唐進(jìn)興

中國(guó)鐵建電氣化局集團(tuán)第五工程有限公司 四川 成都 610000

隨著高清視頻監(jiān)視系統(tǒng)在軌道交通領(lǐng)域中的大力推進(jìn)，在車站站廳、站臺(tái)公共區(qū)、出入口高清攝像機(jī)數(shù)量正在不斷增加，為地鐵運(yùn)營(yíng)維護(hù)、公安安保及應(yīng)急處突提供了便利的條件。人臉識(shí)別技術(shù)是一種生物特征識(shí)別技術(shù)，通過非接觸式遠(yuǎn)距離采集生物特征，數(shù)據(jù)獲取更加便利、直接，更能有效防范打擊各種暴力恐怖活動(dòng)和個(gè)人極端暴力犯罪行為，為公安部門在治安防控、人員管控等方面起到了重要作用。

1 人臉識(shí)別系統(tǒng)中的核心算法

1.1 人臉檢測(cè)算法

1.1.1 知識(shí)規(guī)則算法

人臉作為較為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，在不同位置分布著眼睛、鼻子、嘴等器官，這些器官具有某些固有特征，而且相互之間也保持著一定的關(guān)聯(lián)性。因此在對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別時(shí)，可以將這些規(guī)則作為識(shí)別時(shí)的基礎(chǔ)算法，以達(dá)到識(shí)別人臉的目的。例如，目前應(yīng)用較多的馬賽克圖識(shí)別法，便是此類算法的應(yīng)用產(chǎn)物，此方法的檢測(cè)原理在于，將人臉劃分為若干數(shù)量的馬賽克塊，在獲取到部分特征數(shù)據(jù)后，基于知識(shí)規(guī)則對(duì)于整個(gè)人臉圖像進(jìn)行還原，達(dá)到相應(yīng)的識(shí)別效果。同時(shí)此規(guī)則在應(yīng)用中也存在一些不足，即其識(shí)別結(jié)果只是大概閾值，閾值的不合理將會(huì)引起漏測(cè)、識(shí)別錯(cuò)誤的情況，另外，在人臉出現(xiàn)過大表情時(shí)也會(huì)導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤問題，這也是算法應(yīng)用時(shí)需改進(jìn)的內(nèi)容。

1.1.2 不變特征算法

從應(yīng)用情況來看，也會(huì)使用到不變特征算法，該算法在應(yīng)用中，主要基于人臉的某些固有特征來作為識(shí)別檢測(cè)參考，從而達(dá)到準(zhǔn)確識(shí)別人臉的目的。目前經(jīng)常使用到的不變特征包括人臉的膚色、邊緣輪廓、邊緣紋理等。在算法應(yīng)用中會(huì)搭建相應(yīng)的研究模型，利用模型來討論內(nèi)在信息，以此來整理出其他輪廓信息，達(dá)到信息準(zhǔn)確識(shí)別的作用。此類算法在應(yīng)用中，可以對(duì)人臉表情、姿態(tài)位置等內(nèi)容進(jìn)行適應(yīng)，而且可以得到較為準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果，但是在出現(xiàn)人臉遮擋、光照不合理的情況時(shí)，也會(huì)影響到識(shí)別結(jié)果的可靠性。

1.1.3 模板匹配算法

在人臉識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用中，末班匹配算法也具備了良好的應(yīng)用價(jià)值。該算法在實(shí)際應(yīng)用中，會(huì)搭建一個(gè)描述人臉特征的模板，在錄入人臉圖像之后，會(huì)對(duì)人臉特征模板進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，并且在輸入圖像子窗口相關(guān)數(shù)值后，也會(huì)將得到的求解數(shù)值和既定閾值進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)從中篩選出所匹配的人臉識(shí)別內(nèi)容。此類方法在實(shí)際應(yīng)用中，具備了便捷性、直觀性等特點(diǎn)，但是在應(yīng)用中也會(huì)受到人臉表情、人臉姿態(tài)、攝影視角等內(nèi)容的影響，因此在使用中也會(huì)將其作為人臉特征模板，搭配其他算法來提高識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

