基于物联网的人脸识别系统设计.pdf
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1、wwwele169com|51智能应用基于物联网的人脸识别系统设计田祎然,刘元甲,田园明,刘子瑞,孙强(牡丹江师范学院,黑龙江牡丹江,157000)摘要:通过物联网单片机和ZigBee无线通信技术,设计了一款基于ZigBee自组网的物联网人脸识别系统。利用Linux系统开发的人脸识别模块能够实现对外来人员的录入与识别,识别结果转换成简单信号后传递给ZigBee蜂鸣传感器,以实现人脸识别异常后的警报功能。LBPH人脸识别算法经过优化后识别率较同水平有所提高。此外,系统的ZigBee自组网使用星型结构,能够实现不同场景下环境温度,湿度,烟雾等信息的全面收集,且拥有优异的拓展性。最终的实验结果证明设
2、计出的系统拥有良好的协调性和稳定性,适用场景广泛,也说明物联网中无线传感器与机器学习算法的结合拥有极大的潜力。关键词:物联网;ZigBee;人脸识别;LBPH0 引言随着嵌入式微处理器算力的增加,嵌入式硬件系统能够搭载起更多的传感器和更复杂的模式识别系统。徐辰威等人提出了 ZigBee 和人脸识别相结合的访客管理系统1,商莹等人在 2017 年提出了人脸识别智能监控系统的研究2。但是这些系统往往都有不可扩展的性质,添加其他设备比较复杂,而且人脸识别算法适用场景有限。因此,我们提出了一种基于物联网和改进 LBPH 算法的人脸识别系统。本系统中无线网络技术选用传输距离更远的 ZigBee 技术,以
3、适应复杂、WiFi 信号不稳定和低功耗需求的环境。核心处理器通过 ZigBee 组网和终端通信,可同时部署多个节点,每个节点可拓展不同的传感器,并根据需要使用不同的网络架构以适应不同的应用场景。本文的传感器组由人脸识别部分的人体红外传感器和 ZigBee 环境信息收集感器组成。人脸识别模块工作时一旦有人被检测到,它将使相机频闪捕捉人脸进行识别。当能够识别出一个人时,系统会显示正常,当识别出陌生人时,系统则会发出警报。该系统具有功耗低、易于开发和扩展的优点。本系统可用于工厂、单位或私人住宅的门禁等复杂环境下的监控。1 系统设计 1.1 人脸识别系统硬件设计本控制系统的主要组成部分有:ZigBee
4、核心开发套件、温湿度传感器、MQ-2 烟雾传感器、Linux 人脸识别开发板等诸多模组。系统的总体结构如图 1 所示。系统中使用了人脸检测、人脸训练和人脸识别三个过程来进行获取和对比3。人脸检测主要调用 OpenCV 算法中已训练好的 Haar 级联分类器,区分出包含人脸和不含人脸的图像。LBPH(局部二进制模式直方图)算法处理人脸图像,对待测图像进行判断,然后匹配结果进行传输。ZigBee 开发板上的终端设备同时使用温度、湿度和气体传感器收集空间的环境信息,将环境信息传送到云服务器,实现对环境情况的实时检测;该系统的研究是基于 ZigBee 自组建网络的条件下,拟采取两套开发板实现功能互联,
5、最终建立起一套基于 ZigBee 技图 1系统结构框图与硬件设计示意图52|电子制作2023 年 7 月智能应用术下组网的人脸识别系统,ZigBee 网络也经常被用于工业现场自动化控制和安全应用4。(1)对于 linux 人脸识别模块,功能设计主要有人脸识别算法模块,数据返回模块和识别信息显示模块。人脸录入采用的是拥有 30 万像素,120 度广角大镜头的 GC0308微型摄像头,通过 SCCB 接口与开发板连接,承载图像录入功能。交互界面显示采用的是 TFT 液晶显示屏,通过SPI 接口与开发板连接,承载显示功能。人脸识别功能使用 UbuntuLinux 开发环境和 Python 程序语言对
6、开发板进行开发。功能主要实现则是利用 OpenCV 人脸识别库。使用 QT 编译底层硬件与控制按键的交互来控制人机交互界面显示。交互 UI 界面使用QUGUI 图形库开发。整个 Linux模块工作流为,摄像头录入人脸图像信息,Linux 系统中的LBPH 算法进行人脸识别,最后在人脸识别软件上显示实时识别结果。将识别正确与否的信号通过 ZigBee 组网发送到ZigBee 终端,最后由蜂鸣传感器接收。图 2Linux 硬件设计原型(2)对于 ZigBee 传感器组网模块,使用 CC2530 这一款用于 ZigBee 技术的经济型主控芯片。该芯片特别适合有超低功率要求的系统,保证低功率使用的一个
7、方法就是在操作模式之间快速切换。由于这一优势,ZigBee 现在具有强大的联网能力。在我们的系统中,ZigBee 模块用来建立无线网络。传感器通过串口或IO接口连接终端设备(ZigBee),协调器(ZigBee)通过串口连接PC 机。终端设备采集传感器数据,并通过无线网络将数据打包到协调器,然后通过串口将数据传输到 PC 或服务器上的监控软件。1.2 人脸识别系统软件设计人脸识别即是利用程序对采集的图像进行判定,判断一下所输入的图片是否为人脸,检测到是人脸再进行匹配,找到相应的人物,所以我们常说的人脸识别包含人脸检测和人脸识别两大部分5。本研究所提出的人脸识别系统的录入和识别流程图如图 3 所
8、示。(1)人脸检测人脸检测是基于 Haar 级联分类器的思想,是基于Haar-like 特征,类 Haar 特征的值被计算出来,以反映区域的灰度变化,在被 Adabost 迭代算法训练之前,计算被一个积分图加速。把输入图像的每个区域也做类似的运算后与训练集中图像的特征值进行对比,据此可以判断出输入的图像是否具有人脸特征,整体完成的是搜寻过程。系统通过程序进行文件读取,对文件中图片灰度化处理;文件中包含着已经存储对应的人名和标签,调用摄像头并从摄像头读取照片,加载 OpenCV 的 Haar 人脸检测分类器,创建文件夹用于存储摄像头本次采集到的照片,循环采集的样本数,其次调用函数 cv2.cvt
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