奚杏杏 張傳杰 王欣

摘 要：隨著科技的進(jìn)步和人們生活水平的提高，人們對(duì)家庭生活的舒適度、安全度的要求越來(lái)越高，智能家居應(yīng)運(yùn)而生。智能家居是未來(lái)家庭生活的發(fā)展趨勢(shì)，在創(chuàng)造安全舒適便利的生活環(huán)境，改善人們的生活質(zhì)量上起到極大的作用，隨著人們生活水平的提高，人們不斷對(duì)居住環(huán)境提出來(lái)更高的要求，越來(lái)越注重家庭生活空間的舒適、安全和便利，因此智能家具的市場(chǎng)前景非常廣闊，從發(fā)展趨勢(shì)上來(lái)看，智能家居的日益普及將會(huì)是一種必然。

關(guān)鍵詞：安全度;智能家居;便利舒適

1、引言

隨智能物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅猛，要把萬(wàn)物連接進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)的理念擴(kuò)展到生活的方方面面，智能家居的興起推動(dòng)社會(huì)的發(fā)展，智能家居作為一個(gè)新生產(chǎn)業(yè)，處于一個(gè)導(dǎo)入期與成長(zhǎng)期的臨界點(diǎn)，市場(chǎng)消費(fèi)觀念還未形成，但隨著智能家居市場(chǎng)推廣普及的進(jìn)一步落實(shí)，培育起消費(fèi)者的使用習(xí)慣，智能家居市場(chǎng)的消費(fèi)潛力必然是巨大的，產(chǎn)業(yè)前景光明。智能家居在中國(guó)的發(fā)展經(jīng)歷的四個(gè)階段，分別是萌芽期、開(kāi)創(chuàng)期、徘徊期、融合演變期

目前國(guó)內(nèi)外產(chǎn)品沒(méi)有像智能可視化信息提示鏡子這樣混合集成多種系統(tǒng)的先例，沒(méi)有有效地將人臉識(shí)別[1]、語(yǔ)言助手和推薦系統(tǒng)有效結(jié)合。智能可視化鏡子是一款融入人臉識(shí)別和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能物聯(lián)網(wǎng)鏡子，當(dāng)用戶在使用鏡子的時(shí)候，通過(guò)自身集成的超聲波傳感器、攝像頭和高性能的處理器自動(dòng)感知并檢測(cè)出用戶的身份，然后根據(jù)用戶的身份ID推送預(yù)先定制的備忘信息和收到的其他用戶向使用者推送的信息，這些信息可以文本、圖片信息，也可以是生動(dòng)的自拍或者其他視頻信息，可以在用戶早上出門前提醒用戶一些重要的事情和天氣情況。

智能鏡子是一個(gè)較新的產(chǎn)品概念，是智能系統(tǒng)的衍生產(chǎn)物。智能鏡子，以鏡面顯示將屏幕和鏡子的界限打破，讓承載信息的屏幕更好更無(wú)縫地融合進(jìn)人們的生活。家用智能鏡子的硬件組成分為輸入和輸出兩大塊。用戶所有的操作，對(duì)產(chǎn)品本身進(jìn)行的所有輸入指令反應(yīng)可落實(shí)為：觸控屏、按鍵、攝像頭捕捉[2]、麥克...乃至一些外接的傳感器設(shè)備，諸如體脂測(cè)量、體重計(jì)、紅外光譜等，而智能鏡子給用戶所有的輸出信息媒介，則可以通過(guò)屏幕顯示、揚(yáng)聲器、燈光等等，也可以通過(guò)Wi-Fi或藍(lán)牙模塊，連接至用戶的移動(dòng)設(shè)備和云端。

2、主要內(nèi)容

2.1產(chǎn)品介紹

在沒(méi)有人站在鏡子前時(shí)，鏡子的LCD屏處于自動(dòng)熄滅的低功耗狀態(tài)，核心主控處于深度休眠狀態(tài)（以便節(jié)省功耗）。

當(dāng)超聲波傳感器檢測(cè)到人靠近到一定距離時(shí)候，開(kāi)始工作模式：攝像頭啟動(dòng)，采用Github上現(xiàn)成的人臉識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別家庭成員根據(jù)不同成員顯示不同信息目前人臉識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到99.8%以上，可以通過(guò)人臉有效地識(shí)別不同用戶。通過(guò)集成現(xiàn)成的人臉識(shí)別技術(shù)，提高整個(gè)系統(tǒng)的可用性，在多種技術(shù)[3]（嵌入式開(kāi)發(fā)、信息顯示開(kāi)發(fā)等等）融合的情況下，增加了系統(tǒng)的容錯(cuò)能力、交互方式以及使用方式，同時(shí)兼顧系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)難易程度，使得人臉識(shí)別功能在盡量提高精度的同時(shí)，不耽誤整個(gè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，增加了可行性。

