童友健

摘要：伴隨人工智能技術(shù)的普及，人臉識(shí)別作為一種安全、便捷、高效的身份驗(yàn)證方式被廣泛應(yīng)用于支付、門禁控制等領(lǐng)域。為研究并設(shè)計(jì)更穩(wěn)定、可靠、高效的人臉識(shí)別智能鎖系統(tǒng)，闡述人工智能在人臉識(shí)別的應(yīng)用，并對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì)、硬件設(shè)計(jì)與軟件設(shè)計(jì)，其中，硬件設(shè)計(jì)涉及圖像傳感器、處理器及攝像頭模塊的布局與選擇等。

關(guān)鍵詞：人工智能；人臉識(shí)別；智能鎖系統(tǒng)

一、前言

隨著人工智能與人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展與普及，智能鎖系統(tǒng)作為保護(hù)個(gè)人與物品安全的重要設(shè)備引入人臉識(shí)別技術(shù)，為用戶提供更高效、便利及可靠的門禁控制。然而，現(xiàn)有智能鎖系統(tǒng)存在一些問題與不足，如對(duì)光照條件較為敏感、極易遭受攻擊或誤識(shí)別、識(shí)別速度較慢等。在這種背景下，本文基于人工智能的人臉識(shí)別系統(tǒng)，研究與設(shè)計(jì)智能鎖系統(tǒng)具有重要現(xiàn)實(shí)意義，不僅可以提供高效與準(zhǔn)確的身份驗(yàn)證方式，還有效避免密碼或傳統(tǒng)鑰匙被冒用的弊端，同時(shí)能夠?yàn)橛脩籼峁└影踩?、高效的門禁控制體驗(yàn)，有助于為開發(fā)更安全、可靠、便捷的智能鎖系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

二、人工智能在人臉識(shí)別的應(yīng)用

人工智能在人臉識(shí)別的應(yīng)用具有前瞻性意義，同時(shí)具有重要的輔助作用，主要體現(xiàn)在以下幾方面：第一，身份驗(yàn)證與安全性。人工智能技術(shù)能夠快速、準(zhǔn)確地驗(yàn)證個(gè)體身份，將基于人工智能的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于智能鎖系統(tǒng)中，能夠提供更可靠、便捷與高效的門禁控制方式，通過采用人臉識(shí)別的身份認(rèn)證手段，用戶不需要記憶復(fù)雜密碼或是攜帶額外物理鑰匙，有效避免與解決密碼或傳統(tǒng)鑰匙易被冒用等弊端，基于人工智能與人臉識(shí)別的身份驗(yàn)證方式為門禁控制提供了新的解決方法與思路[1]。第二，輔助功能與個(gè)性化服務(wù)。人工智能在人臉識(shí)別的應(yīng)用，除了具有安全性與身份驗(yàn)證功能以外，還能夠?yàn)橛脩籼峁└鄠€(gè)性化服務(wù)與輔助功能。例如，識(shí)別的同時(shí)分析用戶面部表情，以此判斷用戶情感狀態(tài)，同時(shí)根據(jù)情感狀態(tài)提供相應(yīng)的建議與服務(wù)。另外，通過識(shí)別用戶性別、年齡等信息，智能鎖系統(tǒng)能夠自動(dòng)調(diào)整現(xiàn)實(shí)內(nèi)容，以滿足不同用戶群體的個(gè)性化需求，這些個(gè)性化服務(wù)與輔助功能有助于提升用戶體驗(yàn)，為用戶帶來更多的樂趣與便利。第三，智能安全與監(jiān)控。人工智能在人臉識(shí)別中的應(yīng)用還有望擴(kuò)展到監(jiān)控與智能安防領(lǐng)域，有效結(jié)合監(jiān)控?cái)z像頭與人臉識(shí)別技術(shù)來實(shí)時(shí)識(shí)別與追蹤特定人員。基于人工智能與人臉識(shí)別的智能安防系統(tǒng)有助于減少犯罪行為，有效提高公共安全性。與此同時(shí)，基于人工智能的人臉識(shí)別系統(tǒng)也可以應(yīng)用于家庭或企業(yè)環(huán)境中，能夠識(shí)別外來訪客或員工的到訪記錄，從而強(qiáng)化安全保障與出入管理。

