基于人臉識別的防疫系統(tǒng)研究

張建偉，霍進，李言章，伊其明，李路

（1.四川大學，成都610065；2.中石油新疆油田公司，克拉瑪依834000；3.新疆海納同創(chuàng)智能科技有限公司，克拉瑪依834000）

0 引言

新冠疫情爆發(fā)以來，全世界各個國家都受到了疫情的影響，并且積極開展了疫情的防控工作，疫情防控的關(guān)鍵是阻斷新冠病毒在如機場、火車站、地鐵等人員密集場所的傳播，利用人臉識別技術(shù)對人員密集場所進行管控勢在必行。鑒于如今市場上的人臉識別產(chǎn)品多數(shù)采用的是二維識別技術(shù)，不能對佩戴口罩人員進行精準快速的識別，且防偽能力較弱。為了提升人員密集場所的安全性，更好地實施疫情期間的各場所管控措施，降低人員感染風險，本文設(shè)計了基于三維人臉識別的防疫系統(tǒng)，該系統(tǒng)可對佩戴口罩人員進行精準識別，并具有實時測溫功能，擁有很強的防偽能力，有效滿足了人員密集場所的日常管控需求。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及原理

本文設(shè)計的三維人臉識別防疫系統(tǒng)主要使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、紅外條紋結(jié)構(gòu)光和熱紅外成像等技術(shù)。系統(tǒng)可自動對進出場所的人員進行身份識別、測量體溫和異常報警的操作，并可對相關(guān)數(shù)據(jù)進行智能處理。該防疫系統(tǒng)主要由身份認證、體溫檢測和閘機設(shè)備組成，其整個系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理如圖1所示。

圖1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理

該防疫系統(tǒng)采用人臉識別和身份證識別的方式對出入場所的人員進行核驗[1-4]，對于各種人員密集的場所，首次使用該系統(tǒng)，需要刷身份證或其他有效證件采集三維人臉圖像記錄人員信息，完成首次信息采集之后，可佩戴口罩直接刷臉通過，無需人工登記相關(guān)人員身份信息，避免二次交叉感染，提高了通行效率[5]。其檢測流程如圖2所示。

圖2系統(tǒng)檢測流程

該系統(tǒng)會對出入場所人員進行三維人臉識別和體溫檢測，若體溫檢測不合格，則會進行人工核查，人臉識別不通過則會讀取身份證信息進行人證核驗，人證核驗不一致再進行人工核查，人證核驗一致則進行人臉三維數(shù)據(jù)采集，以便下一次刷臉通過。

2 人臉識別與體溫檢測設(shè)計

2.1 人臉識別

機器學習中研究最多的領(lǐng)域是深度學習，目前已有多種深度學習模型得到應(yīng)用[6]，如深度受限玻爾茲曼機[7]、自動編碼器[8]和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]等，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最廣泛的深度學習模型之一，主要包括輸入層、卷積層、池化層和全連接層，其廣泛應(yīng)用于圖像識別領(lǐng)域[10]。本文提出了使用三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C3D）進行人臉識別，C3D是Ji等[11]提出的一種基于時域和空域的深度學習模型，與使用最多的二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，C3D能更好提取到人臉特征，實現(xiàn)對佩戴口罩人員的識別。本文所使用的C3D網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

為了對采集到的三維圖像進行處理，C3D使用三維卷積核對上一層網(wǎng)絡(luò)中的特征圖進行卷積運算，可以提取到更多的時域特征。具體的，第l層網(wǎng)絡(luò)的第j個特征圖上的像素點(x,y,z)的特征值記為，如下式所示：

式中blj為特征圖的偏置項，n為連接當前特征圖的第l-1層網(wǎng)絡(luò)的特征圖集，Sl和Tl分別是三維卷積核和的高度和寬度，Rl為三維卷積核的時域維度大小，wstrlj為連接上層特征圖的三維卷積核位置(s,t,r)的權(quán)重，f(x)代表激活函數(shù)。

2.2 體溫檢測

自然界中，不同溫度的物體會輻射出不同強度的紅外線，紅外線屬于電磁波的一種，波長范圍在0.78微米到1000μm之間，其中波長在1.5μm以下的紅外線為近紅外，波長在1.5μm到10μm的紅外線為中紅外，波長超過10微米的紅外線為遠紅外，而測溫模塊使用的熱紅外線的波長在2μm到1000μm之間。測溫模塊通過對人員面部進行熱紅外成像進行體溫測量，可由如下斯特藩-玻爾茲曼定律[12]得到被測人員體溫：

式中j*為輻射量，ε為黑體的輻射系數(shù)，σ為斯特藩常量，T為絕對溫度，單位為開爾文。

測溫模塊根據(jù)被測物體表面溫度波動導(dǎo)致輻射量變化進行熱紅外成像，可很好區(qū)分人臉各個區(qū)域和背景。測溫模塊的工作原理如圖4所示。

圖4測溫模塊工作原理

溫度測試模塊通過紅外熱成像鏡頭獲取人臉的紅外輻射，將其轉(zhuǎn)換為電信號，紅外輻射能量大小與電信號的強弱成正比，然后電信號轉(zhuǎn)換為光信號在屏幕上顯示，得到被測人員的可見熱紅外圖。

