汪小藝 王珺 魏志強(qiáng) 鄭英

摘 要：人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。本課題通過樹莓派、OpenCV等來完成圖書館門禁系統(tǒng)，通過錄入人臉信息，系統(tǒng)識別成功則開通門禁，識別失敗則報(bào)警。本系統(tǒng)完成了門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求，實(shí)現(xiàn)了圖書館的門禁智能化。

關(guān)鍵詞：樹莓派；Linux；OpenCV；圖書館門禁

0 引言

人臉識別門禁是基于先進(jìn)的人臉識別技術(shù)，結(jié)合成熟的ID卡和指紋識別技術(shù)而推出的安全實(shí)用的門禁產(chǎn)品。產(chǎn)品采用分體式設(shè)計(jì)，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識別及門禁控制內(nèi)外分離，實(shí)用性高、安全可靠。系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)信息加密傳輸，支持遠(yuǎn)程控制和管理，可廣泛應(yīng)用于銀行、軍隊(duì)、公檢法、智能樓宇等重點(diǎn)區(qū)域的門禁安全控制。

目前學(xué)校圖書館門禁依舊采用的是刷校園卡進(jìn)入的方式，對于同學(xué)們而言十分不便，而且也有外來人員借用本校學(xué)生校園卡進(jìn)入圖書館的現(xiàn)象。使用人臉識別方式進(jìn)入可以有效杜絕這類情況的發(fā)生，也方便同學(xué)進(jìn)入圖書館學(xué)習(xí)以及學(xué)校對于圖書館的日常管理。

1 設(shè)計(jì)思路

根據(jù)對預(yù)期功能的分析結(jié)合我們運(yùn)用的技術(shù)，首先需要給出總體設(shè)計(jì)方案，本課題所實(shí)現(xiàn)的人臉識別系統(tǒng)不僅包含硬件開發(fā)平臺，而且還有在開發(fā)平臺上運(yùn)行的各種端口函數(shù)、驅(qū)動程序和應(yīng)用程序，其中硬件部分主要有：視頻采集部件、視頻傳輸部件和視頻顯示部件；程序部分主要有：基于樹莓派的操作系統(tǒng)、視頻采集程序、視頻編碼程序、視頻傳輸程序、PC機(jī)上顯示程序等。系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的總體框架如圖1所示。

本次人臉識別系統(tǒng)的開發(fā)分為兩個(gè)部分實(shí)施：PC和嵌入式平臺。在PC平臺上，對設(shè)計(jì)好的人臉識別程序進(jìn)行調(diào)試，驗(yàn)證程序的整體機(jī)理和功能。程序功能沒有問題后，再將程序環(huán)境進(jìn)行重新配置，編譯成可以在嵌入式平臺上運(yùn)行的程序，然后移植到嵌入式平臺上驗(yàn)證運(yùn)行。這樣分兩步走的開發(fā)方式，雖然需要對程序進(jìn)行兩次編譯，但是，在程序的調(diào)試和驗(yàn)證過程中帶來了很大便利，對問題的查找和處理更高效率。

2 硬件平臺設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)使用嵌入式板卡作為其運(yùn)行的硬件平臺。對于嵌入式開發(fā)板，其運(yùn)行性能的關(guān)鍵是嵌入式處理芯片，作為嵌入式系統(tǒng)的核心部件，其運(yùn)算處理速度的快慢直接影響系統(tǒng)平臺的運(yùn)行效率。目前市面上存在多種內(nèi)核結(jié)構(gòu)的嵌入式芯片，包括ARM內(nèi)核芯片、IBM的Power PC、Intel的x86等，而以ARM為內(nèi)核的處理芯片在全球嵌入式芯片市場中占據(jù)主導(dǎo)地位[1]。

項(xiàng)目所選用的Raspberry Pi開發(fā)平臺采用的是高性能的樹莓派4B作為主處理器，支持的操作系統(tǒng)為：樹莓派專用系統(tǒng)Debian GNU/Linux、Fedora、Arch Linux、RISC OS、Windows10 IoT，搭載1.5 GHz的64位四核處理器（Broadcom BCM2711，Quad core Cortex-A72（ARM v8） 64-bit SoC @ 1.5 GHz），支持Bluetooth 5.0，兩個(gè)USB 3.0和兩個(gè)USB 2.0接口，雙micro HDMI輸出，支持4K分辨率，microSD存儲系統(tǒng)增加了雙倍數(shù)據(jù)速率支持，先前版本的microUSB供電接口在樹莓派4B中改為USB Type-C接口[2]。