用戶數(shù)據(jù)采集分析處理系統(tǒng)。針對(duì)用戶的使用情況，構(gòu)建用戶模型[4]，采用個(gè)性化推薦方式。使用基于Python的Crab開(kāi)源推薦軟件實(shí)現(xiàn)主題和用戶的協(xié)同過(guò)濾，語(yǔ)言交互系統(tǒng)集成，采用谷歌的Assistant語(yǔ)音助手系統(tǒng)，提供和用戶的交互。

利用雙面鏡顯示開(kāi)啟時(shí)候，內(nèi)容可以透過(guò)鏡子顯示內(nèi)容通過(guò)給嵌入式系統(tǒng)匹配合適系統(tǒng)的方式，來(lái)盡量將硬件的驅(qū)動(dòng)式的開(kāi)發(fā)方式轉(zhuǎn)化成軟件的開(kāi)發(fā)。極大的提高了已有的軟件開(kāi)發(fā)成果，降低了硬件開(kāi)發(fā)的不確定性，方便調(diào)試和功能的改善，為項(xiàng)目的進(jìn)展提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)條件。

硬件采用的核心主控為樹(shù)莓派3代B+[5]，作為目前使用最廣泛的單片機(jī)核心主控，資源廣泛，可以通過(guò)加載多種嵌入式系統(tǒng)，包括Linux（Debian、ArchLinux）、Windows 10 物聯(lián)網(wǎng)核心版、Snappy Ubuntu Core或RaspBMC等。

液晶屏幕采用14寸LED顯示屏，具有亮度高，色域廣，反應(yīng)快，可獨(dú)立開(kāi)關(guān)并且不含有害物質(zhì)汞等諸多優(yōu)勢(shì)，壽命更長(zhǎng)，耗電更低，還更環(huán)保。

Python[7]所擁有的完整的生態(tài)環(huán)境十分有利于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理，比如，"大數(shù)據(jù)"分析所需要的分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫(kù)操作等，都可以通過(guò)Python中的十分成熟的模塊完成。

軟件的開(kāi)發(fā)核心功能是人臉識(shí)別，可以采用現(xiàn)成的人臉識(shí)別算法和訓(xùn)練模板文件，可以加速項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，更好的保證本項(xiàng)目產(chǎn)品的質(zhì)量。

人臉識(shí)別是本產(chǎn)品最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，智能可視化鏡子是一款融入人臉識(shí)別和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能物聯(lián)網(wǎng)鏡子，人臉識(shí)別的算法[7]有：基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法、基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法、基于模板的識(shí)別算法、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法，這些算法都體現(xiàn)在二維空間的基礎(chǔ)上進(jìn)行識(shí)別，而我們的使用的是三維人臉識(shí)別。

2.2人臉識(shí)別的過(guò)程：

第一階段是非自動(dòng)識(shí)別階段：主要研究如何提取人臉識(shí)別所需的特征，通過(guò)簡(jiǎn)單的語(yǔ)句描述人臉數(shù)據(jù)庫(kù)成為待識(shí)別人臉設(shè)計(jì)逼真的摹寫來(lái)提高面部識(shí)別率，第二階段人機(jī)交互階段：這一階段雖然實(shí)現(xiàn)了一定的自動(dòng)化，但仍然不是一個(gè)完全自動(dòng)的識(shí)別系統(tǒng)。第三階段自動(dòng)識(shí)別階段：這一階段真正實(shí)現(xiàn)了機(jī)器自動(dòng)識(shí)別，產(chǎn)生了眾多人臉識(shí)別方法，出現(xiàn)了多種機(jī)器全自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。近些年來(lái)，隨著高速度、 高性能計(jì)算機(jī)的發(fā)展，人臉識(shí)別方法有了較大的突破，提出了多種機(jī)器全自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。

但識(shí)別過(guò)程中光照環(huán)境、面部[8]形體變化、年齡改變等會(huì)影響到識(shí)別的精確度，相似人臉、發(fā)型變化、背景以及是否佩戴眼鏡或口罩都會(huì)給人臉識(shí)別帶來(lái)困難。

3.3本產(chǎn)品主要人臉識(shí)別特殊之處體現(xiàn)在：

1采用主動(dòng)成像技術(shù)，使得到的成像具有在固定照明條或不受照明變化影響條件下獲得圖像的特點(diǎn)。

2從圖像中估計(jì)出人臉的不同姿態(tài)，再設(shè)法將其變換回人臉的標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)，用標(biāo)準(zhǔn)的人臉識(shí)別方法進(jìn)行識(shí)別，對(duì)不同的人臉姿態(tài)進(jìn)行有效識(shí)別。

3、實(shí)驗(yàn)：

當(dāng)前持續(xù)蔓延的新型冠狀病毒肺炎疫情，出門戴口罩已經(jīng)成了人們的習(xí)慣，而帶有人臉識(shí)別功能的設(shè)備如手機(jī)、門禁等，竟然檢測(cè)不出是否是本人，尤其在密集人群的場(chǎng)所，這就給人臉識(shí)別帶來(lái)很大的困難。