三、人臉識(shí)別系統(tǒng)

（一）總體設(shè)計(jì)

本文先對(duì)基于人工智能的人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì)，該系統(tǒng)主要包含一個(gè)樹莓派硬件開發(fā)平臺(tái)、攝像頭、顯示器等終端設(shè)備以及其他組成部分。人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)包括兩個(gè)階段，分別是基于微型PC機(jī)平臺(tái)應(yīng)用與微型嵌入式平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)[2]。第一階段，需要在PC機(jī)平臺(tái)上調(diào)試人臉識(shí)別應(yīng)用程序，并測(cè)試運(yùn)行該程序的系統(tǒng)功能特性與整體運(yùn)作機(jī)制，需要通過重新配置軟件環(huán)境，同時(shí)編譯應(yīng)用程序，以使程序可以在PC機(jī)上正常運(yùn)行。第二階段，需要將調(diào)試與驗(yàn)證好的人臉識(shí)別應(yīng)用程序部署到嵌入式應(yīng)用平臺(tái)上，通過編譯與配置軟件環(huán)境，保證程序能夠在嵌入式平臺(tái)上長期可靠運(yùn)行。這種分步推進(jìn)的開發(fā)模式具有很多便利，盡管需要兩次編譯，但能夠提高調(diào)試與驗(yàn)證的效率，同時(shí)也可以更好地處理復(fù)雜問題。人臉識(shí)別系統(tǒng)的整體框架如圖1所示。

（二）硬件設(shè)計(jì)

人臉識(shí)別系統(tǒng)的硬件主要包括主控模塊與攝像頭模塊，主控模塊使用樹莓派，其以SD卡/microSD卡作為存儲(chǔ)硬盤，是一款A(yù)RM架構(gòu)的微型主板，同時(shí)提供以太網(wǎng)輸入接口與通用串行總線輸入接口，能夠直接與網(wǎng)線、鼠標(biāo)及鍵盤等外設(shè)直接相連，盡管樹莓派僅稍大于普通銀行卡，但是其具備普通PC機(jī)的基本功能，僅需要手動(dòng)設(shè)置連接鼠標(biāo)、鍵盤及顯示屏，就能實(shí)現(xiàn)高清視頻播放、表格處理以及書寫電子郵件等基本功能[3]。攝像頭模塊使用樹莓派專供500W像素?cái)z像頭，支持raspistilyuv、raspivid及raspistil三種應(yīng)用，raspistil與raspistilyuv可用來抓取靜態(tài)圖片，而raspivid可用于抓取視頻，本文設(shè)計(jì)中，利用OpenCV模式來調(diào)節(jié)攝像頭位置，達(dá)到自動(dòng)拍照目的。在Linux操作系統(tǒng)中，可利用QT庫軟件迅速開發(fā)圖形界面，通過調(diào)動(dòng)對(duì)應(yīng)函數(shù)來采集數(shù)據(jù)與圖像，同時(shí)使用攝像頭獲取信息與圖像，并利用已訓(xùn)練好的Haar分類器完成模式化匹配，從而達(dá)到人臉檢測(cè)的目的。另外，使用PCA算法分析與處理檢測(cè)結(jié)果，能夠?qū)崿F(xiàn)人臉圖像訓(xùn)練與身份識(shí)別。主控模塊與攝像頭模塊作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要組成部分，共同協(xié)作，為智能鎖系統(tǒng)的可靠運(yùn)行與性能驗(yàn)證提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

（三）軟件設(shè)計(jì)

