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        人臉識別車輛解鎖系統(tǒng)設(shè)計與驗證

        2019-11-22 01:39:42王振陽程志偉黃宏成劉彥博時良仁
        傳動技術(shù) 2019年3期
        關(guān)鍵詞:人臉識別用戶系統(tǒng)

        王振陽 程志偉 黃宏成, 劉彥博 時良仁

        (1.上海交通大學(xué)汽車電子控制技術(shù)國家工程實驗室; 2.上海交通大學(xué)學(xué)生創(chuàng)新中心,上海市 200240)

        2.2 軟件流程與算法

        基于人臉識別的車輛解鎖系統(tǒng)有兩種典型工況:人臉采集與錄入,車輛解鎖。

        在人臉識別過程中,需要將采集的圖像與參考圖像進(jìn)行比對。參考圖像的質(zhì)量對人臉識別的準(zhǔn)確率和成功率有較大的影響。為此,設(shè)計了如圖2所示的人臉采集與錄入流程。首先,校核權(quán)限,確保當(dāng)前用戶有執(zhí)行人臉采集的權(quán)限;校核通過后,進(jìn)入等待采集狀態(tài);在等待采集狀態(tài),收到用戶發(fā)出的人臉采集指令后,自動采集人臉圖像;采集的人臉圖像,首先需要經(jīng)過系統(tǒng)驗證,確保其符合參考圖像的要求(人臉完整、圖像清晰、曝光正常);在通過系統(tǒng)驗證且用戶允許的情況下,參考圖像將被錄入存儲系統(tǒng);如果未能通過上述驗證過程,則返回等待采集狀態(tài);在等待采集狀態(tài)收到用戶發(fā)出的結(jié)束采集指令,或未通過權(quán)限校核,則結(jié)束人臉采集流程。

        車輛解鎖的流程如圖3所示。首先需要確定解

        圖2 人臉采集與錄入流程Fig.2 Process of face collection and entry

        圖3 車輛解鎖流程Fig.3 Process of face recognition

        鎖任務(wù)(車門解鎖或啟動解鎖),調(diào)用相應(yīng)的傳感器采集圖像并進(jìn)行預(yù)處理,然后進(jìn)行人臉識別,如果人臉識別通過,則執(zhí)行相應(yīng)的解鎖功能。

        人臉識別是車輛解鎖流程的核心步驟,具體包含人臉(位置)檢測、活體檢測和人臉(特征)識別三個步驟。人臉檢測采用的Haar-like特征的級聯(lián)分類器[4],該算法精度和實時性都較好;活體檢測基于修改后ResNet18實現(xiàn)[5],并利用遷移學(xué)習(xí)簡化了訓(xùn)練工作;人臉識別則采用FaceNet[6]。

        3 系統(tǒng)的驗證

        為了驗證算法的有效性和硬件系統(tǒng)的可行性,并為系統(tǒng)的改進(jìn)和實車測試提供參考,在一套模擬系統(tǒng)上進(jìn)行了實驗。其中,感知模塊選用了一枚500萬像素的夜視IR-CUT紅外濾鏡攝像頭;執(zhí)行模塊選用了一臺JX6221舵機(jī),并通過拉繩帶動真實車鎖以顯示更直觀的效果;人機(jī)交互模塊選用了顯示器和無線鍵鼠;計算與控制模塊選用了Raspberry Pi 3B+開發(fā)板和Movidius NCS計算棒;電源模塊則選用了5 V直流電源。

        由于需要驗證硬件系統(tǒng)的可行性,因而在選擇模擬系統(tǒng)硬件時盡量保證其與設(shè)計系統(tǒng)的性能接近。Raspberry Pi與現(xiàn)有許多車機(jī)或ADAS計算單元一樣,都是基于ARM,操作系統(tǒng)也是較為常見的Linux,模擬系統(tǒng)上運行的程序可以較方便地移植到實車上。Raspberry Pi的性能與車機(jī)的CPU接近,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理能力較弱,考慮到許多ADAS系統(tǒng)的計算單元都針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理進(jìn)行了優(yōu)化,添加了Movidius NCS計算棒加速推理運算。

        經(jīng)過實驗驗證,系統(tǒng)可以較好地區(qū)分真實人臉和照片中的人臉圖像。由于采用了監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,利用合適的訓(xùn)練集,算法還可區(qū)分其他偽造的人臉特征。

        系統(tǒng)的人臉識別準(zhǔn)確率也較高。人臉識別模塊采用的FaceNet在LFW數(shù)據(jù)集上曾達(dá)到99.63%的準(zhǔn)確率,高于正常人類的識別能力,能夠勝任解鎖車輛的任務(wù)。在實驗過程中,未曾出現(xiàn)將非用戶誤認(rèn)為用戶而解鎖的情況,不過偶有用戶無法解鎖的情況,主要原因如下:

        (1) 參考圖像存在問題,在早期還曾出現(xiàn)參考圖像中無法檢測到人臉的情況。在對人臉采集與錄入流程進(jìn)行改進(jìn),加入有效性驗證步驟后,該問題已基本解決;

        (2) 解鎖圖像采集質(zhì)量不佳。這一般是由于光照和相機(jī)抖動等原因?qū)е碌?,因而在實車布置時要注意此類問題。

        (3) 系統(tǒng)的運行速度相對較慢。在人臉識別過程中,人臉圖像校核的速率約為每秒5幀,使用時可以感受到明顯的卡頓。不過,在人臉采集與錄入的過程中,系統(tǒng)運行相當(dāng)流暢,并不存在卡頓。可見系統(tǒng)運行的瓶頸主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。

        總的來說,系統(tǒng)的算法是有效的,且具有較高的準(zhǔn)確率;系統(tǒng)的硬件方案是可行的,但需要配備針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理優(yōu)化的計算單元。

        4 結(jié)論

        本文設(shè)計了一套基于人臉識別的車輛解鎖軟硬件系統(tǒng),并在基于Raspberry Pi和Movidius NCS的平臺上對算法和硬件進(jìn)行了驗證。實驗證明,系統(tǒng)可以較高的效率和準(zhǔn)確度實現(xiàn)基于人臉識別的車輛解鎖,并可有效區(qū)分真實人臉和照片上的人臉特征。整套系統(tǒng)創(chuàng)新性高,實用性強(qiáng),符合車輛智能化、網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展趨勢。

        后續(xù)研究將主要圍繞兩方面展開:一是采用不同的數(shù)據(jù)集對算法進(jìn)行訓(xùn)練,以便識別不同的偽造人臉特征;二是在已有工作基礎(chǔ)上,將系統(tǒng)移植到實車,進(jìn)行更全面的驗證。

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