2026年全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛正在火热报名中！本次瑞芯微&飞凌嵌入式赛题选用了ELF 2、ELF-RV1126B与ELF-RK3506三款开发板作为参赛平台。其中，RV1126B是瑞芯微于2025年推出的新一代视觉芯片，可广泛应用于安防、工业检测、运动DV、AI眼镜、车载等领域。今天我们基于ELF-RV1126B开发板制作了一个人脸追踪演示案例，希望能为即将参赛的同学们带来一些灵感与启发。

人脸追踪项目解析

本次人脸追踪Demo基于ELF-RV1126B开发板实现，核心围绕“人脸检测-特征提取-特征匹配”三大环节展开，兼顾实用性与技术性，下面我们从开发流程和实现细节两方面，逐一拆解实操要点。

一、核心开发流程

人脸追踪的核心逻辑的是“捕获-提取-匹配”，整个开发流程清晰易懂，具体分为三个步骤：

1.1人脸捕获与检测：首先捕获输入图像，通过算法对图像中的人脸进行精准检测，确定人脸在图像中的位置，为后续处理奠定基础。

1.2人脸特征提取：对检测到的人脸区域进行特征提取，提取出能够唯一标识该人脸的特征信息，形成特征向量。

1.31:N特征匹配：将提取到的人脸特征，与预设的人脸底库特征进行1:N的比对匹配，判断当前人脸是否为底库中的目标人脸，实现追踪功能。

二、实现细节及效果

掌握开发流程后，核心在于把控每个环节的实现细节，这也是提升项目稳定性、优化效果的关键。以下是各环节的详细实操说明：

2.1 人脸检测：从预处理到结果输出

人脸检测是整个项目的第一步，重点在于适配模型输入、提升检测效率，具体细节如下：

预处理阶段：将输入图像按照“保持宽高比”的原则进行缩放，同时采用letterbox填充方式在目标尺寸内居中填充，确保图像适配模型输入要求。此外，支持多种图像格式，且优先使用硬件加速（RGA）进行处理，大幅提升处理速度。

推理与后处理：通过RKNN推理引擎执行检测模型，对模型输出结果进行解码、非极大值抑制（NMS）和坐标转换，最终获取原图中人脸的具体位置和关键点。其中，关键点包含5个核心位置——左眼、右眼、鼻尖、左嘴角、右嘴角，同时会输出人脸边界框和置信度，为后续特征提取提供精准依据。

2.2 人脸特征提取：标准化处理与特征保存

特征提取的核心是获取稳定、唯一的人脸特征，具体操作如下：

基于输入的整张图像，结合检测到的单个人脸5个关键点，通过仿射变换将人脸对齐为112×112的标准正脸图像，消除姿态对特征提取的影响。随后，将对齐后的标准人脸图像送入RKNN推理引擎，执行特征提取模型，提取出512维特征向量，并将该特征向量保存为二进制（.bin）文件，便于后续特征对比调用。

2.3 特征对比：余弦相似度计算

特征对比是实现人脸追踪的核心环节，通过计算特征相似度判断人脸匹配度，具体原理如下：

计算两张人脸特征向量（均为512维）之间的余弦相似度，通过遍历特征维度，计算两个向量的点积，以及各自的L2范数，最终通过“点积除以范数乘积”的公式，得到范围在[-1,1]之间的相似度得分。得分越高，说明两张人脸的特征越相似，越有可能属于同一人，从而实现人脸追踪功能。

希望这份实操解析，能帮助参赛同学们快速上手ELF-RV1126B开发板，打开项目思路。目前2026年全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛报名仍在进行中，我们鼓励参赛团队立足真实行业场景，深挖场景痛点，把所学的嵌入式专业知识转化为切实可行的解决方案，最终打磨出可落地、可现场演示的完整作品，真正实现从理论知识到工程实践的转化。