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[摘 要]具有“看门狗”功能的人脸识别机器人的总体设计，包括硬件和软件设计，通过安装在机器人头部的摄像头采集视频信息，基于wifi发送和接受来访者的声音和图片信息到主人的Android手机上，真切地实现了客人与主人之间的信息交流。基于嵌入式系统，系统主要包括硬件和软件部分，研究途径主要从五个方面展开：图像处理的相关算法设计，机器狗的外部框架搭建，语音转换传输的处理，Android远程客户端的设计，还有机器狗的报警检测周边相应处理的基本程序设计。
[关键词]人脸识别技术；图像识别与处理；Android客户端；机器人
中图分类号：P788 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）44-0178-01
0引言
人脸识别机器人属于服务机器人，服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类的服务工作。据国际机器人联盟（IFR）统计部门于2016年7月公布的最新资料显示，家用服务型机器人在2014年底，装置量已超过680万台，到2015年底，全球家务用机器人达到800万台，接下来的内四年服务机器人市场总值合计约100亿美元，到2018年，全球个人和家庭机器人市场的规模将达到300亿美元。中国对服务机器人的研究起步较晚，但对此十分重视，在近20年中依托863计划，中国的机器人创新制造实现了一个又一个飞跃。
1 研究方案
随着智能家居的普及，服务机器人也随之而来，为使我们的生活更加的智能化、方便化，本项目意在研究一个可以看家看门的电子机器狗，可实时传输其周围的情况和各种图片语音等信息。整个系统采用嵌入式系统ARM核心控制，外加音频输入输出模块、视频输入输出模块、无线通信模块、显示模块、图像算法模块，另外还有提供动力的电源模块。
选择arm9芯片+linux操作系统的方法构建机器狗的嵌入式硬件平台，以嵌入式微处理器为核心，主要由嵌入式微处理器、信息采集模块、储存模块、算法处理模块、显示模块和执行模块构成。嵌入式ARM处理器模块提供计算支持，从外围设备获取图像数据后，进行相应的图像操作对结果进行存储等，WiFi可用于嵌入式系统和外部设备通讯等。
当有来访客人时，嵌入式系统通过摄像头和语音采集模块采集访客的信息，存入存储模块并显示在显示模块中，通过图像处理模块将访客的图形信息处理之后通过wifi传送给Android上位机客户端，等待上位机端发出指令和收获上位机端发出图形语音信息用以处理，通过执行模块执行相应命令。
此外该机器人的软件的实现其全部功能的过程就是整个软件的实现过程。系统设计的基本流程，如图2。
3 图像处理人脸识别技术
一个完整的人脸识别系统一般包含人脸图像的获取、人脸检测与定位、人脸特征提取和特征比对四个主要环节。其中，如何快速、準确地进行人脸检测，如何准确地对检测到的人脸进行特征提取，直接影响到整个人脸识别系统的性能。本项目采用了经典的非线性的拉普拉斯特征映射方法提取人脸特征的提取。
首先使用opencv中的cvResize函数将摄像头拍摄到的原图像进行缩放，并转化为灰度图，然后使用EqualHist函数进行图像的直方图均衡化，之后对均衡化后的图像使用检测函数检测图像中的人脸，并将返回的人脸序列存储到CvSeq中，进行放缩变换，位置坐标长宽系数调整，转化为原坐标系中坐标以存储到faceVec中，然后将获取到的图像和原有收集进行比对，从而进行检测。
其中拉普拉斯特征映射方法（LaplacianEigenmaps，LE）是基于局部保持的思想，构建高维原始空间和低维特征空间在局部上的对应关系。它的具体流程主要包括：构建紧邻图、给边长赋权重、求出特征映射。
4 Android开发环境搭建及配置
基于目前Android平台已经成为全球最热门智能操作系统，其使用已经遍布全世界190个国家。本项目在研究了人脸识别的基础上，以Android智能手机为载体实现人脸识别功能，主要包括人脸图像采集功能、人脸检测功能、人脸预处理功能、人脸注册以及人脸识别功能。
其中Andrioid开发环境搭建，安装JAVA SE JDK，配置Java的环境变量，安装AndroidSDK+Eclipse，在Eclipse中安装ADT，配置DK等，然后进行模拟器AVD的创建和配置，运行模拟器的运行最后进行测试。
人脸数据采集模块通过调用Android摄像头进行拍摄，从而获得视频流数据。通过OpenCV for Android提供的方式，可以方便的获取视频流。
5 人脸识别技术的展望
结合现状对人脸识别技术发展的研究， 能够得出人脸识别技术随着IT技术、人工智能、机器学习的发展也在不断的完善，未来将被更广泛的应用到各个领域中。当前发展阶段中，较具有代表性的便是实现了人脸技术的自动化操作，能够进行自动识别，并配合图像处理技术、无线通信技术，应用到越来越广的领域中去。目前全球大的电子供应商，如三星、尼康、东芝等越来越注重人脸识别技术的发展。
参考文献
[1]基于云计算的大规模人脸特征检索[J]. 张志强. 计算机与现代化. 2014（07）
