摘要：技术日新月异，生物技术是最引人注目的时代之一。在此基础上，传统的识别技术已经不能满足人们的需要。人脸是视觉信息中最重要的部分，人脸识别技术是未来的发展趋势。随着科学技术的飞速发展，一些ROS平台上的软件处理器的执行速度已经超过PC机。因此，基于ROS平台的人脸识别技术已成为当前的研究热点。本文首先介绍了ROS平台软件系统和图像处理的发展历史，然后详细介绍人脸识别的常用方法，并详细阐述了NMIDIA TK1的硬件结构，以及Linux操作系统、平台的软件体系结构。作为ROS平台软件系统定制的基础环境，该算法主要包括人脸检测算法和人脸识别算法。使用PCA来检测面部目标，提取视频中的候选人脸区域，使用PCA提取资源向量，从数据库中进行比较，最后移植NVIDIATK1ROS平台，使用USB摄像头收集图像，然后使用PCA算法以灰度显示图像，然后使用PCA算法显示图像，用PCA算法完成人脸识别，让ROS平台搭建对人脸识别系统实践应用更加方便、有效。

 

关键词：ROS平台软件技术；人脸识别算法；人脸识别系统应用

 

目录

摘要

Abstract

1绪论1

1.1研究背景1

1.2研究意义1

1.3国内外研究现状1

1.4本文研究内容2

2 ROS人脸识别的相关理论3

2.1人脸识别3

2.2人脸识别数据集3

2.3人脸识别算法的研究3

3人脸识别系统总体设计方案7

3.1系统设计方案7

3.2 ROS平台硬件搭建7

3.3 ROS平台软件系统的搭建9

3.4 USB摄像头驱动移植13

4基于PCA算法的人脸识别14

4.1主成分分析（PCA）理论14

4.2 PCA人脸特征提取与重构14

4.3 PCA人脸识别算法的实现15

5卷积神经网络的基本结构与原理17

5.1卷积层的原理与实现17

5.2线性整流层的原理与实现20

6人脸识别卷积神经网络的设计与实现21

6.1实验结果测试22

6.2人脸识别系统在视频监控中的应用23

6.3系统性能测试24

结论27

参考文献28

致谢29