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        車載MOST攝像頭和人臉識別接口的設(shè)計與實現(xiàn)

        2015-05-08 00:55:04康夢博秦貴和
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)接口字節(jié)人臉識別

        康夢博,秦貴和

        (吉林大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林 長春 130012)

        車載MOST攝像頭和人臉識別接口的設(shè)計與實現(xiàn)

        康夢博,秦貴和

        (吉林大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林 長春 130012)

        將人臉識別技術(shù)與MOST車載環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,提出車載MOST人臉識別模塊.在MOST環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)中添加攝像頭和人臉識別接口,采用MOST異步通信方式,通過I2C總線傳輸數(shù)據(jù),并修改MOST幀邊界、增加帶寬.車載MOST攝像頭接口與人臉識別接口共同實現(xiàn)了人臉圖像采集、MOST異步通信、身份認(rèn)證的功能.實驗證明,該方法具有可操作性,可以滿足實際需求.

        人臉識別;MOST車載環(huán)狀網(wǎng)絡(luò);異步通信;I2C總線;MOST幀邊界

        0 引言

        隨著汽車電子技術(shù)愈來愈智能化,各種汽車應(yīng)用設(shè)備的推出,用戶體驗不斷豐富,并為人們的出行安全、生活娛樂帶來方便.而校車、公交車人流較大,乘客身份的確認(rèn)關(guān)乎車輛安全出行,因此身份安全認(rèn)證對于乘客安全乘車具有重大的意義.人臉識別技術(shù)具有安全、可靠、不易偽造的特點,能夠彌補(bǔ)諸如密碼、簽字、口令等身份認(rèn)證方式的容易丟失、遺忘的漏洞.基于人臉識別的這些特性,將其用于汽車內(nèi),能夠使操作過程便捷,提高識別結(jié)果的可靠性.

        目前,人們對用戶體驗的要求不斷提高,越來越多的多媒體以及信息通信技術(shù)被應(yīng)用于高檔汽車上,從而大大增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性.MOST(media oriented systems transport)作為專用信息娛樂系統(tǒng)和面向媒體系統(tǒng)服務(wù)的車載網(wǎng)絡(luò)協(xié)議,具有高帶寬、抗干擾、靈活等特點.[1]MOST框架采用環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[2],并支持信息娛樂系統(tǒng)高層、抽象層的接口和功能[3],可以在一個環(huán)中連接多個多媒體設(shè)備.

        本文系統(tǒng)在MOST環(huán)網(wǎng)中添加了用于采集人臉信息的攝像頭接口從節(jié)點,并在MOST娛樂主節(jié)點中添加人臉識別接口模塊,二者通過MOST異步信道傳輸從節(jié)點采集到的人臉信息,由主節(jié)點進(jìn)行處理識別,并給出控制消息,從而實現(xiàn)身份認(rèn)證的功能.本文首先從MOST幀協(xié)議與MOST環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)主從節(jié)點方面闡述系統(tǒng)設(shè)計,通過軟硬件兩方面進(jìn)一步介紹了系統(tǒng)的實現(xiàn),最后得出實驗結(jié)果.

        1 系統(tǒng)設(shè)計

        1.1 MOST網(wǎng)絡(luò)幀協(xié)議

        MOST50網(wǎng)絡(luò)使用的波特率為50 MB/s.即在相同的速率下,幀的長度可以增加到1 024位(128字節(jié)).MOST50幀的結(jié)構(gòu)由控制信道、同步信道、異步信道構(gòu)成.同步數(shù)據(jù)域主要用于音、視頻傳輸,異步數(shù)據(jù)通過共享信道的方式進(jìn)行大塊數(shù)據(jù)的傳輸(如圖1所示).其中控制信道與邊界標(biāo)志符分配了11字節(jié)置于幀首,同步數(shù)據(jù)域和異步數(shù)據(jù)之間有一個邊界標(biāo)志符,通過控制消息修改邊界標(biāo)志符,使二者的數(shù)據(jù)域能夠根據(jù)需求的變化進(jìn)行改變.明確3種數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)域還有一個優(yōu)點是傳輸過程中不會受到其他2個數(shù)據(jù)域的干擾.

