STM32Cube AI Studio 使用教程

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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

方法

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

关于在真实环境光照下超过90%的人脸匹配准确率基准 ，虽然该数值初看似乎不高，但系统设计中融入了多重质量检查与运行保障措施，可确保安全门禁控制的高可靠性。合作伙伴可应要求提供认证及额外情境性能验证，或将其整合到未来版本以增强保障性。

应用概述

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。

传感器

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。

数据集和模型

模型：

• 专有embedUR人脸检测和关键点模型，输入尺寸： 224x224x3
• 专有embedUR人脸嵌入模型，输入尺寸： 112x112x3

结果

推理时间：每帧约100毫秒 每秒帧数：10 SRAM：1 MB PSRAM：3 MB