1.2 圖像處理算法

1.2.1 直方圖均衡化

在對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí)，進(jìn)行直觀圖均衡化處理屬于非常基礎(chǔ)的工作內(nèi)容。所得到的人臉圖像在灰度分布上處于離散分布狀態(tài)，假定圖像灰度處理區(qū)間為[0，L-1]，以此來完成灰度直方圖函數(shù)的建立，函數(shù)記作h（rk）=nk，在函數(shù)中rk表示圖像的第k級(jí)灰度；nk表示圖像中灰度值為rk的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。假定所得到直觀圖像可以分為M行N列的矩陣圖像，以此來得到歸一化圖像，此圖像可以記作P（rk）=nk/MN，其中P（rk）表示不同灰度級(jí)參數(shù)出現(xiàn)的概率，而這些分量的總和為1。這樣在分析過程中可以減少環(huán)境因素帶來的影響，提高人臉識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

1.2.2 中值濾波算法

在圖像處理活動(dòng)中，也會(huì)使用到中值濾波算法，該算法在應(yīng)用中屬于非線性濾波操作，具體的算法流程如下：假定濾波模板屬于3*3矩形，將該模板覆蓋到待處理圖像上，其中共有9個(gè)像素進(jìn)行覆蓋，對(duì)這些像素值進(jìn)行排序，同時(shí)從中取出中間數(shù)值來作為覆蓋圖像的中心數(shù)值，經(jīng)過數(shù)值處理后可以消除圖像中的椒鹽噪聲，具備良好的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)在該方法的處理中也會(huì)消除掉圖像中的細(xì)節(jié)信息，導(dǎo)致圖像比較模糊的情況。

2 人臉識(shí)別系統(tǒng)在軌道交通公安通信系統(tǒng)中的應(yīng)用要點(diǎn)

2.1 嵌入式操作系統(tǒng)

為了確保信息通信結(jié)果的合理性，在系統(tǒng)應(yīng)用中也會(huì)引入嵌入式操作系統(tǒng)，其主要的工作內(nèi)容是利用編寫程序來對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)督，從而減少了系統(tǒng)開發(fā)成本和時(shí)間，以提高系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)節(jié)的穩(wěn)固性。目前常用的操作系統(tǒng)如下：（1）Linux系統(tǒng)，該系統(tǒng)作為使用較為普遍的操作系統(tǒng)，屬于Unix體系，在系統(tǒng)應(yīng)用中也會(huì)使用到Linus Torvalds 這一內(nèi)核，在使用中具備了良好的兼容性，可以在ARM 平臺(tái)、MIPS平臺(tái)中進(jìn)行應(yīng)用。（2）Windows CE系統(tǒng)，該系統(tǒng)在使用中的核心結(jié)構(gòu)內(nèi)存較小（不到300kb），能夠根據(jù)相關(guān)要求完成多線程、多任務(wù)計(jì)算，并且可以搭建相應(yīng)的圖形界面，具備了良好的應(yīng)用價(jià)值。

2.2 程序交叉編譯與安裝

在系統(tǒng)的搭建中，也需要進(jìn)行程序交叉編譯與安裝，作用是更好的輔助信息傳輸，以提高分析結(jié)果的可靠性。在對(duì)程序進(jìn)行編譯與安裝時(shí)應(yīng)注意以下內(nèi)容：（1）在系統(tǒng)中安裝git 工具，同時(shí)也會(huì)在界面上搭建用于存放交叉編譯工具的文件夾，將完成安裝的git 工具放入到文件夾當(dāng)中。（2）在界面上安裝交叉編譯工具，在工具中也會(huì)提前配置好相應(yīng)的環(huán)境變量，在/.bashrc 文件中錄入軌道交通公安通信信息，集合目前的應(yīng)用情況可以得知，會(huì)使用到64位應(yīng)用系統(tǒng)，并按要求做好source .bashrc內(nèi)容的執(zhí)行處理，以滿足系統(tǒng)運(yùn)行要求。（3）在系統(tǒng)完成安裝后也會(huì)對(duì)其性能進(jìn)行測(cè)試，并且根據(jù)測(cè)試結(jié)果來調(diào)整程序內(nèi)容，以得到準(zhǔn)確的分析結(jié)果。