        本文采用異步信道進(jìn)行圖像采集數(shù)據(jù)的傳輸,異步數(shù)據(jù)通過I2C總線在外部控制器(EHC)與智能網(wǎng)絡(luò)控制器(INIC)之間進(jìn)行傳輸.通過I2C總線進(jìn)行異步數(shù)據(jù)傳輸時,在數(shù)據(jù)鏈路層采用48字節(jié)數(shù)據(jù)鏈路層協(xié)議,該協(xié)議由48個字節(jié)構(gòu)成,協(xié)議頭部6個字節(jié)分別由起始域(即令牌)(1個字節(jié))、目標(biāo)地址(2個字節(jié))、數(shù)據(jù)域的長度(1個字節(jié))、數(shù)據(jù)源地址(2個字節(jié))組成.CRC校驗位(4個字節(jié))如圖2所示.

        圖1 MOST50幀協(xié)議

        圖2 采用I2C方式的48字節(jié)數(shù)據(jù)鏈路層協(xié)議

        1.2 MOST環(huán)網(wǎng)設(shè)計

        根據(jù)分工不同,實現(xiàn)人臉識別功能的MOST環(huán)網(wǎng)由采集人臉信息模塊的從節(jié)點和負(fù)責(zé)人臉識別模塊的主節(jié)點構(gòu)成.采集人臉信息模塊的從節(jié)點分為MOST網(wǎng)絡(luò)接口(INIC)、攝像頭信息采集模塊及異步數(shù)據(jù)發(fā)送模塊3個部分.攝像頭信息采集模塊是最主要的實現(xiàn)部分,對攝像頭采集到的圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理極其重要,直接影響到識別的結(jié)果,其處理過程包括圖像信息采集、圖片灰度化、從灰度圖片中檢測到人臉區(qū)域并提取、預(yù)處理.負(fù)責(zé)人臉識別模塊的主節(jié)點涉及MOST網(wǎng)絡(luò)接口(INIC)模塊、異步數(shù)據(jù)接收模塊及人臉識別模塊.人臉識別模塊包含圖像預(yù)處理、訓(xùn)練提取“特征臉”、識別3個過程.主節(jié)點與從節(jié)點功能整體結(jié)構(gòu)設(shè)計如圖3所示.

        2 系統(tǒng)實現(xiàn)

        實現(xiàn)本系統(tǒng)時,整個MOST環(huán)網(wǎng)由人臉識別目的節(jié)點、人臉信息采集源節(jié)點以及負(fù)責(zé)MOST網(wǎng)絡(luò)測試的Optolyzer 3050e節(jié)點構(gòu)成.Optolyzer在系統(tǒng)中充當(dāng)bypass節(jié)點,即對整個環(huán)網(wǎng)不產(chǎn)生影響,只負(fù)責(zé)MOST環(huán)網(wǎng)數(shù)據(jù)收發(fā)檢測.

        其中人臉識別目的節(jié)點為主節(jié)點,負(fù)責(zé)啟動以及管理整個MOST環(huán)形網(wǎng)絡(luò),在整個MOST環(huán)形網(wǎng)絡(luò)中充當(dāng)娛樂主機(jī)的作用,在本系統(tǒng)中主要負(fù)責(zé)圖像識別功能塊.人臉信息采集源節(jié)點是從節(jié)點,通過主節(jié)點控制信息的調(diào)用來實現(xiàn)圖像信息采集及處理功能.

        2.1 硬件結(jié)構(gòu)

        整個系統(tǒng)的MOST網(wǎng)絡(luò)接口模塊即MOST智能網(wǎng)絡(luò)接口控制器均采用OS81092,微處理器(EHC)采用mini6410的S3C6410芯片.由于MOST50的智能網(wǎng)絡(luò)接口控制器較之前的網(wǎng)絡(luò)接口控制器更加智能,因此它能夠不依賴于EHC而獨(dú)立工作,主要負(fù)責(zé)其所在MOST設(shè)備的基本網(wǎng)絡(luò)功能.微處理器則主要負(fù)責(zé)控制消息及異步數(shù)據(jù)的收發(fā)以及整個網(wǎng)絡(luò)管理.

