劉青林 楊益 重慶科創(chuàng)職業(yè)學(xué)院
引言:對于傳統(tǒng)的實驗室管理來說,主要采用的是人工管理模式,不僅需要對實驗室的出入人員進行登記,同時也需要核實他們的身份,不僅增加了管理人員的工作強度,同時也無法對登記信息以及核實信息的準確性進行有效保障。而對于人臉識別技術(shù)來說,能夠?qū)@些問題進行有效解決,在人臉圖像采集、檢測、對比、匹配以及認證等的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)實驗室的自動化管理,因此需要增強對這種技術(shù)的重視,并對其進行靈活運用。
人臉識別技術(shù)在應(yīng)用過程中涉及到了很多設(shè)備,主要體現(xiàn)在門禁控制器、視頻攝像機、報警設(shè)備、電子門鎖、后臺主機以及RFID卡等等。其中,門禁控制器會通過低頻通信接口對RFID信息進行搜索,在對信息進行接收之后,會通過后臺對人像信息進行查詢,再和視頻采集信息進行認證,如果認證結(jié)果不一致,或者是出現(xiàn)了異常的情況,那么就會發(fā)出警報。并且,門禁控制器也會通過相應(yīng)程序和后臺主機進行通信,對實驗室的報警設(shè)備以及電子門鎖等進行控制,進而發(fā)揮報警以及門禁等功能[1]。
當主機對RFID信息進行接收之后,會利用視頻攝像機采集圖像,再將圖像信息傳給后臺主機,讓后臺主機對人臉圖像進行認證,在此基礎(chǔ)上對其進行存儲。在進行認證時,主要是通過人臉檢測技術(shù)對視頻中的人臉圖像進行檢測,如果沒有發(fā)現(xiàn)人臉,那么會對人臉圖像進行再次采集,如果發(fā)現(xiàn)了人臉圖像,那么會通過形狀匹配策略,實現(xiàn)人臉圖像和基于RFID信息認證的人臉圖像的匹配,再結(jié)合認證與匹配結(jié)果,對實驗室的報警裝置以及門鎖控制裝置等進行有效驅(qū)動。具體來說,體現(xiàn)在下述兩個方面:
第一,系統(tǒng)在接收到RFID信息之后,會對攝像頭進行啟動,通過攝像頭對人臉圖像進行抓拍。在此基礎(chǔ)上生成靜態(tài)圖片;第二,通過對膚色、固定標記、發(fā)色、物體顏色以及背景結(jié)構(gòu)等已知信息進行有效利用,能夠從背景當中對頭部進行有效分離;第三,根據(jù)人體五官分布情況,能夠?qū)θ四樀拇笾路秶M行明確;第四,可以通過灰度調(diào)整對光線變化問題進行解決;第五,在經(jīng)過上述步驟之后,會對人體圖像進行獲得,并且可以將其和人臉圖像庫中的圖像進行對比認證。
第一,通過對形狀匹配算法以及匹配策略等進行有效運用,可以對人臉特征點進行有效獲得,主要體現(xiàn)在臉部、眉毛、嘴巴、鼻子以及眼睛等部位;第二,需要對基準點進行合理選擇,這些基準點主要包括下巴中點、右嘴角、上嘴唇中點、右眼角、鼻尖以及右眉角等部位,最后再計算基準點和其余特征點的夾角,進而對角度直方圖進行獲得;第三,在獲得直方圖的基礎(chǔ)上,可以建立一個坐標系,并對這個坐標系進行合理劃分,將其劃分成若干區(qū)域,可以將人臉特征點落入到各個區(qū)域的個數(shù)設(shè)置成Ri(m),其計算公式為:
Ri(m)={YjPi:Yjbin(m)}。
其中,i指的是各個基準點;m指的是劃分區(qū)域,P為坐標系中心點。通過計算,會得到一個區(qū)域矩陣,也就是說劃分了幾個區(qū)域,就會得到幾個維度的矩陣,在人臉認證過程中,可以將兩張人臉圖像轉(zhuǎn)化成兩個矩陣,對矩陣進行分析計算,其計算結(jié)果是一個0到1之間的數(shù)值,這個數(shù)值和1越接近,那么兩張人臉圖像就越匹配[2]。
對于實驗室管理來說,在對人臉識別技術(shù)進行應(yīng)用時,會受到相關(guān)程序、系統(tǒng)軟件以及周圍環(huán)境等的影響,其中環(huán)境主要體現(xiàn)在光線、光照、光源以及距離等方面,所以在后續(xù)的人臉識別技術(shù)研究過程中,筆者建議可以從識別程序、識別軟件以及環(huán)境影響因素等方面入手,進而增強人臉識別效果,全面發(fā)揮其對實驗室管理的重要作用。
結(jié)論:總而言之,要想增強實驗室管理效果、降低管理人員的工作強度,就必須對人臉識別技術(shù)進行充分運用。對于實驗室管理人員來說,應(yīng)該對人臉識別技術(shù)的應(yīng)用原理以及流程等進行明確,在此基礎(chǔ)上對其進行合理運用。對于人臉識別技術(shù)研究人員來說,應(yīng)該從識別程序、系統(tǒng)軟件以及環(huán)境影響等方面對其進行深入研究,對其的不足之處進行有效彌補,進而全面發(fā)揮其對社會發(fā)展的重要作用。