2.3 圖像采集系統(tǒng)

在系統(tǒng)應(yīng)用過程中也會(huì)使用到圖像采集系統(tǒng)，作用是對(duì)人臉信息進(jìn)行采集，便于后續(xù)圖像分析活動(dòng)的展開。在系統(tǒng)的具體應(yīng)用中，應(yīng)注意以下內(nèi)容：第一，做好CSI攝像頭的布設(shè)工作，在具體應(yīng)用中會(huì)依托 raspbian 來對(duì)攝像頭工作狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，以滿足不同情況下的應(yīng)用需求。第二，在對(duì)圖像信息進(jìn)行采集時(shí)，會(huì)使用到調(diào)用函數(shù)，即利用Cv Capture From Cam 函數(shù)來對(duì)攝影頭工作狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，以此來獲取到完整的影像資料。第二，完成初始圖像整理之后，也會(huì)借助cv Query Frame函數(shù)來對(duì)圖像信息進(jìn)行獲取，所得到的像素圖像也會(huì)進(jìn)行分析，對(duì)于像素較大的圖像也會(huì)使用cv Resize函數(shù)進(jìn)行處理，以得到用于人臉檢測(cè)的最佳比例圖像。第三，在實(shí)際應(yīng)用中也會(huì)使用 cv Cvt Color函數(shù)來對(duì)色彩進(jìn)行轉(zhuǎn)換和補(bǔ)充，以得到更加可靠地分析圖像。

2.4 人臉檢測(cè)系統(tǒng)

在系統(tǒng)運(yùn)行中也會(huì)使用到人臉檢測(cè)系統(tǒng)，在該系統(tǒng)的應(yīng)用中，主要工作是對(duì)靜態(tài)人臉進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，具體應(yīng)用流程如下：第一，對(duì)人臉圖像進(jìn)行二值化處理，對(duì)于得到人臉圖像色彩進(jìn)行調(diào)整，將其從傳統(tǒng)RGB彩色模型轉(zhuǎn)換為用于人臉檢測(cè)的YCr Cb彩色模型，根據(jù)要求對(duì)于圖像像素值進(jìn)行有效掃描，并且在參考閾值作用下得到準(zhǔn)確的二值化圖像。第二，對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行定位，在系統(tǒng)應(yīng)用背景下會(huì)對(duì)輪廓數(shù)k進(jìn)行確定，得到相應(yīng)數(shù)值后借助cv Find Contours 函數(shù)來進(jìn)行計(jì)算，以此來得到準(zhǔn)確的連通域面積數(shù)值。并且在應(yīng)用中也會(huì)使用cv Equalize Hist函數(shù)來對(duì)圖形進(jìn)行均衡化處理，從而得到較為準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果，提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性與實(shí)用性。

2.5 人臉識(shí)別系統(tǒng)

完成人臉檢測(cè)工作后，也會(huì)使用人臉識(shí)別系統(tǒng)來輔助相關(guān)工作的展開，以此來得到準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果，為后續(xù)工作的展開奠定基礎(chǔ)。從實(shí)際應(yīng)用情況來看，應(yīng)注意以下內(nèi)容：（1）做好SIFT 特征點(diǎn)提取工作，根據(jù)前期函數(shù)建立的應(yīng)用模型，可以對(duì)順利得到圖像中不同特征點(diǎn)的基礎(chǔ)參數(shù)，包括坐標(biāo)數(shù)據(jù)、尺度參數(shù)、描述符向量等，過程中會(huì)使用 calloc函數(shù)進(jìn)行處理，以得到滿足人臉識(shí)別活動(dòng)開展要求。（2）搭建KD樹模型，在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)在合理位置建設(shè)KD樹節(jié)點(diǎn)，同時(shí)也會(huì)使用方差維度函數(shù)、內(nèi)存函數(shù)來進(jìn)行處理，以此來得到方便分析整理的相關(guān)參數(shù)。（3）BBF搜索匹配處理，在過程中會(huì)使用應(yīng)用程序來對(duì)參數(shù)進(jìn)行整理，并且利用應(yīng)用程序來得到準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果，以提高分析結(jié)果的可靠性。

