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基于嵌入式图像的人员识别系统的设计与实现的中期报告
本项目旨在设计并实现一套基于嵌入式系统的人员识别系统，实现对进入某一区域的人员进行身份识别和记录。本报告介绍了本项目的现状和进展情况。
一、项目现状
1.系统需求分析已经完成，明确了系统的功能需求和性能指标。
2.硬件环境已经搭建完毕，包括选择合适的嵌入式处理器，确定摄像头类型和数量等等。
3.采用了深度学习人脸识别算法，并选择了相应的开源代码进行了修改和优化，目前训练集已经获得。
二、进展情况
1.图像采集模块已经开发完成，能够获取高清晰度的图像，并能够进行预处理。
2.图像处理模块已经初步完成，包括人脸检测、对齐、特征提取和匹配等步骤。
3.算法优化和模型训练已经开始，目前正在进行数据集的更新和筛选，优化算法的代码实现。
三、下一步工作计划
1.进一步优化算法的训练集和模型，提高识别率和准确性。
2.完善图像处理模块，增加对复杂场景下的人脸识别的支持，比如遮挡、光线变化等。
3.设计和实现管理界面，包括人员信息的录入、修改和查询等功能。
4.导入数据库和网络传输模块，实现对人员信息的存储和传输。
5.最终进行整体测试和调试，确保系统达到预期性能和功能。
本项目是一个非常有挑战性的任务，但我们相信通过团队的合作和努力，能够成功地完成这个项目。