基于臉部識別的智能交通汽車乘員管理系統

?

基于臉部識別的智能交通汽車乘員管理系統

近年來，隨著智能汽車研究的不斷深入，計算機運算能力以及移動通信技術的不斷發展，無線通訊網絡在車輛上的應用越來越廣泛。臉部識別是智能交通汽車上的一項重要技術，可以用來識別駕駛員及乘員。在公共運輸車輛（如客車、地鐵和火車）上，同時會有很多人上下車，因此如何快速而準確地對人臉進行識別是智能汽車人臉識別系統的一個重要問題。本文介紹了一種用于智能交通汽車管理系統的快速人臉檢測與識別系統。出發點在于從普通的圖像中迅速找出人臉并加以識別,在檢測與識別的過程中,正確率和時間是很重要的兩點。

從簡單高效的應用實際出發,提出了一種基于兩級Adaboost的LBP（局部二進制模式）實時人臉識別及檢測方法。識別分為兩個階段,第一階段為人臉的檢測以及人臉關鍵區域的檢測,在短時間內從復雜的圖像中檢測出人臉的位置,然后在人臉區域檢測關鍵器官的區域;第二階段為人臉的特征表示階段,利用特征表示這些關鍵區域,從而使用少量信息表示了整張人臉圖像,為快速識別人臉打下基礎。在第一階段,利用Adaboost來訓練層級分類器,利用層級分類器,在最開始過濾掉不包含人臉的圖像區域,達到加速檢測的目的。在檢測出的人臉區域,利用相同原理的Adaboost層級分類器檢測人臉關鍵器官區域。在第二階段,對這些人臉關鍵區域,利用簡單的LBP算子提取其特征,形成該人臉的特征表示向量。在識別中,計算卡方值,利用最近匹配的方法從試驗數據庫集中找出最適合的類別,從而達到人臉識別的要求。

將本文提出的人臉識別方法嵌入一輛校車進行試驗驗證。試驗結果表明，該方法不僅能夠快速地檢測識別人臉,而且識別正確率較高。另外，采用該方法可以隨時更新數據庫集,而不需要對整個數據庫集重新計算,因此有良好的擴展性。

Byung- Gil Han et al. Ubiquitous and Future Networks (ICUFN), 2013 Fifth International Conference on 2-5 July 2013.

編譯：賀蓉