一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统的制作方法
【专利摘要】本实用新型涉及一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，包括主控模块以及与其相连的数据存储模块、报警模块、显示模块、参数命令输入模块、网络接口模块；所述网络接口模块连接有若干个节点控制模块，每个所述节点控制模块均连接有环境监测补光模块、视频图像采集模块、显示模块。本实用新型克服对红外图像以及自然光的依赖，能够通过多节点控制，实现多点的人脸检测识别，具有丰富人机交互模式以及外围接口，提高系统的适用范围与实用性。
【专利说明】
一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统
技术领域
[0001]本实用新型涉及人脸检测与识别技术，特别是一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统。
【背景技术】
[0002]随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。其中，人脸检测与识别技术是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，并且近几年来在模式识别领域得到成功的应用。如今，人脸检测识别系统在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是在机关单位的安全和考勤，网络安全，银行，海关边检，物业管理，军队安全，智能身份证，智能门禁，司机驾照验证和计算机登录系统中。
[0003]然而，由于在人脸识别过程中用于识别的特征数据和采集的图像数据维数高且数据量大，不仅要进行大量而复杂的计算，而且还需要较大的存储空间和较高的处理能力，使得目前大多数的人脸识别系统都是基于PC架构实现，不利于移动，缩小了人脸识别系统的适用范围和影响了系统的实用性。
[0004]为了提高人脸检测识别系统的适用范围与实用性，目前广泛使用的人脸识别门禁、考勤等系统采用的一种方案是:前段使用可任意移动的便携式嵌入式系统完成人脸的图像采集，然后通过网络将采集的图像信息传输到后端，由后端的PC机完成人脸检测识别过程。虽然该方案在一定程度上提高了人脸检测识别系统的实用性，但是这种工作模式下的系统体积较大，依然达不到任意移动的目的，应用场合受到一定的限制。
[0005]另外一种方案是现有的基于近红外图像嵌入式自动人脸识别系统，该方案需要红外摄像头以及红外补光，并且，现有的系统在人脸检测时盲目地获取所有人脸信息，而不是有目的地获取某一张或几张人脸图像信息，增加了系统的复杂度。
【发明内容】
[0006]有鉴于此，本实用新型的目的是提供一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，克服对红外图像以及自然光的依赖，通过多节点控制，实现多点的人脸检测识别，具有丰富人机交互模式以及外围接口，提高系统的适用范围与实用性。
[0007]本实用新型采用以下方案实现:一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，具体包括主控模块以及与其相连的数据存储模块、报警模块、显示模块、参数命令输入模块、网络接口模块;所述网络接口模块连接有若干个节点控制模块，每个所述节点控制模块均连接有环境监测补光模块、视频图像采集模块、显示模块。
[0008]进一步地，所述参数命令输入模块包括红外设备，用以通过红外接收的方式采集参数命令。
[0009]进一步地，所述视频图像采集模块包括摄像头设备。
[0010]进一步地，所述的主控模块包括ARM芯片。
[0011 ] 进一步地，节点控制模块为FPGA+STM32架构。
[0012]进一步地，所述环境监测补光模块包括灵敏型光敏电阻传感器。
[0013]进一步地，所述显示模块为7寸的TFT彩屏。
[0014]进一步地，所述报警模块包括GPRS通信模块，用以通过短信形式进行报警。
[0015]较佳的，所述每个节点控制模块控制视频图像采集模块采集视频以及图像信息，并从中检测出人脸图像的位置以及大小从而获取若干人脸图像信息;所述节点控制模块控制环境监测补光模块，当光照不足时进行自动补光;所述节点控制模块控制显示模块显示摄像头采集到的视频图像信息，并在显示器上显示人脸图像信息的位置，大小等;人脸图像信息通过网络接口模块传送到主控模块;主控模块获取人脸图像信息的特征向量，并调用数据存储模块将特征向量存储到存储器特定空间中；主控模块将存储器中的人脸图像信息与已有的人脸图像信息做匹配识别，识别结果调用显示模块输出显示；主控模块可以调用参数命令输入模块，用户可以通过红外设置人脸匹配度阀值，当匹配识别结果低于人脸匹配度阀值时，主控模块调用报警模块发出警报。
[0016]与现有技术相比，本实用新型可以根据环境光的变化自动调整系统进行补光，不需要特定的红外摄像头。同时本实用新型可以任意增加若干个节点，可拓展性强。本实用新型基于嵌入式平台，让系统便于移动，体积小，多个节点控制模块，使得适用场景更广泛。本实用新型节点控制模块采用FPGA+STM32架构，系统处理速度快，可编程性能高，资源利用率更低，开发难度低。本实用新型丰富了人机交互，用户可通过红外设置参数。