        微處理器S3C6410與MOST智能網(wǎng)絡(luò)接口控制器之間傳送數(shù)據(jù)是通過I2C總線來完成的[4],而在通信之前要重啟智能網(wǎng)絡(luò)接口控制器,重啟的過程又需要對RST及INT腳進(jìn)行讀寫,涉及寄存器的操作,因此需要為S3C6410分別編寫I2C及GPIO驅(qū)動進(jìn)入內(nèi)核態(tài)來修改引腳屬性.[5]

        人臉信息采集源節(jié)點由智能網(wǎng)絡(luò)接口控制器INIC、mini6410和攝像頭組成.當(dāng)網(wǎng)絡(luò)接口控制器得到目的節(jié)點發(fā)來的recognize控制命令時,攝像頭會做出相應(yīng)的自動人臉區(qū)域檢測并有拍照動作,將經(jīng)過處理的圖像信息由S3C6410封裝成異步數(shù)據(jù)幀,通過I2C總線傳遞給網(wǎng)絡(luò)接口控制器并發(fā)送至人臉識別目的節(jié)點.

        人臉識別目的節(jié)點由智能網(wǎng)絡(luò)接口控制器INIC、mini6410和LCD屏幕組成.網(wǎng)絡(luò)接口控制器收到從源節(jié)點發(fā)來的圖像信息,通過I2C總線將異步數(shù)據(jù)傳遞給S3C6410,由S3C6410對收集到的圖像進(jìn)行訓(xùn)練或者通過訓(xùn)練好的特征臉進(jìn)行身份識別,并將結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)接口控制器發(fā)送給人臉信息采集源節(jié)點.

        電氣傳輸?shù)奈锢砜偩€由傳輸差分信號的雙絞線以及傳輸介質(zhì)和MOST網(wǎng)絡(luò)接口控制器間的發(fā)送器(或變壓器)接口構(gòu)成[6].系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖4所示.

        圖3 主從節(jié)點設(shè)計結(jié)構(gòu)

        圖4 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

        2.2 軟件實現(xiàn)

        實現(xiàn)人臉識別的MOST環(huán)網(wǎng)在軟件實現(xiàn)過程中將其劃分為MOST網(wǎng)絡(luò)配置、控制數(shù)據(jù)與異步數(shù)據(jù)的收發(fā)以及人臉識別模塊.

        2.2.1 MOST網(wǎng)絡(luò)配置

        MOST網(wǎng)絡(luò)配置包括以下幾點:

        (1) 微控制器S3C6410加載I2C以及GPIO驅(qū)動,初始化相關(guān)寄存器;

        (2) 各個MOST節(jié)點對智能網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行初始化,若是成功的初始化則向S3C6410發(fā)送中斷信號,否則轉(zhuǎn)向(2);

        (3) 將啟動網(wǎng)絡(luò)的人臉識別目的節(jié)點設(shè)置為網(wǎng)絡(luò)主節(jié)點,分配邏輯地址為0x100,人臉信息采集源節(jié)點為從節(jié)點,邏輯地址為0x101.其他節(jié)點為從節(jié)點;

        (4) 主節(jié)點重新設(shè)置MOST幀同步與異步信道間的邊界值,根據(jù)MOST高層協(xié)議,采用I2C傳輸?shù)漠惒綌?shù)據(jù),每幀異步數(shù)據(jù)最多為40字節(jié),根據(jù)同步與異步區(qū)域總共117字節(jié),而邊界標(biāo)志符是以4個字節(jié)為單位進(jìn)行變換,則根據(jù)公式117=1+(4×10)+(4×SBC)(其中SBC為邊界標(biāo)志符),則SBC為19;

        (5) 循環(huán)等待MOST網(wǎng)絡(luò)觸發(fā)事件.

        2.2.2 控制數(shù)據(jù)與異步數(shù)據(jù)的收發(fā)

        圖5 異步數(shù)據(jù)收發(fā)工作流程

        通過I2C接口進(jìn)行的控制信道與異步信道傳輸均基于MOST高層協(xié)議,它是一種面向連接的協(xié)議.即存在一個發(fā)送者與接收者,且連接是單向的,若是需要雙向傳輸數(shù)據(jù),則需要建立2個連接.連接建立協(xié)議格式為“DeviceID.FBlockID.InstID.FktID.OPT-ype.Length(Data)”,例如在網(wǎng)絡(luò)主節(jié)點調(diào)用從節(jié)點網(wǎng)絡(luò)功能塊修改邊界符的具體格式為“0x101.NetBlock.01.Boundary.SetGet.1(0x13)”,從節(jié)點收到控制主節(jié)點發(fā)來的控制消息之后,通過網(wǎng)絡(luò)接口控制器將控制消息傳遞給S3C6410來調(diào)用網(wǎng)絡(luò)功能塊設(shè)置邊界標(biāo)志符功能函數(shù).

