劉亮

摘 要 智能門禁系統(tǒng)是安全防護(hù)系統(tǒng)中重要的組成部分，以人臉作為判決因子，判斷來訪者的合法性，以此來控制門的開關(guān)。當(dāng)紅外傳感器探測到有人時，觸發(fā)系統(tǒng)影像采集設(shè)備采集人臉圖像，人臉采集檢測識別系統(tǒng)將采集的圖像，經(jīng)過預(yù)處理、檢測、識別，判斷人員的身份是否合法。對于無權(quán)限入內(nèi)的人員，前端采集控制系統(tǒng)通過串口發(fā)送控制信號控制語音模塊進(jìn)行語音提示。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了系統(tǒng)方案的可行性，實(shí)現(xiàn)了以人臉為身份識別的智能門控。

【關(guān)鍵詞】人臉識別 職能門禁 OpenCV

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人口流動性日益增大，安全入口控制應(yīng)用的需求快速增長，生物統(tǒng)計識別技術(shù)得到了廣泛研究開發(fā)，智能門禁系統(tǒng)作為安全防護(hù)系統(tǒng)中重要的組成部分，受到了研發(fā)人員的重視。生物特征具有唯一、穩(wěn)定和普遍等特性，應(yīng)用較多的生物特征有人臉、指紋、虹膜和視網(wǎng)膜等。其中，人臉的采集與識別相對于其他生物特征來說，具有采集方便、直接、安全和快捷等特點(diǎn)，適合應(yīng)用于智能自動控制的場所。

人臉作為人類最重要的表達(dá)器官，可以向我們提供重要的信息，如性別、種族、情緒、年齡和性格等等，因此人臉識別技術(shù)也就必然成為人機(jī)交互的重要手段。人臉識別技術(shù)是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。利用人臉生物特征對人體進(jìn)行識別的技術(shù)，能夠很好地應(yīng)用在智能門禁系統(tǒng)中。文中基于人臉識別的智能門禁控制系統(tǒng)設(shè)計，主要包括門禁系統(tǒng)設(shè)計和人臉采集檢測識別部分。

1 職能門禁系統(tǒng)總體設(shè)計

基于人臉識別的智能門禁控制系統(tǒng)由前端采集控制系統(tǒng)和后臺人臉采集檢測識別系統(tǒng)組成。前端采集控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)前端的信息采集及人臉身份識別后的控制與語音報警處理；后臺人臉采集檢測識別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人臉圖像的采集、定位與識別，并通過串口發(fā)送控制信息給前端系統(tǒng)。系統(tǒng)框圖如圖所示。

熱釋電紅外傳感器檢測大門口是否有人靠近；當(dāng)有人靠近大門口時，光敏電阻檢測是否需要開燈為人臉采集進(jìn)行補(bǔ)光；通過串口發(fā)送信號給后臺人臉采集檢測識別系統(tǒng)，后臺接收到信號后，驅(qū)動影像采集設(shè)備采集圖像，經(jīng)過預(yù)處理、檢測、識別，判斷人員的身份是否合法。對于無權(quán)限入內(nèi)的人員，前端采集控制系統(tǒng)通過串口發(fā)送控制信號控制語音模塊進(jìn)行語音提示，對于合法的人員，前端采集控制系統(tǒng)發(fā)送信息控制繼電器打開大門。

2 人臉采集檢測識別系統(tǒng)算法

2.1 圖像預(yù)處理

圖像采集設(shè)備采集到的人臉圖像，因圖像的采集設(shè)備、光照條件、人臉姿態(tài)位置等因素存在差異，所以采集到的圖像可能會有各式各樣的噪聲，獲取的圖像若不經(jīng)過處理，將干擾人臉識別的效果。因此，為了準(zhǔn)確穩(wěn)定地獲取人臉特征，必須對圖像進(jìn)行規(guī)范化處理，消除噪聲，修正失真。

人臉圖像預(yù)處理主要包括：幾何規(guī)范化及灰度規(guī)范化。幾何規(guī)范化是指通過把兩眼瞳孔之間的距離作為系數(shù)比對整個圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)、縮放，形成符合訓(xùn)練集的人臉圖像標(biāo)準(zhǔn)?；叶纫?guī)范化是改善圖像質(zhì)量，并將其灰度統(tǒng)一到給定的標(biāo)準(zhǔn)，一般包括灰度變換、直方圖均衡化兩個步驟。

2.2 人臉檢測

AdaBoost是典型的集成機(jī)器學(xué)習(xí)方法。是針對同一個訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的弱分類器，弱分類器識別率好于隨機(jī)猜測的學(xué)習(xí)算法，所有迭代得到的弱分類器，并按照—定的權(quán)值疊加起來，得到一個強(qiáng)分類器。將多個強(qiáng)分類器連接起來，得到Adaboost級聯(lián)分類器。通過一組樣本的學(xué)習(xí)后，能夠達(dá)到理想的識別率的學(xué)習(xí)算法。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實(shí)現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來確定每個樣本的權(quán)值。將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。

