文献综述
引言
随着人脸识别技术的不断进步，人脸识别已经应用到我们生活的方方面面，将人脸识别应用于商场导购是人脸识别的一个新的应用方向，通过对顾客进行识别，并与其购物清单建立联系，为用户在商场中进行购物指引，提高顾客购物体验。
本课题拟设计一款应用于商场的人脸识别系统，目的在于对顾客进行引导，以提高顾客购物体验。本系统由人脸检测部分，人脸识别部分，数据传输部分，三个部分组合构成。人脸检测部分用于获取人脸特征值，人脸识别部分用于对商场内顾客进行定位，数据传输部分在两部分之间建立桥梁。为了成功达成研究目标，通过阅读大量关于人脸识别以及人脸识别的工程应用文献，了解目前国际上对于人脸识别算法研究进度，同时学习、借鉴文章中对用人脸识别的应用技术。
本文通过对关于人脸识别与人脸识别应用文章进行总结提炼，从人脸识别研究背景开始（1），简述了人脸识别系统的搭载平台与开发环境（2）人脸识别过程以及识别过程中的技术难题（3）。列举了文献中针对技术难题所提供的解决办法（4），同时还对人脸识别应用于商场案例进行总结（5）。
1.人脸识别课题背景
人脸和人脸表情属性识别是生物特征识别领域中的重要分支。平时一般说到生物特征识别时，人们都会觉得神秘、魔幻、高科技。其实，往简单地说，生物特征识别的过程，就是先将生物特征建模、后续比对的一个过程。而往复杂地说，这是一门涉及到计算机视觉、机器学习、信息、图像处理、统计学和计算机科学等相关学科的技术。人脸识别技术与其他生物特征识别技术相比，拥有着很多先天优势。人脸识别过程中，计算机和人类一样通过观察人脸，学到人脸中一些有区分性判别性的特征，然后进行人脸比较，最后分区和确认个体的身份。这种识别方式和人类进行身份识别时使用的特征相似[1]。
2.人脸识别系统开发环境与搭载平台
2.1MicroPython[4]
Python是一种相对来说较为易于上手的脚本语言，并且具备极为强有力的社区支持，有很多并不是这一专业领域的 人通常都会把这一脚本语言当作其基础学习。然而令人惋惜的是，它没有办法做某些较为底层的操作，因此，在硬件领域里它并没有受到太多关注。MicroPython是一种较为精密简化而且效率高的编程语言，它是由 Python3 简化而来，其不但涵盖了 Python 标准库当中的一个小集，而且也有效地优化和改善了微控制器，甚至是受限环境当中的运行状态。利用 MicroPython 使用者能够完全依靠 Python 脚本语言来完成对硬 件底层的访问以及操控。例如，控制 LED 灯的灯泡或者LCD显示器，又比如，还能够操控电机、获取电压信息，以及实现对SD 卡的访问等等。
