陳壽坤，鄭清蘭

（閩南理工學(xué)院實(shí)踐教學(xué)中心，福建 石獅 362700）

當(dāng)今社會(huì)，大多數(shù)公司、企業(yè)都會(huì)對員工的上、下班進(jìn)行考勤。常見的有通過比對指紋的考勤機(jī)、用帶磁的卡刷卡的考勤機(jī)、采用單片機(jī)為CPU的考勤系統(tǒng)等。指紋打卡主要是利用指紋膜打卡，若指紋膜用久了出現(xiàn)破損、丟失等情況就不能正常的打卡；刷卡主要是利用磁卡打卡，若磁卡無磁性或丟失也打不上卡，而且兩者都會(huì)出現(xiàn)由別人代替打卡的情況；而用單片機(jī)的考勤系統(tǒng)功能相對簡單、不穩(wěn)定，無法滿足當(dāng)今高效率、易存儲(chǔ)、識別度高的考勤系統(tǒng)的要求?，F(xiàn)在社會(huì)生物識別技術(shù)在各種場合都得到了廣泛的應(yīng)用，人臉是一種具有不可替代性的生物特征，因此采用人臉識別的各種考勤系統(tǒng)、門禁產(chǎn)品等也隨之產(chǎn)生，其中嵌入式人臉識別考勤系統(tǒng)，具有高效、安全、可擴(kuò)展的特點(diǎn)，適合各種公司的考勤、門禁出入、智能安防系統(tǒng)等[1-3]。

1 人臉圖像識別算法分析

人臉識別技術(shù)首先要采集不同的人臉圖像做為圖像比對數(shù)據(jù)庫，再對獲取的圖像進(jìn)行計(jì)算處理、去噪處理、提取特征參數(shù)等操作，以獲得最佳圖像，最后與數(shù)據(jù)庫中的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行比對。要想獲得高質(zhì)量的人臉圖像，事先要對征得到的圖像進(jìn)行科學(xué)的處理和計(jì)算。

1.1 圖像預(yù)處理

在用設(shè)備采集圖像時(shí)或多或少都會(huì)伴有一定的噪聲，它會(huì)使圖像降質(zhì)，影響到后期的人臉圖像識別，因此為了得到較優(yōu)質(zhì)的圖像，須對所采集到的圖像實(shí)行降噪處理。去噪的方式有多種，其中中值濾波是目前應(yīng)用較多的一種非線性濾波器[4-5]。中值濾波主要方法是將像素四周點(diǎn)的像素值按從大到小的順序進(jìn)行排列，然后取出中間值。設(shè)yij為數(shù)字圖像點(diǎn)xij的灰度值，中值濾波器的數(shù)學(xué)公式如下所示：

當(dāng)像素點(diǎn)為奇數(shù)時(shí)，中值就為中間的數(shù)；當(dāng)像素點(diǎn)為偶數(shù)時(shí)，就取中間兩個(gè)數(shù)的均勻值，經(jīng)由中值濾波去噪后，圖像效果如圖1所示。

圖1 去噪前后對比

1.2 人臉識別PCA算法

PCA人臉識別算法即主成分分析法，它的實(shí)質(zhì)是穿過線性變換取一組最優(yōu)向量基來重修原樣本，使誤差達(dá)到最小值，一般協(xié)方差矩陣S的對角化是通過特征值問題來實(shí)現(xiàn)的。

式中，N為樣本總數(shù)；xˉ為樣本均值，將特征值按自小到大的順序擺列，選取前m個(gè)為主元。樣本可用投影系數(shù)ai來表示它在特征子空間中的位置，表達(dá)，通過PCA算法，可從中提取到標(biāo)準(zhǔn)的人臉特征向量，由這些向量的線性加權(quán)給合來表示人臉圖像。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

人臉識別考勤系統(tǒng)主要是完成人臉圖像的采集、分析處理，并將處理好的圖像與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)比對進(jìn)行識別，選出符合要求的數(shù)據(jù)完成考勤。該系統(tǒng)選用ARM9為核心的嵌入式控制模塊，具有高速的圖像處理能力，能支持OS和TCP/IP協(xié)議，相較于其他的考勤設(shè)備具有使用安全、處理高效、無法復(fù)制等優(yōu)勢，其系統(tǒng)總體構(gòu)架如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)框架

