硬件需求的概述
人脸识别技术是一种非常现代化和高效率的技术，它在各个领域中被广泛应用，这使得基于嵌入式的人脸识别毕业设计变得异常普遍。硬件设计是人脸识别毕业设计中最为关键的一部分，这需要依赖一些基础的硬件设备才能实现。基于嵌入式的人脸识别毕业设计需要用到一些硬件，但这些硬件并不是越多越好，而是需要根据具体任务的需求来去选择。
选择合适的硬件元件
基于嵌入式的人脸识别毕业设计需要选择不同的硬件元件，这些硬件元件之间有许多不同之处，如功耗、成本、可靠性等。所以需要根据具体的实现需求考虑一个平衡点，使得硬件设计方案既能够保证实现需求，也要能够控制硬件成本。一些常见的硬件设计方案包括 Raspberry Pi, Arduino, BeagleBone 等。这些硬件元件都拥有强大的计算性能和丰富的扩展接口，可以轻松适应各种复杂的人脸识别算法以及过程。
完全实现人脸识别的硬件成本解决办法
完全实现人脸识别任务需要非常昂贵的硬件设备，这会带来极大的技术成本和经济成本。目前一些国内外大型的厂商在人脸识别方面有着非常突出的成果，所使用的硬件成本很高，对于一些小型的毕业设计或者初创企业，这种硬件成本是难以承受的。为了降低硬件成本，开发人员可以使用树莓派等便宜的嵌入式主板，可以让嵌入式系统在极小的体积和简单架构下完成复杂的人脸识别任务。同时，多使用一些优秀的开源框架或者软件能够极大地降低人脸识别任务的硬件成本。一些典型的人脸识别框架包括 OpenCV, dlib, FaceNet 等。
总结起来，基于嵌入式的人脸识别毕业设计需要根据应用需求选取合适的硬件并结合某种人脸识别算法所需的计算资源和需要存储的数据的大小。在保证功能的基础上，可以通过对硬件的严格控制以及优化算法来实现最佳性价比。
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