信息技術的迅猛發(fā)展給生活帶來便利的同時，也給安全防范系統(tǒng)提出來越來越高的要求。傳統(tǒng)的門鎖、防盜門、監(jiān)控報警系統(tǒng)等總是存在著攜帶不便、易遺失損壞、密碼易被破解等問題。于是，運用生物特征識別技術的智能門禁系統(tǒng)就應運而生。其中，人臉識別作為生物特征識別技術中最為直觀的一種識別方法，具有友好、隱蔽、簡便、準確、經(jīng)濟及擴展性良好等其他識別技術不可比擬的優(yōu)勢。基于ARM技術的嵌入式系統(tǒng)以應用為中心，軟硬件可裁剪，符合應用系統(tǒng)對功能、可靠性、成本、體積、功耗嚴格要求， 對節(jié)約成本、提高穩(wěn)定性有極大地作用。

　　1 開發(fā)方案與設計

　　1．1總體結構設計

　　根據(jù)嵌入式技術與人臉識別技術的特點及其在門禁系統(tǒng)的應用構思，本系統(tǒng)確定了嵌入式人臉識別門禁系統(tǒng)的人臉識別子系統(tǒng)的設計及實現(xiàn)，進行圖像采集、嵌入式處理和識別響應三部分來研究。首先，通過攝像頭采集圖像信息；其次，從CPU處理速度、技術指標以及軟件支持工具等方面進行選型，采用三星公司的基于 ARM920T內(nèi)核的S3C2440A芯片。開發(fā)方案中操作系統(tǒng)采用目前最新、最穩(wěn)定的自由軟件嵌入式Linux操作系統(tǒng)Ubuntu。前端的ARM板實現(xiàn)這兩項功能。最后，將人臉圖片傳入后臺數(shù)據(jù)庫進行人臉識別，并反饋識別響應信息。人臉識別的核心部分，如從數(shù)據(jù)圖片的檢索、識別等均在后臺完成。其開發(fā)方案的總體結構設計圖如圖1所示。

圖1 方案總體設計結構圖

　　1．2 內(nèi)核及操作系統(tǒng)選擇

　　S3C2440A采用ARM920T內(nèi)核，集成如下片上功能：

　　1）1．2V內(nèi)核，1．8V／2．5V／3．3V儲存器，3．3V擴展I／O，16KB~令Cache（I—Cache）／16KB數(shù)據(jù)Cache （D—Cache）

　　2）外部儲存控制器（SDRAM控制盒片選邏輯）

　　3）集成LCD專用DMA的LCD控制器（支持最大4K色STN和256K色TFT）

　　4） 4路擁有外部請求引腳的DMA控制器

　　5）IIC總線接口（多主支持）

　　6） IIS音頻編解碼器接口

　　7）AC、97編解碼器接口

　　8）1.0版SD主接口，兼容2.11版MMC接口

　　9）2路USB主機控制／1路USB期間控制（ver1．1）

　　10）4路PWM定時器／1路內(nèi)部定時器／看門狗定時器

　　11） 8路10位ADC和觸摸屏接口

　　12）攝像頭接口（支持最大4096x4096的輸入，2048x2048縮放輸入）作為一個基于GNU／Linux的平臺，Ubuntu在Debian 基礎之上， 旨在創(chuàng)建一個可以為桌面和服務器提供一個最新且一貫的Linux系統(tǒng)。它囊括了大量從Debian發(fā)行版精挑細選的軟件包， 同時保留了Debian強大的軟件包管理系統(tǒng)，以便簡易的安裝或徹底的刪除程序。注重安全性和實用性。本系統(tǒng)采用版本號為Ubuntu 8．10。它具有虛擬化、完整的Java堆棧、增強的郵件服務器能力、改進的RAID支持、Uncomplicated Firewall防火墻更加簡單、捆綁Landscape客戶端等優(yōu)勢。

　　1．3軟件流程設計

　　ARM內(nèi)核和Ubuntu系統(tǒng)的選擇為系統(tǒng)功能的實現(xiàn)提供了基礎，系統(tǒng)軟件則完成系統(tǒng)功能的控制。系統(tǒng)軟件的設計流程如下，首先攝像頭進行監(jiān)控，如果門前有移動物體，進行拍照，并依據(jù)圖像的亮度， 判斷是否需要調(diào)節(jié)光線，圖像處理后進行自動人臉檢測識別， 如果不是沒有找到匹配圖像，程序返回到攝像頭監(jiān)控狀態(tài)， 如果找到，開啟樓門； 如果沒有移動物體，繼續(xù)監(jiān)控。若是來訪者， 則可以通過系統(tǒng)的其他方式，提出訪問申請，如果房中有人則由房內(nèi)人員控制打開大門；如果無人應答，系統(tǒng)提示房中無人， 同時采集來人照片，通過郵件自動發(fā)送功能， 向指定郵箱發(fā)送郵件，并記下來訪記錄。

　　2 人臉識別模塊設計及實現(xiàn)

　　本系統(tǒng)最關鍵的實現(xiàn)技術就是通過進行人臉識別， 完成門禁控制。首先從靜態(tài)圖片或動態(tài)圖像中找到人臉， 然后確定各特征點的位置并進行特征提取，最后將人臉與數(shù)據(jù)庫中所有的人臉進行比對，并按照fisherface決策規(guī)則對該人臉進行判別分類。