3.1通常二維人臉識(shí)別的做法是：

根據(jù)二維圖片上的人臉關(guān)鍵點(diǎn)，將二維的口罩貼圖和二維圖片中的人臉做一個(gè)對(duì)齊，然后根據(jù)口罩的mask圖來(lái)完成填加口罩操作，戴上口罩讓設(shè)備檢測(cè)不出的主要原因是人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的精度受影響，人像信息減少，導(dǎo)致學(xué)習(xí)到的特征判別性隨之較少，這就導(dǎo)致局部遮擋的二維人臉識(shí)別準(zhǔn)確率就會(huì)極具下降，無(wú)法正確的識(shí)別出是不是本人。

3.2三位識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)：

三維識(shí)別是先重建三維人臉模型，再將口罩的三維模板模型與三維人臉模型做非剛性對(duì)齊，從技術(shù)上來(lái)講，數(shù)據(jù)端通過(guò)各種途徑生成大量二維、三維遮擋數(shù)據(jù)，用于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，算法端則是增大眼睛部分特征，通過(guò)局部特征與全局特征相結(jié)合的方式，提升模型在遮擋情[z1]況下的識(shí)別率從而完成模擬加口罩的操作，可以有效地識(shí)別戴口罩人群。

3.3二維、三維識(shí)別的對(duì)比：

對(duì)于戴口罩人臉識(shí)別這件事，“戴口罩識(shí)別”與“戴口罩身份識(shí)別”有著本質(zhì)上的區(qū)別，前者只需檢測(cè)有無(wú)戴口罩，后者需要識(shí)別的那么毒變得非常巨大，而加入深度信息的三維人臉識(shí)別，其采用基于人臉全局特征及局部特征相結(jié)合的方法，同時(shí)充分利用人臉未遮擋部位的三維幾何信息進(jìn)行三維人臉識(shí)別研究，相對(duì)于普通的二維人臉識(shí)別一般會(huì)有20%-30%的準(zhǔn)確率提升，在測(cè)試中三維戴口罩人臉身份識(shí)別的準(zhǔn)確率可以達(dá)到97%，標(biāo)準(zhǔn)底庫(kù)可做到三萬(wàn)人，加上輕網(wǎng)絡(luò)模型支持達(dá)到十萬(wàn)人級(jí)別，重網(wǎng)絡(luò)可達(dá)到百萬(wàn)級(jí)以上，能夠有效應(yīng)對(duì)戴口罩等遮擋場(chǎng)景的人臉識(shí)別。

4、總結(jié)

5G網(wǎng)絡(luò)的到來(lái)，智能物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅猛，要把萬(wàn)物連接進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)的理念擴(kuò)展到生活的方方面面。智能可視化信息提示鏡子把日常用的鏡子連接進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，具備會(huì)話交流功能并且能夠通過(guò)和用戶的交互，理解用戶需求，實(shí)時(shí)推送各種推薦信息，智能可視化信息提示鏡子是基于社交理念的產(chǎn)品，主要的設(shè)想是增加人們之間溝通交互方式，使人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)交流的今天，能更多的通過(guò)鏡子視頻的方式進(jìn)行面對(duì)面的溝通交流，提高人們的社交能力和互動(dòng)性。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳雅茜，雷開(kāi)彬.人臉識(shí)別技術(shù)綜述[J].西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，

[2]龔雯.陳麗華，沈建國(guó).基于幾何特征的人臉正面圖像特征提取，現(xiàn)代計(jì)算機(jī).

[3]劉曉寧.基于三維模型的人臉識(shí)別技術(shù)研究.西北大學(xué)博士學(xué)位論文.2006，05：1.

[4]趙麗紅.人臉檢測(cè)和識(shí)別算法的研究與實(shí)現(xiàn).東北大學(xué)博士學(xué)位論文2006，01.

[5]樹(shù)莓派3代B+.樹(shù)莓派3B+是在2018年pi日（3月14日）發(fā)售的目前為止樹(shù)莓派家族當(dāng)中最新，性能最強(qiáng)，也是功耗最高的一款產(chǎn)品。

[6]Python：一個(gè)高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語(yǔ)言。

[7] 劉學(xué)勝.基于PCA和SVM算法的人臉識(shí)別，計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程.

[8] 山世光.面部特征檢測(cè)與識(shí)別的研究與實(shí)現(xiàn).哈爾濱工業(yè)大學(xué)，1999年7月

[9] 倪世貴，白寶鋼.基于PCA的人臉識(shí)別研究.現(xiàn)代計(jì)算機(jī)2011.02

國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目：201910453025

（泰山學(xué)院-物理與電子工程學(xué)院? ? 271000）