[2]嵌入式人脸识别门禁系统设计与实现[J]. 朱冰，朱敏. 中国防伪报道. 2011（12）
[3]人脸图像识别方法的研究[J]. 鲁鹏，鲁秀青. 中国科技信息. 2009（15）
项目基金：
本论文是2016 年自治区级大学生创新训练项目阶段性研究成果项目编号：201610595171
[关键词]人脸识别技术；图像识别与处理；Android客户端；机器人
中图分类号：P788 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）44-0178-01
0引言
人脸识别机器人属于服务机器人，服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类的服务工作。据国际机器人联盟（IFR）统计部门于2016年7月公布的最新资料显示，家用服务型机器人在2014年底，装置量已超过680万台，到2015年底，全球家务用机器人达到800万台，接下来的内四年服务机器人市场总值合计约100亿美元，到2018年，全球个人和家庭机器人市场的规模将达到300亿美元。中国对服务机器人的研究起步较晚，但对此十分重视，在近20年中依托863计划，中国的机器人创新制造实现了一个又一个飞跃。
1 研究方案
随着智能家居的普及，服务机器人也随之而来，为使我们的生活更加的智能化、方便化，本项目意在研究一个可以看家看门的电子机器狗，可实时传输其周围的情况和各种图片语音等信息。整个系统采用嵌入式系统ARM核心控制，外加音频输入输出模块、视频输入输出模块、无线通信模块、显示模块、图像算法模块，另外还有提供动力的电源模块。
选择arm9芯片+linux操作系统的方法构建机器狗的嵌入式硬件平台，以嵌入式微处理器为核心，主要由嵌入式微处理器、信息采集模块、储存模块、算法处理模块、显示模块和执行模块构成。嵌入式ARM处理器模块提供计算支持，从外围设备获取图像数据后，进行相应的图像操作对结果进行存储等，WiFi可用于嵌入式系统和外部设备通讯等。
当有来访客人时，嵌入式系统通过摄像头和语音采集模块采集访客的信息，存入存储模块并显示在显示模块中，通过图像处理模块将访客的图形信息处理之后通过wifi传送给Android上位机客户端，等待上位机端发出指令和收获上位机端发出图形语音信息用以处理，通过执行模块执行相应命令。
此外该机器人的软件的实现其全部功能的过程就是整个软件的实现过程。系统设计的基本流程，如图2。
3 图像处理人脸识别技术
一个完整的人脸识别系统一般包含人脸图像的获取、人脸检测与定位、人脸特征提取和特征比对四个主要环节。其中，如何快速、準确地进行人脸检测，如何准确地对检测到的人脸进行特征提取，直接影响到整个人脸识别系统的性能。本项目采用了经典的非线性的拉普拉斯特征映射方法提取人脸特征的提取。
首先使用opencv中的cvResize函数将摄像头拍摄到的原图像进行缩放，并转化为灰度图，然后使用EqualHist函数进行图像的直方图均衡化，之后对均衡化后的图像使用检测函数检测图像中的人脸，并将返回的人脸序列存储到CvSeq中，进行放缩变换，位置坐标长宽系数调整，转化为原坐标系中坐标以存储到faceVec中，然后将获取到的图像和原有收集进行比对，从而进行检测。
其中拉普拉斯特征映射方法（LaplacianEigenmaps，LE）是基于局部保持的思想，构建高维原始空间和低维特征空间在局部上的对应关系。它的具体流程主要包括：构建紧邻图、给边长赋权重、求出特征映射。
4 Android开发环境搭建及配置
基于目前Android平台已经成为全球最热门智能操作系统，其使用已经遍布全世界190个国家。本项目在研究了人脸识别的基础上，以Android智能手机为载体实现人脸识别功能，主要包括人脸图像采集功能、人脸检测功能、人脸预处理功能、人脸注册以及人脸识别功能。
其中Andrioid开发环境搭建，安装JAVA SE JDK，配置Java的环境变量，安装AndroidSDK+Eclipse，在Eclipse中安装ADT，配置DK等，然后进行模拟器AVD的创建和配置，运行模拟器的运行最后进行测试。
人脸数据采集模块通过调用Android摄像头进行拍摄，从而获得视频流数据。通过OpenCV for Android提供的方式，可以方便的获取视频流。
5 人脸识别技术的展望
结合现状对人脸识别技术发展的研究， 能够得出人脸识别技术随着IT技术、人工智能、机器学习的发展也在不断的完善，未来将被更广泛的应用到各个领域中。当前发展阶段中，较具有代表性的便是实现了人脸技术的自动化操作，能够进行自动识别，并配合图像处理技术、无线通信技术，应用到越来越广的领域中去。目前全球大的电子供应商，如三星、尼康、东芝等越来越注重人脸识别技术的发展。
参考文献
[1]基于云计算的大规模人脸特征检索[J]. 张志强. 计算机与现代化. 2014（07）
[2]嵌入式人脸识别门禁系统设计与实现[J]. 朱冰，朱敏. 中国防伪报道. 2011（12）
[3]人脸图像识别方法的研究[J]. 鲁鹏，鲁秀青. 中国科技信息. 2009（15）
项目基金：
本论文是2016 年自治区级大学生创新训练项目阶段性研究成果项目编号：201610595171