【附图说明】
[0017]图1为本实用新型的结构不意图。
[0018 ]图2为本实用新型的实施例流程示意图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图及实施例对本实用新型做进一步说明。
[0020]如图1所示，本实施例提供了一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，具体包括主控模块以及与其相连的数据存储模块、报警模块、显示模块、参数命令输入模块、网络接口模块;所述网络接口模块连接有若干个节点控制模块，每个所述节点控制模块均连接有环境监测补光模块、视频图像采集模块、显示模块。
[0021]在本实施例中，所述参数命令输入模块包括红外设备，用以通过红外接收的方式采集参数命令。
[0022]在本实施例中，所述视频图像采集模块包括摄像头设备。
[0023]在本实施例中，所述的主控模块包括ARM芯片。
[0024]在本实施例中，节点控制模块为FPGA+STM32架构。
[0025]在本实施例中，所述环境监测补光模块包括灵敏型光敏电阻传感器。
[0026]在本实施例中，所述显示模块为7寸的TFT彩屏。
[0027]在本实施例中，所述报警模块包括GPRS通信模块，用以通过短信形式进行报警。
[0028]较佳的，在本实施例中，主控模块采用ARM芯片，体积小、低功耗、低成本、高性能的特点使得搭载ARM芯片的人脸检测识别系统成本更低，适用范围更加广泛;其大量适用寄存器的特点使得系统的运行速度得到显著的提升，而在人脸检测识别过程中，这一点尤为重要;并且ARM芯片可搭载的外围模块众多，为系统提供了许多并且可供选择的外设，可对应不同的需求搭载不同的外围模块，增强了系统的灵活性。
[0029]具体来说，主控模块采用ARM芯片作主控芯片，运行嵌入式Iinux系统，实现人脸检测与识别功能。其中，人脸检测包括离线训练与检测过程，主要分为三个步骤执行，第一，使用积分图快速计算检测中要用到的特征;第二，基于Adaboo st的学习算法，选择关键特征生成简单而有效的分类器;第三，采用级联的方式组成分类器，这样可以很快的排除背景区域，从而节省更多的计算专注于那些更可能是人脸的区域。人脸识别包括特征脸空间的构造，训练样本的特征提取以及基于特征脸的人脸识别。
[0030]在本实施例中，节点控制模块采用FPGA+STM32架构，与节点控制模块相互连接通信的有环境监测补光模块，视频图像采集模块，显示模块以及通过网络接口模块与主控模块相连接。STM32用来作数据流的控制以及与主控模块之间的交互;采用FPGA来作视频图像数据的采集，灵活度高，FPGA的并行处理运行能高速的采集视频图像数据，大大提高了系统的运行速度;STM32不间断的检测环境监测补光模块，在光照不足时自动进行补光。
[0031]具体来说，本实用新型以FPGA作为采集系统的控制单元进行逻辑控制实现采样，采用视频同步分离器LM1881芯片来完成视频信号符合同步信号提取电路，FPGA与STM32数据交换部分采用双口RAM来实现数据交换，双口RAM作为视频图像数据的中间存储区，图像采集部分由STM32负责启动控制以及采集数据的读取，同时，将RAM划分为两块区域进行图形图像数据的缓存，一块缓存用于图像的采集，另一块用于外部对图像数据的读取，STM32可以读取改存储区中的图像数据。
[0032]在本实施例中，在系统开始运行开始时，主控模块首先在与主控模块相互连接的显示模块上实现人脸检测识别系统用户界面，用户界面基于miniGUI图像界面实现;调用参数命令输入模块通过红外获取用户输入的信息;节点控制模块调用环境监测补光模块时刻监测环境信息，在光照不足时自动进行补光；调用视频图像采集模块获取视频图像信息并在显示模块上显示获取的图像信息，将图像信息通过网络接口模块传输到主控模块，主控模块进行人脸检测与识别过程，将特征信息存储到数据存储模块，并根据用户输入的参数判断是否调用报警模块进行报警。主控模块反馈信息到各节点，各节点模块调用显示模块在显示屏幕上框出人脸位置，并标注信息。
[0033]在本实施例中，参数命令输入模块采用红外输入;显示模块采用7寸的TFT彩屏;环境监测补光模块采用灵敏型光敏电阻传感器；视频图像采集模块采用视频同步分离器LM1881芯片来完成视频信号符合同步信号提取电路；网络接口模块采用GPRS技术来实现；数据存储模块采用W25Q128 Flash芯片。
[0034]如图2所示，本实施例还提供了一种基于嵌入式平台的多节点控制人脸检测识别系统的具体实施流程。
[0035]系统运行开始时，首先会进行系统初始化，主控模块等待用户输入参数进行模式选择以及设定匹配度的初值S，系统分为两种工作模式，训练模式以及检测识别模式。训练模式是为了获取已知用户样本库，为后面的监测识别过程提供基准。
[0036]若用户输入参数选择进入训练模式，节点控制模块调用环境监测补光模块，时刻监测环境光照情况，当光照不足时进行自动补光，调用视频图像采集模块采集图像信息。
[0037]节点控制模块调用网络接口模块将图像信息传输给主控模块。
[0038]主控模块采用Adaboost算法训练图像样本，获取图像特征向量。图像特征向量代表采集到的一副图像的图像信息。