2.6 人臉注冊(cè)系統(tǒng)

在具體的應(yīng)用中，人臉注冊(cè)系統(tǒng)也具備了良好的應(yīng)用價(jià)值，這也為后續(xù)系統(tǒng)分析活動(dòng)的展開奠定良好基礎(chǔ)。在具體的運(yùn)行中，數(shù)值k表示現(xiàn)階段人臉庫當(dāng)中相對(duì)應(yīng)的灰度圖像數(shù)量，具體數(shù)值也會(huì)根據(jù)ID列表進(jìn)行獲取，具備良好的應(yīng)用價(jià)值。并且在每次注冊(cè)工作結(jié)束后，也會(huì)對(duì)寫入和輸入的ID列表文件進(jìn)行整理，而且在SIFT 特征點(diǎn)文件錄入后，使用fopen函數(shù)來對(duì)文件進(jìn)行處理，過程中會(huì)錄入特征點(diǎn)坐標(biāo)、尺度、主方向角度等參數(shù)，從而得到準(zhǔn)確的分析數(shù)據(jù)，滿足相應(yīng)的使用要求。另外，在應(yīng)用中也會(huì)使用fclose函數(shù)來對(duì)文件參數(shù)進(jìn)行整理，以提高SIFT 特征點(diǎn)文件整理結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.7 人機(jī)交互系統(tǒng)

除上述提到的應(yīng)用系統(tǒng)外，在實(shí)際應(yīng)用中也會(huì)使用到人機(jī)交互系統(tǒng)，其作用是提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的直觀性與有效性，以加快信息相互之間的交互效率。從實(shí)際應(yīng)用情況來看，在應(yīng)用中會(huì)借助glade設(shè)計(jì)來輔助相關(guān)活動(dòng)，而且為了確保公共交通工程識(shí)別結(jié)果的可靠性，也會(huì)將文件保存為glade 格式進(jìn)行存儲(chǔ)，在需要使用時(shí)又會(huì)重新轉(zhuǎn)換為圖像，以滿足不同情況下的人臉識(shí)別圖像應(yīng)用要求。該系統(tǒng)在具體應(yīng)用中的使用流程如下：① 依托系統(tǒng)中的Gtk Builder指針來對(duì)參數(shù)進(jìn)行整理，同時(shí)借助gtk_builder_new 函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，得到需要讀取的文件。②對(duì)于找到的文件也會(huì)在交互界面中對(duì)其進(jìn)行整理，即利用回調(diào)函數(shù)對(duì)相應(yīng)參數(shù)進(jìn)行編寫，從而還原文件最初的內(nèi)容，滿足相應(yīng)的使用要求[1]。

3 人臉識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用時(shí)的注意事項(xiàng)

3.1 做好人臉識(shí)別攝影機(jī)布置

為了提高所采集信息的完整性和準(zhǔn)確性，在應(yīng)用中需做好人臉識(shí)別攝影機(jī)布置工作，總結(jié)以往的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，所需要布設(shè)的位置集中在以下區(qū)域：（1）出入口電梯位置，乘客在乘坐電梯時(shí)會(huì)下意識(shí)抬頭看前進(jìn)方向，而且電梯區(qū)域可通過人數(shù)最多只有兩人，在該位置布設(shè)攝影機(jī)，更容易捕捉到完整人臉信息，提高信息識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。（2）入口閘機(jī)區(qū)域，人們?cè)诔俗壍澜煌üぞ咔?，都需要進(jìn)行車票驗(yàn)證，而且閘機(jī)寬度單次只允許通過一人，在該位置布設(shè)攝像機(jī)，也可以幫助公安部門掌握嫌疑犯的移動(dòng)軌跡，方便公安部門對(duì)嫌疑人進(jìn)行抓捕[2]。（3）出口閘機(jī)區(qū)域，和入口閘機(jī)一致，能夠控制出入人數(shù)，更加便于嫌疑人抓捕活動(dòng)的進(jìn)行。

3.2 選擇合適識(shí)別人臉攝影機(jī)