整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架包括攝像頭、解碼模塊、緩存模塊、核心控制模塊、軟件算法、系統(tǒng)管理、設(shè)備終端機(jī)幾個(gè)部分。人臉頭像搜集采用網(wǎng)絡(luò)攝像頭，并選用TVP5147將采集的模擬信號轉(zhuǎn)換為所需的數(shù)字信號?？刂颇K是人臉識別的CPU，包括硬件和軟件兩部分，硬件圍繞ARM9系統(tǒng)來擴(kuò)展。軟件為操作系統(tǒng)及人臉圖像算法的實(shí)現(xiàn)，此模塊的作用是對算法的結(jié)果進(jìn)行識別，并發(fā)出相應(yīng)的控制信號。設(shè)備終端是整個(gè)系統(tǒng)的執(zhí)行部件，當(dāng)接收到信號時(shí)執(zhí)行考勤操作。

2.1 圖像采集優(yōu)點(diǎn)與解碼

人臉圖像采集采用網(wǎng)絡(luò)攝像頭，此攝像頭為USB端口輸出，使用基于CMOS的感光元件，此元件采用半導(dǎo)體制作流程，能將周圍設(shè)施一次性整合在單晶片中，節(jié)省了制作成本，且工作電壓低，可直接與ARM9的USB接口相連，不需要轉(zhuǎn)接電路。

解碼是將采集到的模擬信號轉(zhuǎn)為數(shù)字信號輸出的，這樣才能提取到可靠的數(shù)據(jù)。TVP5147是一種具有濾波功能的視頻處理器，內(nèi)部包含A/D轉(zhuǎn)換、數(shù)字解碼、視頻切換等電路，能將輸入的模擬視頻轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號輸出，支持多個(gè)分量視頻輸入并具有先進(jìn)的VBI功能[6-7]。幾乎所有常用的模擬視頻信號都能通過它進(jìn)行解碼。

系統(tǒng)通電時(shí)，首先對TVP5147進(jìn)行初始化，一般通過IIC總線完成。若系統(tǒng)初始化從Y[8....0]端口輸出9位視頻數(shù)據(jù)，那么其輸出的時(shí)序如圖3所示。

圖3 輸出時(shí)序

2.2 緩存模塊

解碼模塊TVP5147輸出的數(shù)據(jù)很難直接由ARM處理器同步讀取，所以設(shè)計(jì)中采用了CPLD控制器作為緩存單元，完成圖像的保存和更新。該設(shè)計(jì)中的緩存模塊選用CPLD器件的EPM7128S，該器件的引腳至引腳的邏輯時(shí)延最小為5 ns，最高的計(jì)數(shù)頻率可達(dá)175.4 Hz，引腳可設(shè)置為開漏輸出，帶有使能控制的可編程宏單元觸發(fā)器，并且還提供了JTAG接口，可實(shí)現(xiàn)在線編程[8]。其電路連接如圖4所示。

圖4 器件接口電路

2.3 控制模塊

S3C2440是三星公司開發(fā)的一種32位的CMOS微處理芯片，是基于ARM9內(nèi)核的產(chǎn)品。它具有4通道DMA并有外部請求引腳，8通道10 bitADC和觸摸屏接口[9-10]，管理電源和時(shí)鐘的模式多樣，可使用軟件來實(shí)現(xiàn)處理器工作頻率的切換。S3C2440主要應(yīng)用于手持設(shè)備和工業(yè)控制方面的處理器，具有功耗低、成本價(jià)格低、處理及運(yùn)算能力強(qiáng)等特點(diǎn)。該設(shè)計(jì)中主要采用DMA的數(shù)據(jù)傳輸方式從緩存器中讀取圖像數(shù)據(jù)，如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)連接示意圖

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)在運(yùn)行軟件時(shí)嵌入式操作系統(tǒng)選擇Linux，此系統(tǒng)運(yùn)行簡便且允許任何人修改源碼，運(yùn)用成本低，具有較高的開發(fā)效果。

3.1 開發(fā)環(huán)境

設(shè)計(jì)中PC機(jī)的主要作用是開發(fā)并運(yùn)行嵌入式系統(tǒng)的程序。ARM9嵌入式系統(tǒng)可以使用Linux開發(fā)環(huán)境，并采用ARM-Linux-gcc進(jìn)行鏈接，即可執(zhí)行代碼，在調(diào)試時(shí)使用串口與主機(jī)進(jìn)行通信[11]。Linux安裝交叉編譯環(huán)境搭建順序如下所示：

