论文总字数：23162字

摘 要

随着信息技术的不断发展，对于安防等的安全性要求也越来越高，人脸作为重要的生物特征之一，引起了广泛的重视。依据人脸检测与识别的技术的产品层出不穷，并且随着AI技术的不断发展人脸检测识别也越来越成熟，技术成本也越来越低，不断的被应用到各行各业，有着广阔的发展和应用前景。

本文基于树莓派，使用OpenCV自带的，基于Haar和Adaboost的分类器，实现人脸检测，获取人脸中心的像素坐标，从而获取人脸的位置信息。基于树莓，使用免驱USB摄像头获取图像，在获取到人脸的位置信息后，经过坐标转换后，使用树莓派的GPIO直接驱动舵机实现人脸的检测追踪。

本文论述了，如何安装树莓派的操作系统，以及做一些配置以便于使用。并介绍如何安装使用numpy OpenCV实现人脸检测，再到如安装gpiozero扩展库，进而使用树莓派自带的GPIO，来驱动两个MG955舵机实现人脸检测追踪做了较为详细的叙述。本文能够实现人脸的实时检测和追踪。

关键词：树莓派 OpenCV 人脸检测 Harr Adaboost 舵机 人脸追踪

Abstract

With the continuous development of information technology, the security requirements for security and the like are getting higher and higher, and human face has attracted extensive attention as one of the important biological features. According to the technology of face detection and recognition, there are endless products, and with the continuous development of AI technology, face detection and recognition is becoming more and more mature, and the technical cost is getting lower and lower. It is continuously applied to all walks of life and has a wide range. Development and application prospects.

Based on the Raspberry Pi, this paper uses OpenCV's own classifier based on Haar and Adaboost to implement face detection and obtain the pixel coordinates of the face center to obtain the location information of the face. Based on Raspberry, the image is acquired using a drive-free USB camera. After obtaining the position information of the face, the coordinates are converted, and then the GPIO of the Raspberry Pi is used to directly drive the steering gear to realize the detection and tracking of the face.

This article discusses how to install the Raspberry Pi operating system and make some configuration for ease of use. It also introduces how to install face detection using numpy OpenCV, and then installs the gpiozero extension library, and then uses the GPIO that comes with the Raspberry Pi to drive the two MG955 servos to achieve face detection tracking. This article can realize real-time detection and tracking of faces.

Keywords: raspberry pie OpenCV face detection Harr Adaboost steering gear face tracking

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1人脸检测的研究背景及意义 1

1.2使用树莓派（Raspberry Pi）进行人脸识别 1

1.3 本文完成的工作 3

1.4 章节安排 3

第二章 人脸检测原理 5

2.1 Haar特征用于人脸检测 5

2.2 Adaboost算法 6

2.3模型训练 7

第三章 坐标转换 8

3.1 相机成像原理 8

3.2相机标定 9

3.3人脸与相机平面所成角度计算 10

第四章 硬件原理及接线 14

4.1树莓派 14

4.2Arduino 15

4.3舵机控制 16

4.3.1 MG955舵机简介和技术参数 17

4.4本文的硬件连接图 19

第五章 软件设计 21

5.1 树莓派系统安装和配置 21

5.2 Linux 23

5.2 编程语言与编程环境 24

5.3 多线程技术 26

5.4 程序实现与流程图 27

第六章 课题总结 29

参考文献 30

附录1 31

第一章 绪论

1.1人脸检测的研究背景及意义

人脸识别的发展基本和计算机技术的发展所同步，始于上世纪60年代，并伴随着计算机技术的不断发展。于1990年前后得到初步的实际应用，并以西方等计算机强国为主导。人脸检测技术是多种技术的集合体，其集中体现了人工智能技术和目标检测技术的发展。随着进入信息时代人们对于信息安全技术的需求日益增强，而人脸做为一种重要的生物特征，并且伴随着计算机技术于人工智能的发展，人脸识别技术的实际成本不断降低，其在各行各业都得到了极为光范的应用。

伴随着人智能的发展，人脸检测技术得到了极大的发展，其利用计算机视觉技术实现对树莓图像中人脸的检测。其此种技术可以用作人像身份判断的工具,因此我们也可以称之为人像识别。其中数据资源丰富、扩展性强、接受性强是人脸识别技术的主要特点。

随着社会经济的不断发展，科学技术的不断进步，人们对日常生活有了更高的要求，现在社会上人们更加注重信息的安全和方便，这使得各种技术都要符合方便和安全的功能。人脸识别技术就此孕育而生。人脸识别技术在很大程度上能够方便人们的日常生活，也有助于提高信息的安全性。

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