人脸识别技术涵盖了图像处理,模式分类以及机器视觉等学科。随着计算机技术的迅猛发展,人脸识别系统中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。传统的人脸识别系统由大型的、高性能的计算机和专用的成像设备组成,该类设备应用于大型的识别场合,具有海量存储的属性。但是在小型场合,如企业考勤、家庭防盗、手机解锁等,采用这样的计算机虽然在识别精度上能达到很好的效果,而由于其成本高,反而没有较好的市场效益。本文提出了构建小型人脸识别系统的方案,并从硬件设计、硬件调试和软件设计三方面详细描述了人脸识别系统硬件平台的设计流程。1、硬件电路的设计。首先描述了硬件设计的总体方案,然后将硬件设计按模块划分为电源模块设计、数据采集模块设计、分类识别模块设计和输入输出模块设计四部分,并详细阐述了其设计过程。2、硬件系统的调试过程。首先介绍了ADS交叉编译工具、H-jtag调试代理以及AXD调试工具的使用,然后设计了串口调试、TVP5147M1芯片的初始化调试等子程序,并描述了调试的结果。3、系统软件的设计和调试。软件设计包括嵌入式Linux操作系统的移植及设备驱动程序的开发、系统主程序的设计以及嵌入式WEB服务器的构建三个方面。在Linux操作系统移植部分,简要阐述了交叉环境的搭建、U-boot移植、内核编译以及文件系统建立,着重介绍了驱动程序的开发。采集程序部分包括主程序、TVP5147M1芯片初始化子程序、LCD控制子程序以及图片的保存程序等。最后简要描述了嵌入式WEB服务器的搭建过程以及实现的结果。本文选用三星公司生产的S3C2440A高性能ARM9处理器,系统执行效率高。根据设计,系统能完整采集单帧图片数据,有效地保护了数据的完整性。系统作为便携式人脸识别硬件平台,也可通过程序的修改适应各种图像采集场合的应用。