
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