基于Kinect的人臉正方向追蹤系統(tǒng)

楊喬悅 陳佳偉 殷蘭

摘要 實現(xiàn)了一個基于Kinect的移動平臺人臉視線追蹤系統(tǒng)。為了解決人臉識別技術(shù)在大多數(shù)應(yīng)用場景中，難以拍攝到待識別對象正面的問題，提出了先跟蹤再識別的方法。利用Kinect獲取到待識別對象的方位信息，由移動機器人平臺搭載人臉視線追蹤系統(tǒng)運動到待識別對象的正面，便于人臉識別系統(tǒng)進行進一步識別。是一種提高傳統(tǒng)人臉識別正確率的改進方法。

【關(guān)鍵詞】視線跟蹤 Kinect 移動機器人

1 引言

人臉識別結(jié)合了圖像處理、模式識別、認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)等多個研究領(lǐng)域。人臉識別系統(tǒng)利用攝像機對識別對象進行信息采集，以非接觸的方式采集到待識別對象的面部特征，系統(tǒng)在獲取圖像后與數(shù)據(jù)庫圖像進行比對后完成識別過程。主要運用于設(shè)備身份認(rèn)證、考勤系統(tǒng)、機場車站的檢票等領(lǐng)域。

為了實現(xiàn)更好的識別性能，可采集面部的3D信息，相較于通用攝像機采集到的面部數(shù)據(jù)更為全面、精確。微軟Kinect for windows可獲取待識別對象的3D數(shù)據(jù)以及RGB圖像，成本低廉，易于實現(xiàn)，可應(yīng)用于3D人臉識別系統(tǒng)。本文實現(xiàn)的系統(tǒng)利用Kinect對人臉視線進行追蹤，可為人臉識別提供正面、清晰的待識別圖像。

2 系統(tǒng)介紹

本系統(tǒng)中Kinect通過3D人臉識別，捕捉到其可視范圍內(nèi)的待跟蹤對象的面部，并得到其相對于Kinect的視線偏角、距離等深度數(shù)據(jù)。PC通過串行通信，將待跟蹤對象的深度數(shù)據(jù)發(fā)送給機器人平臺控制器，控制器運用PID策略，使移動機器人平臺最終運動到與待跟蹤對象視線偏角接近于O，為基于圖像的人臉識別系統(tǒng)提供更有利的識別條件。

系統(tǒng)由移動機器人平臺、微軟Kinect forWindows和PC組成。Kinect固定在一個伸縮桿的滑動端上，根據(jù)捕捉到的待跟蹤對象面部的高度，控制升降平臺中導(dǎo)軌的長度，以調(diào)整Kinect的高度使其與面部高度保持基本一致。Kinect由網(wǎng)線連接到PC的USB 3.0接口，PC接收Kinect發(fā)送的面部深度數(shù)據(jù)，并解算成歐拉角，同時制定移動機器人平臺的移動方式，據(jù)此生成控制數(shù)據(jù)包通過RS485總線發(fā)送給MCU。MCU將接收到的控制數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)換為電機控制信號，輸出給移動機器人平臺的驅(qū)動電機。系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

如圖3所示，Kinect使用深度傳感器獲得待跟蹤對象的深度數(shù)據(jù)。深度數(shù)據(jù)流是由一系列捕獲到的深度幀實時組合而成。每一個深度幀都包含深度像素。深度像素包含被探測到的物體的3D坐標(biāo)信息。深度傳感器中，紅外發(fā)射器在一定區(qū)域內(nèi)發(fā)送紅外線，紅外接收器捕獲物體反射的紅外線并計算距離。深度傳感器的可視角度為水平61.5°，垂直50.0°。在默認(rèn)范圍下，深度傳感器的深度范圍是0.8-4.0米;在近景范圍下，其深度范圍是0.4-3.0米。

MCU選用STM32F103， 通過RS485總線接收到PC發(fā)出的控制數(shù)據(jù)包，定時器TIM2輸出2路PWM信號，分別控制機器人平臺的2個直流減速電機，帶動后側(cè)兩主動輪轉(zhuǎn)動。定時器TIM3輸出脈沖信號控制42H48兩相混合式步進電機，使升降平臺導(dǎo)軌的長度變化。

移動機器人平臺尺寸為270x210x90mm，采用大馬力的直流減速電機，額定電壓DC12V，輸出速率330rpm，由H橋電路驅(qū)動。由于整個系統(tǒng)重心較高，在MCU中通過程序?qū)⑵脚_移動速度控制在0.3-1.2m/s范圍內(nèi)，使其在運動中姿態(tài)保持穩(wěn)定，便于系統(tǒng)準(zhǔn)確定位待測人面部位置。