        整個MOST網(wǎng)絡(luò)有一個令牌用來仲裁,當(dāng)整個MOST環(huán)網(wǎng)有多個功能塊想要發(fā)送異步數(shù)據(jù)時,每個欲發(fā)送異步數(shù)據(jù)的節(jié)點均會由系統(tǒng)設(shè)置優(yōu)先級,優(yōu)先級高的節(jié)點則獲取令牌,優(yōu)先發(fā)送異步數(shù)據(jù),當(dāng)?shù)?個獲取令牌的節(jié)點發(fā)送完畢的時候,釋放令牌,令牌在整個換網(wǎng)上依次傳遞;第2個高優(yōu)先級節(jié)點獲取令牌,進(jìn)行異步數(shù)據(jù)傳輸,依此類推.異步信道在收發(fā)數(shù)據(jù)時,主節(jié)點首先靜態(tài)分配一個字符串負(fù)責(zé)緩沖發(fā)來的異步數(shù)據(jù),從節(jié)點這邊通過建立連接調(diào)用主節(jié)點的異步數(shù)據(jù)接收緩沖字符串,讓主節(jié)點做好準(zhǔn)備接受異步數(shù)據(jù).當(dāng)發(fā)送的異步數(shù)據(jù)較大時,需要將發(fā)送文件進(jìn)行分段發(fā)送,本系統(tǒng)所發(fā)送的圖片文件為5 613字節(jié),由于異步信道在每個MOST幀占40個字節(jié),因此被分為多段進(jìn)行傳輸.而主節(jié)點會向從節(jié)點返回一個通知消息來報告異步數(shù)據(jù)是否接收成功,其主要工作過程如圖5所示.

        2.2.3 人臉識別模塊

        人臉識別模塊的整個實現(xiàn)過程被分為預(yù)處理、訓(xùn)練和識別3個階段.

        預(yù)處理階段:在光照條件差別不大的情況下,將從攝像頭采集到的圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像,檢測出人臉區(qū)域后進(jìn)行直方圖均衡化[7],并將每張人臉圖像向量化,按列連接成一個矩陣,作為訓(xùn)練樣本集傳入主節(jié)點存儲起來.

        訓(xùn)練階段:本文采用PCA算法,靜態(tài)加載預(yù)處理后的樣本矩陣,減去均值向量后,計算其協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量,這些特征向量即為特征臉[8],按一定比例(本文為95%)選取較大的n個特征值及對應(yīng)的特征向量,并將均值向量、特征向量及特征值存儲成一個xml文件.

        識別階段:加載之前產(chǎn)生的xml文件,將待識別人臉圖像(先減去均值圖像)投影到特征臉上,得到其在特征子空間的坐標(biāo),與訓(xùn)練樣本的特征值進(jìn)行比較,從訓(xùn)練樣本集中通過“歐幾里得距離”找到擁有最相似比率的原始圖片,而原始圖片與需要識別圖片之間的距離確定了兩圖片之間的相似度,1.0表示非常相似,0.0代表了特別不相似.本系統(tǒng)中將門檻設(shè)置為0.90,當(dāng)相似度不低于0.90時,表示用于識別的圖片成功與圖像庫中的某個人匹配,識別成功,否則識別失敗.

        3 實驗結(jié)果

        本文采用自行設(shè)計的MOST50節(jié)點搭建MOST環(huán)形網(wǎng)絡(luò)來作為實驗平臺,包括作為主節(jié)點的人臉識別模塊、從節(jié)點的圖像信息采集模塊,以及由德國SMSC開發(fā)的負(fù)責(zé)MOST網(wǎng)絡(luò)測試的Optolyzer節(jié)點.

        本文選取30個人進(jìn)行訓(xùn)練,負(fù)責(zé)圖像信息采集模塊的從節(jié)點為30人(每人采集10張圖片),并將進(jìn)行預(yù)處理后的圖片通過MOST異步信道發(fā)送到負(fù)責(zé)人臉識別模塊的主節(jié)點進(jìn)行后續(xù)處理.從Optolyzer檢測到的異步數(shù)據(jù)檢測信息如表1所示,圖片分段后通過異步信道成功傳輸.