　　根據(jù)輸入圖像的性質，人臉檢測識別方法分為靜止圖像的靜態(tài)方法和圖像序列的跟蹤幀方法兩大類。根據(jù)嵌入式門禁系統(tǒng)硬件性能等自身特點對人臉識別技術的要求，采用了第一大類的方法，從圖像序列中選擇幾幀質量較好的圖像，然后用靜止圖像的人臉識別方法進行匹配。靜態(tài)方法簡單、快捷、性價比高。

　　2．1圖像采集及預處理

　　通過USB接口的攝像頭采集過數(shù)據(jù)后，采用最基本的圖像增強手段對圖像進行處理。圖像增強就是用一系列手段對取得的圖像灰度作修正，或者對噪聲作過濾，使得圖像灰度與實際景物的灰度盡可能地匹配。不能損壞圖像的輪廓及邊緣等重要信息，并使得圖像更清晰，視覺效果更好。為了減少光線、角度等因素的影響，采用中值濾波和直方圖均衡化方法。

　　2．2人臉檢測定位

　　人臉檢測是指對于任意一幅給定的靜態(tài)圖像或視頻序列圖像，采用一定的策略和方法對其進行搜索以確定其中是否含有人臉， 如果有則返回人臉的位置、大小和姿態(tài)。從圖像序列中， 自動、準確和快速地檢測人臉區(qū)域是實現(xiàn)系統(tǒng)功能的一項關鍵任務。

　　目前，人臉檢測有兩大類方法：一類是基于知識的人臉檢測方法，一類是基于統(tǒng)計學習的人臉檢測方法。統(tǒng)計學習的方法是目前人臉檢測的主流方法，通過大量的人臉和非人臉樣本進行訓練，得到人臉圖像和非人臉圖像之間一些細微的差異。對于門禁系統(tǒng)而言，人臉檢測目標區(qū)域背景相對比較簡單，人臉數(shù)量和大小可以控制，大大降低了人臉檢測的難度。首先， 對人臉特征搜索定位；其次，對人臉區(qū)域幾何歸一化處理，再次，對檢測到的人臉進行特征提取。

　　2．3人臉識別設計與實現(xiàn)

　　人臉識別是一種高維數(shù)、小樣本數(shù)據(jù)的識別問題。對于該類問題，其難點在于訓練樣本的數(shù)量很少，而以訓練樣本的協(xié)方差矩陣作為模式協(xié)方差矩陣的估計時，會產(chǎn)生以下兩方面問題， 一個是會造成較大的偏差，另一個是會使類內(nèi)協(xié)方差矩陣奇異。

　　為了解決類內(nèi)協(xié)方差矩陣奇異使得該矩陣不可逆的問題， 國內(nèi)外專家們提出了許多經(jīng)典算法。本系統(tǒng)采用．基于結構化fisherface的人臉識別方法。它應用了PCA與LDA的人臉識別過程，先由PCA對高維數(shù)據(jù)進行降維處理，獲得原樣本的最優(yōu)特征表示，并使樣本的類內(nèi)協(xié)方差矩陣非奇異，然后作線性判別分析。在采用線性鑒別分析之前，通過事先給定的線性變換來達到降低圖像向量的維數(shù)，從而消除了類內(nèi)協(xié)方差矩陣的奇異性。在很大程度上解決了外部光照干擾、面部表情變化等因素的影響，優(yōu)點是在人臉圖像有光照和表情變化的情況下， 比特征臉方法的魯棒性強。在本系統(tǒng)中的人員信息采用SQlite數(shù)據(jù)庫技術統(tǒng)一管理。在人臉識別的過程中需要從人員數(shù)據(jù)庫中提取相應卡號和人臉特征數(shù)據(jù)。人員數(shù)據(jù)庫中存放人員的基本信息、人臉照片和人臉特征數(shù)據(jù)。其中人臉特征數(shù)據(jù)是進行人臉識別的依據(jù)，而人臉照片只是作為顯示識別結果之用，并不參與識別過程。

　　3 系統(tǒng)功能測試

　　人臉識別功能利用國際上常用的ORL的人臉數(shù)據(jù)庫進行測試。ORL數(shù)據(jù)庫包括40個人每人的10幅共400幅圖像，具有不同的光照、表情和視點。從其中選擇8人進行訓練，進行識別測試。統(tǒng)計結果如表1所示。

　　實驗證明該算法是一種穩(wěn)定高效的算法，可以實現(xiàn)人臉識別技術進行門禁控制的功能。

　　4 結束語

　　嵌入式人臉識別門禁系統(tǒng)因其非接觸式的數(shù)據(jù)采集、隱蔽性好、方便快捷、便于事后追蹤及可交互性強等優(yōu)勢，在當前科研及實際工程應用中成為最熱門的研究主題之一。本系統(tǒng)就是作為鶴壁市科技局科研課題而開發(fā)實現(xiàn)的?；贏RM技術的嵌入式人臉識別門禁系統(tǒng)的實用性和應用前景非常廣闊。