基于TMS320C6713的人臉識別系統(tǒng)設計

　　如圖8所示，KNN分類器可以判斷最接近的分類，但是并不能拒絕分類，于是產(chǎn)生了任何人的臉都將被分到內(nèi)置樣本集的一類中。這樣的分類方式是不可取的，所以必須加入是否拒絕的判定，流程圖如圖9所示。

　　如流程圖中顯示，當樣本點經(jīng)過PCA降維后，輸送至KNN分類器進行分類，所得到的結果一定可以判定為第K類，此時不能急于定論，先求出待測點與K類標號的樣本點的歐氏距離之和sum。定義兩個閾值a和b，如果suma值則判定為第一類；如果sum>b值則判定為拒絕類；如果sum介于a和b值之間，則引入精度控制量accuracy，計算出sum與a的差值，如若小于精度控制量accuracy，則判定為第K類，否則拒絕分類。由這樣的過程，間接解決了樣本錯分和無法判否的問題。
　　4 試驗結果
　　該實驗中，選定a的值為12 400，b的值為16 200，這兩個值的確定需要進行大量的實驗，從中找出規(guī)律。x的值的大小直接影響識別的效果，文中分別選取x=4和x=5進行了測試。
　　(1)x=4時：程序在測試可識別庫中的分屬12個人的36幅人臉圖像時，正確識別出其中的33幅，其余3幅圖像均被判否，0個判錯。程序在測試不可識別庫中的分屬3個人的33幅人臉圖像時，22幅圖像被成功判否，11幅被誤判；
　　(2)x=5時：程序在測試可識別庫中的分屬12個人的36幅人臉圖像時，正確識別出其中的25幅，其余l(xiāng)l幅圖像均被判否，O幅判錯。程序在測試不可識別庫中的分屬3個人的33幅人臉圖像時，28幅圖像被成功判否，5幅被誤判。
　　分析上面的實驗數(shù)據(jù)可知，x=4時，可識別庫的識別率為91．6％，不可識別庫的判否率為66．7％。x=5時，可識別庫的識別率為69．4-％，不可識別庫的判否率為84．8％。因此，應用于不同的場合時，應選擇不同的x值，當要求盡可能拒絕外來人臉時，可選x值為5，當要求盡量識別已知人臉時，可選x值為4。
　　5 結束語
　　此人臉識別系統(tǒng)的構建，充分考慮了其推廣性，未采用USB攝像頭作為圖像采集設備，而以通用視頻標準的模擬攝像頭取而代之，因此用戶在攝像頭選擇的時候，可以更加自由。同時該設備支持多種接口輸入，除了普通的R-jack口之外，還提供了Svideo，YPbPr和RGB等輸入方式。該設備的識別精度可達90％以上，基本滿足了識別要求。系統(tǒng)實時性好、攜帶方便，可以通過程序的修改推廣到動態(tài)圖像跟蹤、運動檢測等領域。