        表1 異步數(shù)據(jù)傳送結(jié)果

        主節(jié)點將采集到的300張預(yù)處理過的圖片作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練,形成特征向量集.隨后,從進(jìn)行訓(xùn)練的30人中隨機(jī)選取20人采集識別樣本,進(jìn)行人臉識別測試.此外,本文另外選取非進(jìn)行訓(xùn)練的人員20人,進(jìn)行誤識率測試.每人采集5個測試樣本,結(jié)果在100個測試樣本中,有1個樣本被系統(tǒng)錯誤識別.識別與誤識率實驗結(jié)果如表2所示.

        表2 識別與誤識率實驗結(jié)果

        4 結(jié)束語

        車載MOST攝像頭和人臉識別接口成功地將人臉識別技術(shù)與MOST環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,實驗結(jié)果顯示該系統(tǒng)具有較高的準(zhǔn)確性,可以被應(yīng)用于校車及公交車上的身份認(rèn)證系統(tǒng),有效地解決了乘客乘車安全的問題.在技術(shù)更加成熟的條件下,可以考慮采用能夠增加3倍帶寬的MOST150協(xié)議,使用媒體本地總線MediaLB(Media-Local-Bus)代替I2C總線,并結(jié)合同步信道傳輸流數(shù)據(jù),實現(xiàn)圖像的實時采集,提高傳輸速率,進(jìn)一步改善系統(tǒng)的使用性能.

        致謝:感謝德國微芯公司提供了MOST異步通信的相關(guān)參考文檔以及MOST通信接口的設(shè)計方案,感謝秦貴和教授指導(dǎo)環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計,感謝王世堯同學(xué)對本文設(shè)計進(jìn)行的性能測試.

        [1] 秦貴和.黃永平.MOST汽車多媒體網(wǎng)絡(luò)[M].北京.北京理工大學(xué)出版社,2009:61-66.

        [2] 秦貴和.車上網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[M].北京.機(jī)械工業(yè)出版社,2003:3-5.

        [3] 陳維,黃永平,陳博,等.基于MOST網(wǎng)絡(luò)的多媒體信息傳輸設(shè)計與實現(xiàn)[J].吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版),2010,28(2):141-146.

        [4] 倉晨陽.車載MOST網(wǎng)絡(luò)異步數(shù)據(jù)通信的研究與應(yīng)用[D].長春:吉林大學(xué),2013.

        [5] 史曉龍.倪洪科.一種嵌入式系統(tǒng)設(shè)備驅(qū)動程序開發(fā)模型[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2004,36(5):111-114.

        [6] 安福菊.基于MOST網(wǎng)絡(luò)的車載語音接口設(shè)備的設(shè)計與實現(xiàn)[D].長春:吉林大學(xué),2010.

        [7] Shervini Emami.Introduction to face detection and face recognition [EB/OL].http://www.shervinemami.info/ faceRecognitionhtml,2012-06.

        [8] 張翠平,蘇光大.人臉識別技術(shù)綜述[J].中國圖像圖形學(xué)報,2000,17(11):7-16.

        (責(zé)任編輯:石紹慶)

        Design and implementation of vehicle-mounted MOST camera and face recognition interface

        KANG Meng-bo,QIN Gui-he

        (College of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun 130012,China)

        In recent years,face recognition technology is more and more mature,which has been widely applied to many fields.At the same time the user demand for automotive safety travel increasingly urgent,so the face recognition technology is combined with vehicle-mounted MOST ring network and the idea of face recognition system based on vehicle-mounted MOST networks is put forward.A face recognition node is added into the ring network,which is on the basis of MOST asynchronous communication that transmitting packet data via the I2C bus,the frame boundary is modified to increase asynchronous bandwidth.The vehicle-mounted MOST camera and face recognition interface realizes the function of image acquisition,image information asynchronous transmission,identity authentication.Experiments show that the proposed method is operable and meet the actual demand.

        face recognition;MOST network;asynchronous communication;I2C bus;MOST frame boundary

        1000-1832(2015)04-0074-05

        10.16163/j.cnki.22-1123/n.2015.04.016

        2014-07-15

        教育部重點實驗室資助項目(450060326078);工信部2011年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展專項資金資助項目(3D512F451421).

        康夢博(1989—),女,碩士研究生;秦貴和(1962-),男,教授,博士研究生導(dǎo)師,主要從事智能控制與嵌入式系統(tǒng)研究.

        T339 [學(xué)科代碼] 520·6099

        A

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