如何通过人脸识别技术实现智能家居个性化

快速精准的熟人人脸识别技术通过为每位家庭成员提供量身定制的无缝便捷式个性化体验，提升智能家居体验。这项技术可即时识别熟人面孔与陌生人，根据个人偏好自动调整家居设置。通过本地化生物特征数据保护和极简维护需求，熟人人脸识别让日常交互更直观、更个性化。

embedUR融合边缘AI与STM32N6 MCU攻克这些挑战。该解决方案可在设备端直接部署完整人脸识别流程，彻底摆脱云端依赖，无需外部硬件加速器。通过移动端配套应用实现现代化注册流程，支持快速接入并安全无缝地将人脸数据传输到嵌入式智能门锁。所有匹配和管理均在本地运行，确保即时访问与可靠保护。

应用领域

• 个性化智能照明和气候控制
• 自定义多媒体和娱乐设置
• 智能厨房和家电个性化
• 健康监测与辅助服务
• 为家庭成员量身定制的通知和提醒

传统人员识别系统长期依赖云端识别、RFID或键盘输入，以及借助外部硬件加速器实现的人脸识别技术。尽管这些方案提供了基础功能，但各自存在影响用户体验、安全性和运营效率的固有局限。

传统解决方案的局限性催生了基于轻量级人脸识别模型的新方法，该模型直接在STM32微控制器上运行。这项创新实现了无需云服务或外部加速器的实时、隐私优先的生物识别认证。移动端配套应用可简化用户接入流程，通过直观的人脸注册将生物特征安全传输到嵌入式设备。

STM32边缘AI解决方案的主要优势：

• 完全设备端推理：消除云端依赖，降低隐私风险、延迟及运营成本
• 流畅的用户体验：移动应用简化注册流程且支持即时反馈
• 低功耗且体积小巧：轻松集成到电池供电及空间受限的设备中
• 快速响应：约70毫秒内完成身份验证

实时人脸识别系统通过摄像头采集图像，检测和验证人脸特征，提取嵌入向量，实现与现有记录的匹配或新增注册。该流程通过严格的质量检查和高效人脸匹配逻辑确保系统可靠性。

1.图像采集

从摄像头采集分辨率为224x224x3的RGB图像。

2.人脸检测

基于YOLOv8的模型识别图像中的人脸，输出边界框及人脸关键点。根据预设阈值滤除低置信度检测结果，并采用非极大值抑制 (NMS) 消除重叠区域，保留最可能的检测结果。

3.质量评估

检测到的人脸需通过多重验证检查以确保识别适用性：

• 关键点置信度 – 验证检测到的人脸特征点的可靠性。
• 鼻部位置 – 确认鼻子位于预期边界内，表明正脸姿态。
• 头部倾斜 – 拒绝垂直倾斜过大的人脸。
• 距离检查 – 根据人脸尺寸确保人脸与摄像头距离适中，既不过近也不过远。

只有符合所有标准的人脸才能进入下一阶段。

4.人脸预处理

有效人脸将被裁剪、调整尺寸并进行方向校正。此外还会执行倾斜角度检查，剔除过度旋转的人脸。预处理后的人脸数据随后进入识别流程。

5.特征提取

经过对齐的人脸数据通过基于ArcFace的模型进行处理，生成512维特征嵌入向量，该向量可唯一标识个体身份。

6.身份匹配

将生成的嵌入向量与数据库中存储的特征进行匹配以确定身份：

匹配成功：

• 如果相似度得分超过阈值且身份已知，则显示姓名。
• 如果身份未知，系统会提示用户分配姓名。

无匹配（高质量人脸）：

• 如果未找到匹配项但人脸质量达标，则将其作为新的无名称条目添加到数据库。

MB1854B摄像头模块搭载IMX335 CMOS图像传感器，提供高分辨率成像能力，可采集清晰细腻的RGB图像。IMX335特别适合计算机视觉任务，如实时人脸检测和识别。它拥有卓越的弱光性能和图像清晰度，确保在各种光照条件下均能可靠采集清晰数据。该传感器生成的RGB帧数据可作为人脸识别系统的输入。