升降平臺由導(dǎo)軌和步進電機組成。導(dǎo)軌長度210mm，有效行程為400mm。42H48兩相混合式步進電機額定電壓3.6V，額定電流1.2A。步進電機轉(zhuǎn)動使導(dǎo)軌伸長或縮短。

3 定位與跟蹤方法

Kinect深度傳感器獲取到待識別對象的深度信息以四維向量（x，y，z，w）的形式表示，其中3維向量（x，y，z）表示旋轉(zhuǎn)軸，w為一個角度分量，表示繞旋轉(zhuǎn)軸的旋轉(zhuǎn)角度。為了得到臉部視線偏角，需將該深度信息向量轉(zhuǎn)化為歐拉角，即俯仰角（Pitch）、偏航角（Yaw）、滾轉(zhuǎn)角（Roll）。

3.1 四元數(shù)到歐拉角的轉(zhuǎn)換

3.2 程序?qū)崿F(xiàn)

PC上軟件開發(fā)環(huán)境為Visual Studio，使用C#語言進行編程。程序運行的順序為：打開Kinect深度傳感器，獲取到深度數(shù)據(jù)流。經(jīng)過數(shù)學(xué)運算，將深度信息轉(zhuǎn)化為歐拉角表示，根據(jù)歐拉角以及距離信息，生成控制數(shù)據(jù)包，通過RS485串行通信協(xié)議，將其發(fā)送給MCU。如圖4所示。

MCU軟件開發(fā)環(huán)境為Keil使用C語言編程。接收到PC發(fā)送的控制數(shù)據(jù)包，據(jù)此解算出具體的移動機器人運動控制指令。輸出移動方向值、2路PWM、1路脈沖信號，分別控制移動機器人的運動方向、運動速度、升降平臺導(dǎo)軌的伸縮。如圖5所示。

4 實驗方法與分析

本文對搭建好的系統(tǒng)進行了一系列的測試實驗，分別研究面部轉(zhuǎn)向角度、機器人與待跟蹤對象之間的距離對系統(tǒng)追蹤準(zhǔn)確度的影響。采用控制變量法，在機器人與待跟蹤對象保持lOOcm距離的情況下，以待跟蹤對象正前方為0°，待跟蹤對象面部向左及向右分別轉(zhuǎn)向5°、15°、25°、35°四個角度下測試系統(tǒng)追蹤后的角度準(zhǔn)確率。待測對象面部朝向確定后，機器人從待跟蹤對象左側(cè)45°位置出發(fā)，分別進行10次測試，測量待跟蹤對象面部與機器人追蹤后最終位置的實際偏差角度，記錄數(shù)據(jù)。

在相同的實驗場地，待跟蹤對象面部始終朝向正前方（即轉(zhuǎn)向角度為0°）的情況下，機器人與待跟蹤對象的距離分別為lOOcm、150cm、200cm，機器人從待跟蹤對象左側(cè)450位置出發(fā)，分別進行10次測試，測量待跟蹤對象面部與機器人追蹤后最終位置的實際偏差角度，記錄數(shù)據(jù)。

機器人與待跟蹤對象的距離相同時，在待跟蹤對象面部朝向正前方的情況下，待跟蹤對象面部與機器人追蹤后最終位置的實際角度誤差在±1°內(nèi)的概率高達100%。向左或向右轉(zhuǎn)向角度越大，角度誤差在±1°內(nèi)的概率越低。當(dāng)達到35°轉(zhuǎn)向時，角度誤差在±1°的概率只有80%。而當(dāng)待跟蹤對象面部始終朝向正前方時，隨著機器人與待跟蹤對象距離的改變，角度誤差在±1°內(nèi)的概率仍為100%。

實驗表明，當(dāng)待跟蹤對象面部始終朝向正前方時系統(tǒng)的追蹤準(zhǔn)確度最高，隨著轉(zhuǎn)向角度的增大，追蹤誤差越大。而機器人與待跟蹤對象的距離對系統(tǒng)追蹤準(zhǔn)確度無明顯影響。

5 結(jié)論

通過多次實驗驗證，本系統(tǒng)能達到預(yù)期功能要求。在復(fù)雜應(yīng)用場景下，為人臉識別系統(tǒng)采集待識別對象的正面3D圖像。但仍然存在一些有待改進的地方，當(dāng)待跟蹤對象面部轉(zhuǎn)向角度增大時，系統(tǒng)追蹤準(zhǔn)確率隨之降低。因此，還需進一步研究此問題，以期系統(tǒng)功能更加完善。

參考文獻

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