基于人臉識別技術的自動安檢系統設計*

徐草草 楊啟明 張 雙

（1.成都理工大學工程技術學院 樂山 614000）（2.中國移動樂山分公司 樂山 614000）

1 引言

隨著經濟的發展，人們的出行越來越頻繁，交通工具的使用也變得越來越多樣化。頻繁的出行與極大的客流量，給運輸安全和人員信息核對帶來了極大的困難，目前對于，交通運輸安檢大多還停留在比較原始的人工比對的方式來完成［1～5］。這樣不但增加了勞動成本，還造成了大量的資源浪費。為此，如何快速、準確、安全進行地安全檢查成為解決快輸通行的一個重要問題。隨著自動售票系統的產生，識別檢票技術也迅速發展，出現了許多較成熟的技術，越來越廣泛應用于各種交通領域，給人們帶來了前所未有的方便。同樣也給檢票系統的建構提供了數據庫支撐，為建立自動檢票系統提供了數據交互上的保證［5～12］。

輪船自動檢票系統是利用計算機網絡管理方式來代替人工手動檢票的一種自動化檢票模式，是實現交通運營中檢票與人員信息核對與管理的智能系統，也是票務系統發展的一種新技術、新方法，它的出現不但將人從勞動中解放出來，同時也節約了旅客的等候時間，保證了檢查的安全性［11～19］。常規的檢票系統是一個閉源的系統，用戶只能在工程師設定的模式下工作，即使有所調整也是進行一些簡單的操作，對于系統的腳本文件，腳本信息，用戶幾乎完全無法觀察；這雖然增強了系統的穩定性與安全性，但這個用戶帶來了些許不便，特別是在系統的兼容上出現了極大的問題［12～17］。為此本文提出了一種基于SCILAB和TCL/TK的開源軟件模式下的檢票系統。本系統運用SCILAB和TCL/TK開源軟件設計平臺，利用人臉識別處理相關技術作為檢票的信息檢索文件設計并完成輪船自動檢票功能。在本軟件中實現的模塊有登錄模塊，檢票模塊，放行控制模塊等基本模塊，實現了檢票必須的功能。

2 系統設計

人臉識別系統一般包含人臉檢測與定位、眼睛定位、人臉歸一化、特征提取、進行識別等重要關鍵技術［5～12］。研究此系統的在于利用人臉識別技術實現自動檢票。首先選用特征點的方式對人臉進行識別，特征點提取研究中，需要人臉庫的人臉圖具備表情、成像角度、光照以及膚色不同等，我們選用ORL數據庫來進行算法研究和模擬系統設計。

2.1 系統算法分析

人臉識別技術中被廣泛采用的區域特征分析算法，它融合了計算機圖形學、人臉識別技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進行特征分析，根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值來判定人的一致吻合性。主成分分析法（Principle Component Analysis）是人臉識別技術中，非常重要的一種算法［11～13］。

主成分分析（Principle Component Analysis）也稱K-L變換方法，它利用圖像的K-L分解，是最廣泛的特征提取方法之一，K-L變換是一種常用的正交變換，適用于任意的概率分布，實現在誤差最小的情況下獲取數據壓縮的最佳變換。人們將K-L變換用于統計特征提取，從而形成了子空間法模式識別的基礎。Pentland最早將主成分分析法用于人臉識別，使得人臉識別技術由單純的科研轉為實用。PCA的原理就是將高維向量，通過一個特殊的特征向量矩陣，投影到一個低維的向量空間中，表征為低維向量，并不會損失任何信息，也就是說，通過低維表征的向量和這個特征向量矩陣，可以完全重構出所對應的原來的高維向量。特征臉方法（EIGENFACE）是基于主成分分析的一種方法，將其應用到人臉識別中，如下所述。