2.3 人臉識別

主成分分析法（Principal Component Analysis PCA）是一種常用的基于變量協(xié)方差矩陣對信息進(jìn)行處理、壓縮和抽提的有效算法。PCA算法在降維和特征提取方面優(yōu)勢突出，在人臉識別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

PCA算法的原理是利用K-L變換抽取人臉的主要成分，構(gòu)成特征臉空間，識別時將測試圖像投影到此空間，得到一組投影系數(shù)，通過與各個人臉圖像比較進(jìn)行識別。利用特征臉法進(jìn)行人臉識別的過程由訓(xùn)練階段和識別階段兩個階段組成。

2.4 OpenCV的應(yīng)用

OpenCV的設(shè)計目的是執(zhí)行速度盡量快，主要關(guān)注實(shí)時應(yīng)用。它構(gòu)建了一個簡單易用的計算機(jī)視覺框架，幫助開發(fā)人員更便捷地設(shè)計更復(fù)雜的計算機(jī)視覺相關(guān)應(yīng)用程序。它采用了優(yōu)化的C代碼編寫，能夠充分利用多核處理器的優(yōu)勢。OpenCV提供了 MLL（Machine Learning Library）機(jī)器學(xué)習(xí)庫。MLL機(jī)器學(xué)習(xí)庫側(cè)重于統(tǒng)計方面的模式識別。MLL除了用在視覺識別相關(guān)的任務(wù)中，還可以方便地應(yīng)用于其他的機(jī)器學(xué)習(xí)場合。

OpenCV主體分為四個模塊，OpenCV的CV模塊包含基本的圖像處理函數(shù)和高級的計算機(jī)視覺算法。ML是機(jī)器學(xué)習(xí)庫，包含一些基于統(tǒng)計的分類和聚類工具。HighGUI包含圖像和視頻輸入、輸出函數(shù)，CXCore包含OpenCV的一些基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)函數(shù)。

3 人臉檢測識別門禁系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

人臉檢測識別門禁系統(tǒng)包括主界面程序模塊、New User模塊、User模塊、Records模塊、Help模塊、Exit模塊組成，其中New User模塊、Authenticate模塊均用到了OpenCV庫中的一些變量和函數(shù)接口。

進(jìn)入 New User 程序子模塊，即調(diào)用recognizeFromCam（）函數(shù)，首先通過運(yùn)行l(wèi)oadTrainingData（）函數(shù)判斷facedata.xml 數(shù)據(jù)庫中有無人臉圖像數(shù)據(jù)，如果facedata.xml數(shù)據(jù)庫中已有人臉圖像數(shù)據(jù)則從數(shù)據(jù)庫中讀取之前保存在數(shù)據(jù)庫中的訓(xùn)練集的人的名字、人的個數(shù)、訓(xùn)練臉的個數(shù)、特征臉的個數(shù)、特征向量、特征臉、平均臉等數(shù)據(jù)；如果facedata.xml數(shù)據(jù)庫中沒有人臉圖像數(shù)據(jù)，則說明系統(tǒng)是第一次開啟，還未進(jìn)行人臉檢測和識別。ecords 模塊后調(diào)用recordview函數(shù)，輸出訓(xùn)練圖像的個數(shù)、識別可信度、檢測用時、攝像頭分辨率等信息。

論文對基于OpenCV的人臉識別算法進(jìn)行了分析，并基于ARM芯片完成了 ARM 的移植，成功應(yīng)用于智能門禁系統(tǒng)中。系統(tǒng)前端以單片機(jī)為中心實(shí)現(xiàn)了信息采集及人臉身份識別后的控制與語音報警處理；通過攝像頭采集人臉信息，借助幾何規(guī)范和灰度規(guī)范實(shí)現(xiàn)人臉的規(guī)范化處理。通過Adaboost級聯(lián)分類器實(shí)現(xiàn)人臉檢測，采用改進(jìn)的PCA算法進(jìn)行人臉識別，用人臉作為身份識別控制門的開關(guān)；對不合法的來訪者發(fā)出聲音報警。經(jīng)過測試證明，該具有人臉識別檢測功能的門禁系統(tǒng)可以有效的減少非法闖入事件的發(fā)生，確保了智能家居的安全性。論文設(shè)計的基于 OpenCV 的智能門禁系統(tǒng)具有硬件配置簡單，系統(tǒng)占用資源較少等優(yōu)勢，此系統(tǒng)在智能家居上的應(yīng)用中具有良好的發(fā)展前景。

參考文獻(xiàn)

[1]王紅銳.智能門禁系統(tǒng)中人臉識別技術(shù)的研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2013.

[2]張鵬.高檔別墅區(qū)智能門禁管理系統(tǒng)設(shè)計[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2012.

作者單位

酒泉職業(yè)技術(shù)學(xué)院 甘肅省酒泉市 735000