随着嵌入式技术的发展,嵌入式平台在各个行业发挥着越来越重要的作用。智慧城市、平安城市及人工智能高速发展,使得人脸识别技术结合嵌入式平台已经逐步应用在智能安防、智能交通、考勤门禁、银行系统身份认证、税控身份识别等方面。基于Android的嵌入式人脸识别系统安装与携带方便,可以广泛应用于上述行业中,对社会安全和经济发展拥有重大意义。本文主要研究基于Texas Instruments(TI)AM3358处理器电子相框的设计与实现,本文在传统电子相框基础上增加了人脸识别功能,可以对照片进行归类。论文内容主要包括需求分析与方案设计、硬件方案设计与实现、人脸识别算法的设计与实现、软件系统的设计与实现、测试方案与结果分析五部分。(1)需求分析与方案设计部分:手机及数码相机的普及使得数码照片爆发式增长,实现对这些照片的管理、进行人脸排序查找功能的电子设备就很有商业价值,结合用户使用场景提出了系统的功能和性能需求,从需求出发结合现有技术条件,确定了以AM3358为主处理器,运行Android系统的人脸识别系统方案,并提出了方案的总体设计。(2)硬件平台基于TI的AM3358处理器由处理器核心电路、存储电路、显示电路、网络通信电路、电源电路与通用接口电路模块6部分组成一个嵌入式系统,该硬件系统功耗约在700mW左右,成本也非常低,是一款有很高性价比、有很大的商用价值的嵌入式系统。(3)人脸识别算法包括人脸检测、人脸识别、人脸聚类排序三部分内容。人脸检测算法使用基于Haar特征算法,为了区分人脸与非人脸,提高识别度,创新性提出了非人脸拒识算法,通过比较被检测的人脸和标准人脸的相似度,排除因为环境等外部干扰产生大量误检人脸;人脸识别算法为提高运算速度,使用特征脸方法运用主成分分析法(PCA)把人脸投影到300维坐标空间,再使用线性分析法(LDA)在这个空间中更好的获取子空间特征,并通过一些预处理算法优化人脸数据,达到提高识别度的目的;人脸聚类与排序属于数据挖掘的内容,本系统创新性将其应用到人脸识别领域,通过使用层次聚类算法实现人脸排序的功能。(4)整个软件系统框架包括三大部分:设计Java Native Interface(JNI)调用接口将算法以库的形式移植到Android系统,方便上层应用调用;设计人脸识别算法子系统用于实现与验证人脸算法相关功能;设计数据库系统,创建与更新原图库、人脸库、联系人库、人脸类库,用于人脸识别与排序的人脸输入与输出,从而形成一个嵌入式人脸识别系统。(5)测试方案与结果分析对设备进行了环境可靠性试验、电磁兼容性试验、整机功能测试及人脸识别算法的性能测试,充分验证了本方案的可靠性。