為了得到樣本的偏差矩陣，我們計算了每一個樣本與平均的偏差，方法為

這里將平均偏差集用矩陣D來描述，則D的維數為m×N。

通過對平均偏差值進行求解式（3）和線性運算，可得到樣本及的協方差矩陣，C得維數為m×m。計算C的特征向量，這些特征向量就是人臉空間的正交基底。用它們的線性組合可以重構得到樣本中任意的人臉圖像。通過量化后的特征向量，我們可以得到人臉的輪廓，即為特征臉，如圖1。將特征向量按所對應的特征值得大小降序排列，特征向量所對應的特征值越大，它在重構時的貢獻越大。所而對那些接近于特征值0的特征向量，則可以忽略不計。

圖1 特征臉數據集

一般情況下樣本的數量要遠遠小于圖像的象素個數，根據矩陣的奇異值分解定理（SVD）我們可以計算出維數為N×N的矩陣DDT的N個特征向量vi和特征值λi，根據SVD定理，矩陣C=DDT的特征之和DDT的非0特征值相等，所以C最多只有N個非0特征值。根據定理，C的特征向量可以表示為

其中vi是 DDT的特征向量，λi是對應的特征值，ui是的特征向量。

這些特征向量所組成的特征臉子空間的維數為m in( )

N，m 。同時，對一定小的特征值所對應的特征向量是可以忽略的，這樣空間可以變得更小，以此來降低計算機的計算量。把全部的特征向量寫成矩陣的形式。將一個人臉圖像樣本X的偏差y向特征子空間投影，利用式（5）可以得到的系數向量z，即它在這個特征臉子空間的系數向量。這樣一個人臉圖像就可以用較低維的系數向量表征。

這樣就可以通過計算在這個較低維空間中人臉樣本的距離來進行人臉識別。距離越小，代表人臉圖之間越相似。

2.2 系統的搭建

輪船安檢系統是一個專用的控制系統，它對旅客的控制，船票的檢驗都有非常重要的作用。通常檢票系統的開放與關閉需要專人來控制，因此系統設計里面首先要為控制者設計權限。同時還需要對每次權限人員的開啟與關閉進行登記，方便管理。為此，在我們的系統里面設計了管理者界面。如圖2。

圖2 管理者登陸界面

在用戶登陸以后，需要對所檢票的信息進行管理，為了保證旅客的安全，通常我們需要對所檢票的情況進行限制性管理。一種是以船的班次為檢索詞，對所對應的航線進行檢票管理。還有一種情況在同一個時段如果有多個航線或班次需要處理時，我們還可以以時間為檢索詞，設定時間段來進行檢票處理。為此我們設計了雙檢索詞檢索系統，如圖3。

圖3 車次或航班管理界面

經歷以上兩個管理以后，該系統就能進行管理功能，從而實現對旅客的管理。參見圖4。

圖4 初始化檢票系統

2.3 系統測試

在系統搭建完成以后，對系統進行模擬功能性測試實驗。理論情況下，通過人臉比對，若旅客的人臉信息與檢票系統中提供的用戶購票信息人臉信息相同或者近似相同，那么該旅客就能順利通過檢票，否則將會被禁止。通過系統實踐證明，只要合理的設置辨識參數，是可以有效的實現安全檢票的。如圖5所示。

通過系統的測試，系統具有較好的操作性，在檢票時可以較快通過人臉及車票信息自動搜索系統售票記錄并進行人臉識別，系統操作方便、快捷。因此該系統是可行的。

3 結語

該系統是一個較為全面的開源設計的管理系統，管理者在登錄模塊通過正確的密碼登錄系統之后，就能對系統實現實時管理。在系統正常運行的模式下，人臉拍攝系統通過與售票系統預存的圖片實時交互就能實現車票的檢票管理。本系統具有良好的可操作性，具有簡單，快捷，方便等特點。最重要的是設計者為使用者預留了大量的開發接口，該接口可以與警務，銀行等系統連接，可以為打擊犯罪提供追中數據。