軟件部分是人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要組成部分，其核心算法是完成人臉定位、特征提取與匹配的關(guān)鍵，主要包含以下幾個(gè)步驟：第一，人臉檢測(cè)與定位。負(fù)責(zé)使用人臉檢測(cè)算法，如HOG、Haar Cascade等處理攝像頭拍攝畫面，并定位圖像中的人臉位置。第二，特征提取與表示。使用特征提取算法，如Fisherfaces、Eigenfaces及LBPH等，將每個(gè)人臉映射為一個(gè)低維向量，該向量用于描述人臉在特征空間中的位置。第三，訓(xùn)練器分類。用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的人臉圖像以及相應(yīng)標(biāo)簽，訓(xùn)練一個(gè)分類器，以便于后續(xù)在識(shí)別過程中分類未知人臉。第四，人臉匹配與識(shí)別。對(duì)于待識(shí)別的未知人臉，將其映射為一個(gè)特征向量，并使用訓(xùn)練好的分類器完成分類與匹配，如果識(shí)別度大于預(yù)設(shè)閾值，則代表成功識(shí)別出人臉?；诖?，得到人臉識(shí)別系統(tǒng)總體流程為：首先，打開攝像頭，對(duì)人臉進(jìn)行定位與標(biāo)定。其次，錄入人臉并檢測(cè)，如果不是人臉，需要重新定位與標(biāo)定人臉；如果是人臉，進(jìn)入到輸入ID環(huán)節(jié)。最后，基于已有的人臉數(shù)據(jù)模型來檢測(cè)人臉，如果識(shí)別度大于預(yù)設(shè)閾值，識(shí)別人臉成功；反之，重新檢測(cè)人臉，直到成功識(shí)別人臉[4]。人臉識(shí)別系統(tǒng)總體流程如圖2所示。

四、智能鎖系統(tǒng)

（一）智能鎖整體架構(gòu)

本文設(shè)計(jì)的智能鎖整體架構(gòu)包含核心處理器、Wi-Fi模塊、紅外檢測(cè)模塊、視頻數(shù)據(jù)傳輸部分、電源供應(yīng)、攝像頭部分以及門鎖模塊等。其中，核心處理器使用STM32F103單片機(jī)，該芯片作為標(biāo)準(zhǔn)的ARM結(jié)構(gòu)芯片，具有512 KB的嵌入式Flash與16 KB的SRAM存儲(chǔ)空間，提供多種低功耗模式，能夠滿足在任何時(shí)間使用最低功耗完成任務(wù)的需要；Wi-Fi模塊使用ESP8266串口轉(zhuǎn)Wi-Fi無線模塊，主要負(fù)責(zé)解析和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，通過與核心處理器保持通信，能夠?qū)崿F(xiàn)智能鎖與其他設(shè)備（如服務(wù)器、手機(jī)等）之間的遠(yuǎn)程控制與通信；紅外檢測(cè)模塊使用紅外掃描儀來檢測(cè)門鎖外的人體情況，能夠檢測(cè)是否有人靠近門，從而觸發(fā)對(duì)應(yīng)的安全裝置；視頻數(shù)據(jù)傳輸部分使用FH8610芯片來處理與傳輸數(shù)據(jù)，該芯片具有較強(qiáng)的圖像處理功能，能夠很好地增強(qiáng)與校正圖像，以此提高識(shí)別準(zhǔn)確率；電源供應(yīng)使用鋰電池供電，并使用專用的USB接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸與充電；攝像頭部分使用OV7670攝像頭采集圖像，該攝像頭具有工作電壓低、占用空間小等優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)崟r(shí)獲得智能鎖周圍的圖像信息；門鎖模塊作為開關(guān)門操作的實(shí)現(xiàn)部分，與核心處理器相連，包括電子鎖體與相關(guān)驅(qū)動(dòng)電路，并通過指令實(shí)現(xiàn)開關(guān)門操作[5]。智能鎖模塊結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

（二）無線通信模塊

智能鎖系統(tǒng)的無線通信模塊使用CC1101射頻芯片，其利用CSN、SCLK、SO及SI等4線SPI接口完成數(shù)據(jù)讀寫與配置。SCLK是同步時(shí)鐘管腳，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的寫入與讀??；CSN為芯片選擇管腳，其僅處于低電平時(shí)，SPI口才能正常通信；SI和SO負(fù)責(zé)輸入與輸出數(shù)據(jù)。GD02管腳負(fù)責(zé)檢測(cè)從STM32傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，如果信道中存在數(shù)據(jù)傳輸，則GD02管腳電平會(huì)發(fā)生跳變。電路中低通選頻網(wǎng)絡(luò)由電感L2、L3與電容C8、C10構(gòu)成，該網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)將低頻率信號(hào)同其他頻率信號(hào)分離，從而實(shí)現(xiàn)濾波無線信號(hào)[6]。無線通信模塊工作流程如圖4所示。