[0039]主控模块对所有的图像特征向量进行运算，将所有图像特征向量映射到特定空间，生成图像特征空间。
[0040]主控模块采用Iike-haar算法构建分类器。具体来说，首先提取Haar特征，每个Haar特征都一一对应着一个若分类器，每个弱分类器都是根据它对应的Haar特征的参数来进行定义的。
[0041]主控模块采用like-haar算法将分类器级联，构建级联分类器。加强分类效果，加快分类速度。单个弱分类器分类能力很弱，不能用来做分类用，需要将这些若分类器合并，形成一些性能较好的强分类器，级联分类器是把若干个分类器分级串联到一起，分类器会一级比一级复杂，检测识别过程中，非人脸图像会在前段被排除，只有人脸图像才可以通过各级分类器的检测；另外一个优点时大量的非人脸图像会被级联分类器的前面几级排除，因此，系统的检测运行速度会大大提升。
[0042]主控模块调用数据存储模块将构建的图像特征空间以及级联分类器信息存储到数据存储模块。
[0043]若用户输入参数选择进入检测识别模式，节点控制模块调用环境监测补光模块，时刻监测环境光照情况，当光照不足时进行自动补光，调用视频图像采集模块采集待检测识别的图像信息。
[0044]节点控制模块调用网络接口模块将待检测识别的图像信息传输给主控模块，并调用显示模块显示当前采集到的视频图像信息。
[0045]主控模块获取每一张待检测识别的图像信息的特征向量。
[0046]主控模块进行人脸检测识别过程。
[0047]具体来说，首先，主控模块进行人脸检测过程，将获取的每一张待检测识别的图像信息的特征向量通过训练模式下构建的级联分类器，快速排除掉干扰区域，检测出人脸区域。第二，主控模块进行人脸识别过程，为了排除掉干扰因素，如一张图像中采集到多个人的人脸图像，考虑到应用场景，我们人为地选择离镜头最近的一张人脸图像作为识别对象。主控模块将获取的每一张待检测识别的图像信息的特征向量映射到训练模式下构建的图像特征空间，并采用欧式距离来计算每个特征向量与特征空间中每个人脸特征向量的距离。主控模块调用数据存储模块提取出事先存储的若干特征向量中与待识别的人脸图像最接近的已知用户的特征向量，该已知用户设定为已知用户A。主控模块将得到的欧式距离转换成匹配度P。主控模块判定该匹配度P是否大于用户设定的匹配度S，若大于用户设定的匹配度S，则将该人脸图像中的待识别用户识别为已知用户A，否则，将该待识别用户识别为陌生用户。主控模块调用网络接口模块将信息反馈到对应的节点控制模块。节点控制模块调用显示模块在显示屏幕上显示检测到的人脸图像，并标注是否识别到已知用户A，若识别到已知用户A，在屏幕上显示已知用户A的信息;若未识别到已知用户A，则在屏幕上显示“陌生人”。若匹配度P低于用户设定的匹配度S，判断该待识别用户为陌生用户，控制模块调用报警模块进行报警，通过短信的方式将陌生用户信息发送到指定手机。
[0048]系统完成上述流程后在检测识别模式下循环，用户可以随时通过红外修改设定的参数，届时，系统将按照用户重新设定的参数运行。
[0049]值得一提的是，本实用新型保护的是硬件结构，至于设计通信软体不要求保护。以上仅为本实用新型实施例中一个较佳的实施方案。但是，本实用新型并不限于上述实施方案，凡按本实用新型方案所做的任何均等变化和修饰，所产生的功能作用未超出本方案的范围时，均属于本实用新型的保护范围。
【主权项】
1.一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，其特征在于:包括主控模块以及与其相连的数据存储模块、报警模块、显示模块、参数命令输入模块、网络接口模块;所述网络接口模块连接有若干个节点控制模块，每个所述节点控制模块均连接有环境监测补光模块、视频图像采集模块、显示模块。2.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，其特征在于:所述参数命令输入模块包括红外设备，用以通过红外接收的方式采集参数命令。3.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，其特征在于:所述视频图像采集模块包括摄像头设备。4.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，其特征在于:所述的主控模块包括ARM芯片。5.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，其特征在于:节点控制模块为FPGA+STM32架构。6.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，其特征在于:所述环境监测补光模块包括灵敏型光敏电阻传感器。7.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，其特征在于:所述显示模块为7寸的TFT彩屏。8.根据权利要求1所述的一种基于嵌入式平台的人脸检测识别系统，其特征在于:所述报警模块包括GPRS通信模块，用以通过短信形式进行报警。
【文档编号】G06K9/00GK205621024SQ201620313749
【公开日】2016年10月5日
【申请日】2016年4月15日
【发明人】钱慧, 杨超, 严毅民
【申请人】福州大学