3 模塊介紹

1）樹莓派4B英7寸顯示屏

樹莓派4B英7寸顯示屏的分辨率為1 024×600，功耗為0.84 A×5 V。通過顯示屏顯示運(yùn)行程序，并觀察運(yùn)行程序后的情況。

2）800萬像素4K超清攝像頭

對準(zhǔn)人臉首先檢測人臉，接著錄入人臉信息，將待識別人臉對準(zhǔn)攝像頭進(jìn)行識別。

3）樹莓派4B開發(fā)板

樹莓派4B開發(fā)板包含1.5 GHz四核64位ARM Cortex-A72 CPU，兩個(gè)USB 3.0和兩個(gè)USB 2.0端口，雙頻802.11ac無線網(wǎng)絡(luò)和4GB的LPDDR4 SDRAM。

4）LY03小型斜口電磁鎖

LY03小型斜口電磁鎖用來模擬圖書館門禁系統(tǒng)開門。攝像頭識別人臉后，若人臉信息能與庫中信息匹配，則開鎖；否則報(bào)警。

5）1路5 V繼電器模塊

此模塊高電平觸發(fā)，即模塊供電后，控制端口收到高電平繼電器導(dǎo)通，給門鎖供電。

6）蜂鳴器

蜂鳴器用來實(shí)現(xiàn)人臉識別不成功報(bào)警的功能，蜂鳴器電壓是2～3.5 V，工作電流小于25 mA，頻率為1.8～2.8 kHz。直流電源輸入經(jīng)過振蕩系統(tǒng)的放大取樣電路在諧振裝置作用下產(chǎn)生聲音信號。

4 軟件設(shè)計(jì)

4.1 基于OPENCV的人臉檢測

OpenCV是Intel公司支持的開源計(jì)算機(jī)視覺庫，輕量而且高效，由一系列C函數(shù)和少量C++類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。作為一個(gè)基本計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理和模式識別的開源項(xiàng)目，OpenCV可以直接應(yīng)用于很多領(lǐng)域，其中包括人臉識別的算法實(shí)現(xiàn)，是二次開發(fā)的理想工具[2]。

人臉識別功能包括以下幾個(gè)方面（如圖2）。

1）圖像采集和預(yù)處理

可以通過下載開源的人臉識別數(shù)據(jù)集以及自己拍照建立人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行圖像采集。由于大部分臉部檢測算法對光照、臉部大小、位置表情等非常敏感，圖像預(yù)處理是將檢測到的臉部后需轉(zhuǎn)化為灰度圖像，進(jìn)行直方圖歸一化處理。

2）人臉檢測

OpenCV采用一種叫做Haar cascade classifier的人臉檢測器，利用保存在XML 文件中的數(shù)據(jù)確定每一個(gè)局部搜索圖像的位置，并利用其內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行檢測。函數(shù)使用針對某目標(biāo)物體訓(xùn)練的級聯(lián)分類器在圖像中找到包含目標(biāo)物體的矩形區(qū)域，并將這些區(qū)域作為序列矩形框返回，最終檢測結(jié)果保存在變量中[3]。

4.2 基于Dlib的人臉識別

Dlib是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)C++庫，包含許多機(jī)器學(xué)習(xí)常用的算法。dlib先檢測人臉，然后通過Resnet生成一個(gè)128維的向量，Resnet有幾種不同深度結(jié)構(gòu)，dlib庫采用68點(diǎn)位置標(biāo)志人臉重要部位，再采用相應(yīng)模塊識別人臉。

4.3 部分設(shè)計(jì)代碼

1）讀取數(shù)據(jù)，設(shè)置攝像頭參數(shù)

5 實(shí)驗(yàn)過程

1）首先將軟件安裝好，連接硬件好；

2）將攝像頭打開，檢測人臉信息，并錄入人臉信息；

3）錄入人臉信息后，運(yùn)行識別程序，將攝像頭對準(zhǔn)已錄入信息的人臉，識別成功，顯示錄入姓名并開鎖；對準(zhǔn)未錄入信息的人臉，識別失敗，顯示unknown并報(bào)警。

6 結(jié)論

本項(xiàng)目以O(shè)penCV為核心，樹莓派為硬件基礎(chǔ)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了具有人臉識別功能的智能安防門禁系統(tǒng)。本智能門禁系統(tǒng)首先將授權(quán)的人臉信息進(jìn)行灰度化、降維及計(jì)算特征值等處理，再進(jìn)行準(zhǔn)備訓(xùn)練，得到授權(quán)人的相關(guān)信息。然后對攝像頭采集到的人臉信息進(jìn)行處理。經(jīng)過測試，該智能門禁系統(tǒng)較好地完成了人臉識別功能，識別成功開鎖，失敗則報(bào)警，完成了門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求，實(shí)現(xiàn)了圖書館的門禁智能化。

參考文獻(xiàn)：

[1] 周昕梓.樹莓派開始，玩轉(zhuǎn)Linux[M].北京：電子工業(yè)出版社， 2018.

[2] GOLDEN R.樹莓派應(yīng)用速成：網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用秘方.符鵬飛.譯.北京：科學(xué)出版社，2014.

[3] 朱偉.OpenCV圖像處理編程實(shí)例[M].北京：電子工業(yè)出版社， 2016.