無線通信模塊工作流程為：首先，進(jìn)行硬件初始化，進(jìn)入低功耗模式。其次，判斷是否加入局域網(wǎng)，如果沒有，需要返回重新進(jìn)入低功耗模式；如果已加入局域網(wǎng)，可以開始發(fā)送數(shù)據(jù)。最后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配判斷，如果沒有匹配數(shù)據(jù)，需要返回再次發(fā)送數(shù)據(jù)；如果有匹配數(shù)據(jù)，需要喚醒內(nèi)核，完成數(shù)據(jù)傳輸，完成后進(jìn)入低功耗模式[7]。

（三）人臉圖像識(shí)別

人臉圖像識(shí)別基于人工智能技術(shù)，旨在從輸入的圖像中檢測(cè)與識(shí)別出人臉，并分類、驗(yàn)證或識(shí)別人臉。該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域，如社交媒體、安全監(jiān)控及身份驗(yàn)證等。通常，人臉圖像識(shí)別的效果主要受到使用特征算法的影響，其中，局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是非常常見的用來描述圖像局部紋理特征的算子。傳統(tǒng)LBP算子被定義在一個(gè)九宮格內(nèi)，通過對(duì)比中心像素與較相鄰像素之間的大小關(guān)系來標(biāo)記每個(gè)點(diǎn)，同時(shí)將標(biāo)記結(jié)果轉(zhuǎn)換成相應(yīng)二進(jìn)制數(shù)。然而，這類算子極易受噪聲影響，且在提取特征過程中存在一定限制。針對(duì)不足與限制，有研究者提出一種基于二維線性判別分析（2DLDA）與多尺度局部二值模式（MULBP）相結(jié)合的算法，其中，MULBP負(fù)責(zé)先計(jì)算九宮格內(nèi)每列、每行及對(duì)角線上像素值的平均值，同時(shí)，將比較中心像素與平均值，如此能夠更好地描述圖像的紋理特征，有效降低噪聲的影響，而2DLDA負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)判別與分析特征空間，從而找出最具有區(qū)分性的特征子空間[8]。該算法的主要流程如下：首先，預(yù)處理輸入的人臉圖像數(shù)據(jù)，如灰度化、歸一化及剪裁等，以便于后續(xù)的分析與處理；其次，使用特征算法已處理好的圖像中找出具有代表性的紋理特征；再者，使用降維技術(shù)將高維特征轉(zhuǎn)換成相應(yīng)低維特征，在保留主要信息的同時(shí)，盡可能減少計(jì)算復(fù)雜度；接著，使用已被標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練分類模型，并建立合理的人臉識(shí)別模型；最后，利用訓(xùn)練好的模型來分類與識(shí)別未知人臉，并通過比較已知類別人臉與待識(shí)別人臉之間的距離或相似度來判斷識(shí)別其身份。將人臉圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于智能鎖系統(tǒng)中，有助于提高身份認(rèn)證與智能開鎖的安全性與便捷性。另外，該智能鎖系統(tǒng)還具有保留開鎖記錄、遠(yuǎn)程控制與管理等功能，為辦公場(chǎng)所與家庭提供更智能化、自動(dòng)化的安全保障。

五、結(jié)語

綜上所述，將人臉識(shí)別技術(shù)引入智能鎖系統(tǒng)中，能夠?qū)崿F(xiàn)無需記憶復(fù)雜密碼或攜帶物理鑰匙的便捷門禁控制體驗(yàn)，為用戶提供一種可靠、高效、快捷的身份驗(yàn)證方式。與此同時(shí)，該智能鎖系統(tǒng)還能夠在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要輔助作用。未來，持續(xù)研究與探索先進(jìn)技術(shù)，將不斷完善與優(yōu)化人臉識(shí)別智能鎖系統(tǒng)，不斷提高系統(tǒng)穩(wěn)定性、誤識(shí)別率及抗攻擊能力等方面的性能，從而使人臉識(shí)別智能鎖系統(tǒng)有望在支付系統(tǒng)、物品保護(hù)等更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)而為構(gòu)建更安全、智能的社會(huì)作出貢獻(xiàn)。

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作者單位：三明市沙縣區(qū)小吃文化旅游發(fā)展集團(tuán)有限公司

責(zé)任編輯：尚丹