2.3 系統(tǒng)模塊實現(xiàn)

依據(jù)上述人臉識別原理，開發(fā)設(shè)計了三維人臉識別平板，三維人臉識別平板如圖5所示，此平板具有人臉識別和紅外測溫功能，采集精度達到0.2 mm，點云密度為5萬-8萬個，百倍于二維人臉細節(jié)特征，識別率達99.5%?？捎行цb別用照片、視頻、3D人皮面具及硬質(zhì)面具的仿冒。具體參數(shù)如表1所示。

圖5三維人臉識別平板

表1三維人臉識別平板具體參數(shù)

通過紅外測溫攝像機與三維人臉識別技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)非接觸式體溫快速篩查及人員身份核驗，構(gòu)建起高效的防疫管理控制系統(tǒng)。

2.4 人臉識別與體溫檢測實驗

人臉識別實驗在三維人臉識別平板基礎(chǔ)上選擇照片仿冒、視頻仿冒、人皮面具仿冒和硬質(zhì)面具4種仿冒攻擊場景，實驗結(jié)果如圖6所示。

圖6人臉識別實驗

由圖6可知，本文開發(fā)的人臉識別平板能有效阻止不同形式的仿冒攻擊行為，驗證了所設(shè)計的防疫系統(tǒng)具有很強的防偽能力。

體溫檢測實驗在紅外測溫攝像機基礎(chǔ)上隨機選擇8位同學作為測試人員，實驗結(jié)果如圖7所示。

圖7紅外測溫實驗

在30℃~45℃溫度范圍，本文所設(shè)計的測溫模塊溫度檢測精確度高達±0.3℃，具有很強的實用性。

3 系統(tǒng)應(yīng)用案例

3.1 校園應(yīng)用場景

基于人臉識別的防疫系統(tǒng)運用在校園場景之中，一方面可有效實現(xiàn)校園防疫管控，以達到精準測溫、人臉識別、異常報警、軌跡反查、區(qū)域防控及減少接觸等目的；另一方面可有效實現(xiàn)校園日常管理，以達到人員出入、訪客管理、安防監(jiān)控、考場監(jiān)控、考勤打卡及消防安全等目的。校園防疫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖8所示。

防疫系統(tǒng)先利用三維人臉識別平板實現(xiàn)人臉注冊，同時測量當前人員體溫，運用身份證或一卡通綁定該人臉注冊信息，并通過校園網(wǎng)將數(shù)據(jù)信息保存到學校信息管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中。完成注冊之后，該人員就可直接進行人臉識別通行校園，并實時檢測通行人員體溫。

圖8 校園防疫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3.2 醫(yī)院應(yīng)用場景

在急診科、產(chǎn)房、產(chǎn)科、兒科、檢驗科等位置安裝部署基于人臉識別的防疫系統(tǒng)，對不同區(qū)域不同科室的醫(yī)護人員設(shè)置不同的門禁權(quán)限，平時醫(yī)護人員出入時可以佩戴口罩通過人臉識別門禁進行身份識別，為醫(yī)護人員提供更加便捷和安全的門禁方式。醫(yī)院防疫系統(tǒng)主要由6部分構(gòu)成：基礎(chǔ)業(yè)務(wù)、臨床應(yīng)用、后勤管理、醫(yī)院安防、大數(shù)據(jù)中心和醫(yī)院業(yè)務(wù)系統(tǒng)。醫(yī)院防疫管控結(jié)構(gòu)如圖9所示。

圖9醫(yī)院防疫管控結(jié)構(gòu)

3.3 交通運輸應(yīng)用場景

地鐵、機場、火車站、汽車站、港口等人員密度特別大、流動性特別高的場所，在進出口處通過安裝人臉識別防疫系統(tǒng)，首次使用時刷身份證，人證核驗成功且體溫篩查通過后方可進出。同時系統(tǒng)自動采集人員三維人臉數(shù)據(jù)，與身份信息進行自動綁定，一次數(shù)據(jù)采集，全系統(tǒng)實時同步數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。交通運輸防疫管控結(jié)構(gòu)如圖10所示。

圖10交通運輸防疫管控結(jié)構(gòu)

3.4 工廠（油田）園區(qū)應(yīng)用場景

通過在園區(qū)大門、辦公樓、電梯間等安裝三維人臉識別及體溫檢測設(shè)備的人臉識別防疫系統(tǒng)，可實現(xiàn)人員“出入有憑據(jù)，權(quán)限可細分，進出可管控，軌跡可追蹤”的“分時段、分區(qū)域、分權(quán)限”精細化、精準化管理。在新疆油田采油一廠機關(guān)部署了4套識別終端，防疫管控結(jié)構(gòu)如圖11所示。

圖11工廠（油田）園區(qū)防疫管控結(jié)構(gòu)

4 結(jié)語

本文設(shè)計的基于三維人臉識別的防疫系統(tǒng)，主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)庫存儲3個模塊，可滿足如學校、醫(yī)院、車站等人員密度大、流動性特別高的場所疫情管控要求，實現(xiàn)了對佩戴口罩人員的快速識別，有效降低了感染的風險，經(jīng)過實地測試，所設(shè)計的系統(tǒng)可穩(wěn)定運行，并且具有很高的安全可靠性，應(yīng)用前景廣闊。