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隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)逐漸進(jìn)入人們的生活。如何精確判斷人臉身份信息是具有挑戰(zhàn)性的課題，吸引了一大批研究者參與。隨著過去幾十年間研究熱情的高漲，越來越多的識(shí)別算法和相關(guān)學(xué)術(shù)論文如雨春筍般出現(xiàn)。
但是以往對(duì)人臉識(shí)別的研究主要是集中于算法上，但在實(shí)際應(yīng)用中有諸多因素需要考慮，例如視頻采集端的效率、人臉識(shí)別的時(shí)效性、系統(tǒng)的擴(kuò)展性等等。如何統(tǒng)籌兼顧這些問題是系統(tǒng)得到良好性能的關(guān)鍵。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及物聯(lián)網(wǎng)觀念的提出，新時(shí)代的視頻監(jiān)控系統(tǒng)越來越趨于小型化、智能化以及網(wǎng)絡(luò)化。而嵌入式正好符合這一趨勢，一般ARM處理器為32位且性能十分強(qiáng)大，用于視頻的采集和傳輸T作比較可靠。經(jīng)試驗(yàn)，在嵌入式ARM端進(jìn)行視頻采集并進(jìn)行遠(yuǎn)程傳輸具有較高的效率，但是一旦進(jìn)行復(fù)雜的圖像處理將會(huì)使得實(shí)時(shí)性得不到保證，計(jì)算能力相比于PC機(jī)較弱，所以在PC端采集到視頻流并進(jìn)行復(fù)雜的算法計(jì)算以滿足實(shí)際的需求。
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