為了提高人臉識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性，也需要根據(jù)實(shí)際情況做好攝影機(jī)的選擇工作。從實(shí)際應(yīng)用情況來看，在攝影機(jī)選擇中需注意以下內(nèi)容：第一，考慮基礎(chǔ)安裝要求，參考《安全防范視頻監(jiān)控人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求》中的相關(guān)內(nèi)容，確定攝像機(jī)需滿足的像素、水平轉(zhuǎn)動(dòng)角、俯仰角、傾斜角等要求，以此為基礎(chǔ)來篩選合理的攝像機(jī)設(shè)備。第二，明確攝像機(jī)的環(huán)境要求，即參考相應(yīng)規(guī)范，對(duì)于攝像機(jī)需要適應(yīng)的光照條件、補(bǔ)光條件、捕捉速度等內(nèi)容進(jìn)行確定，尤其是背光條件下，所選攝像機(jī)也需要滿足攝像要求，提高識(shí)別結(jié)果的完整性和清晰度。第三，考慮攝像機(jī)的清晰度要求，即考慮攝像機(jī)的安裝高度，選擇不同分布分辨率的攝像機(jī)，以此來滿足不同場(chǎng)景下的應(yīng)用需求[3]。

3.3 搭建高效信息傳輸工程

為了確保信息傳輸過程的高效性，在實(shí)際應(yīng)用中也需要搭建高效信息傳輸工程。一般情況下常用的信息傳輸方式可分為異步傳輸和同步傳輸兩種，前者是指人機(jī)交互界面顯示圖像和實(shí)際圖像之間存在一些時(shí)間差，在技術(shù)先進(jìn)性不斷提升的背景下，異步傳輸誤差也縮減到了ms級(jí)。后者則是人機(jī)交互界面顯示圖像和實(shí)際圖像保持同步，根據(jù)軌道交通公安通信系統(tǒng)的運(yùn)行要求，可以使用較小時(shí)間間隔的異步傳輸模式來建立信息傳輸工程。以Zig Bee技術(shù)來作為主要載體，建立高效的信息通信工程，確保信息傳輸?shù)臅r(shí)效性，提高信息識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性[4]。另外，在工程建設(shè)中也會(huì)使用到暫存系統(tǒng)，以確保信息傳輸結(jié)果的準(zhǔn)確性與有效性。

3.4 做好數(shù)據(jù)比對(duì)和存儲(chǔ)工作

在實(shí)際應(yīng)用中也需要做好數(shù)據(jù)比對(duì)和存儲(chǔ)工作，這也是提高信息利用價(jià)值的重要保障。從實(shí)際應(yīng)用情況來看，應(yīng)注意以下內(nèi)容：第一，在獲取到初始信息后，會(huì)參考第二章中的應(yīng)用流程，對(duì)于獲取到的信息內(nèi)容進(jìn)行比對(duì)整理，從而篩選出有價(jià)值的應(yīng)用數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，滿足軌道交通公安通信系統(tǒng)的安全運(yùn)行要求。第二，等待所有數(shù)據(jù)完成整理后，也會(huì)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，在具體的處理活動(dòng)中，也需要做好數(shù)據(jù)分類和屬性標(biāo)注。并且在智能化技術(shù)的輔助下，也可以對(duì)識(shí)別出的人員移動(dòng)軌跡進(jìn)行整理，幫助公安人員更快的了解嫌疑人移動(dòng)軌跡，從而擬定更加可靠的抓捕計(jì)劃，提高相關(guān)工作的開展效率[5]。

4 結(jié)束語

綜上所述，人臉識(shí)別技術(shù)作為一種新型生物特征識(shí)別的技術(shù)，能夠有效地打擊違法犯罪和消除安全隱患，有助于精準(zhǔn)抓捕犯罪人員，提高公安人員的工作效率，給公安部門提供快速偵破案件的手段。特別是隨著算法不斷成熟，硬件不斷完善，人臉識(shí)別設(shè)備將在軌道交通安全領(lǐng)域內(nèi)扮演越來越重要的角色，發(fā)揮著越來越廣泛的作用。