1）創(chuàng)建環(huán)境存放的目錄：sudo mkdir/usr/local/arm；

2）下載并解壓安裝包arm-linux-gcc-4.3.2tar.gzc到目錄/usr/local/arm下；

3）將原文件改為“PATH=/usr/local/sbin∶/usr/local/bin∶/usr/bin∶/sbin∶/bin∶usr/games∶/usr/local/arm/4.4.3/bin”；

4)查看路徑，若顯示內(nèi)容為“/usr/local/sbin∶/usr/local/bin∶/usr/sbin∶/usr/bin∶/usr/games∶/usr/local/arm/4.4.3/bin”說明編譯環(huán)境安裝完成。

3.2 程序流程

程序編寫采用C語言編程，程序運(yùn)行后，首先打開采集到的人臉圖像文件，再對圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得較準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)通過串口發(fā)送到人臉庫進(jìn)行比對，若符合要求則執(zhí)行考勤操作，若不符合則結(jié)束程序，等待下一輪采集的數(shù)據(jù)。整個(gè)軟件流程如圖6所示。

圖6 軟件流程

3.2.1 人臉圖像檢測

此部分用來檢測攝像頭采集到的圖像是否有人臉。首先，加載攝像頭拍的圖像；其次，在PC機(jī)中用圖像分檢器檢測所拍的圖像是否有人臉；最后，檢測人臉中是否含有眼睛從而來確定是否為人臉照片。人臉圖像檢測程序流程如圖7a所示。

3.2.2 人臉圖像識別

此部分用來確定所采集到的圖像為人臉庫中的哪一張。首先，加載要識別的圖像；其次，提取圖像的特征與人臉庫比對；最后，確定比對結(jié)果。人臉圖像識別程序流程如圖7b所示。

3.3 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的界面使用Qt設(shè)計(jì)，Qt廣泛應(yīng)用于嵌入式開發(fā)中，只要編寫一次程序和UI，就能跨不同的桌面與嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行部署，不用修改源代碼，從而減少了開發(fā)成本。系統(tǒng)的界面如圖8所示，單擊開始鍵，待識別人臉方框中就會(huì)出現(xiàn)攝像頭拍到的圖像；點(diǎn)擊檢測，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)紅色的小方框框住待檢測的具體臉面位置；點(diǎn)擊識別，在識別方框中就會(huì)出現(xiàn)人臉庫中與待識別框中相似的人臉；若采集的庫中沒有此人，則顯示“無此人”，點(diǎn)擊退出鈕即可。

圖7 人臉檢測與識別流程

圖8 人機(jī)界面

4 系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

系統(tǒng)測試時(shí)任意采集3個(gè)人的正面臉部照片，建立一個(gè)小型的人臉圖像為庫，如圖9a所示，在PC機(jī)上對這些照片進(jìn)行處理，形成.XML庫文件，并傳送到嵌入式開發(fā)板上。點(diǎn)擊Qt界面的開始鈕進(jìn)行系統(tǒng)的初始化，然后打開攝像頭在待識別方框中采集到的圖像。按下檢測，然后點(diǎn)識別，系統(tǒng)對采集的圖像進(jìn)行特征提取，與庫中圖像進(jìn)行比對，最后在識別結(jié)果中顯示出最相似的人臉，如圖9b所示。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)測試，系統(tǒng)在識別時(shí)受外限影響較小，在很大程度上提高了人臉識別的效率。

圖9 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié) 語

該設(shè)計(jì)結(jié)合了嵌入式和人臉圖像識別技術(shù)兩大方面，設(shè)計(jì)了一套智能考勤系統(tǒng)。從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的整體要求、圖像的算法研究、軟件的選擇應(yīng)用等方面進(jìn)行闡述，完成了整個(gè)考勤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果顯示，該系統(tǒng)能夠正確的識別出人臉庫中的圖像，此設(shè)計(jì)可根據(jù)需要進(jìn)行更改及擴(kuò)展，具有功能齊全、圖像識別度高、運(yùn)用方便、價(jià)格可觀等特點(diǎn)，能廣泛的應(yīng)用在各種需要考勤的場合。