基于人臉識別技術的汽車主動防盜技術研究

姜少瑋　郭濟鳴　胡清和　金印

摘要：基于人臉識別技術的汽車主動防盜技術研究，旨在開發(fā)一種新的具有人性化、智能化的汽車防盜搶設備，即使是在車鑰匙及遙控器被復制或丟失的情況下，其他人也無法開走車輛；發(fā)動機在工作時，非指定人員也無法駕駛車輛。

關鍵詞：汽車主動防盜技術；人臉識別技術；汽車防盜搶設備；車鑰匙；遙控器；發(fā)動機 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）31-0020-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.31.009

1 項目的現(xiàn)實意義

中國創(chuàng)新性建設的步伐在不斷加快，我國汽車行業(yè)的自主創(chuàng)新取得重大進步，自主品牌也取得了快速發(fā)展。目前的互聯(lián)網線上經濟熱潮襲來，更加促進了我國汽車后市場的發(fā)展，汽車保有量也在不斷擴容。伴隨著社會的發(fā)展，人們的生活水平日益提高，汽車已成為人們日常生活中不可缺少的交通工具。我國已成為世界汽車產銷第一大國，汽車的擁有量也居世界前列。汽車是家庭的貴重物品，令人遺憾的是盜竊、搶劫汽車已經成為常見的犯罪行為之一。除了個人財產損失，更嚴重的是發(fā)生人身傷害或死亡案件。隨之產生的汽車防盜搶設施很多，但人們更需要人性化、智能化的汽車防盜搶系統(tǒng)，同時也順應了當今汽車設計生產的方向：節(jié)能、環(huán)保、安全、智能。目前在我們的日常生活中多處都有人臉識別技術的影子，人的面部特征屬于生物特征，是人的一種內在屬性，其特點就是具有很強的穩(wěn)定性和差異性。人臉識別技術具有安全性、保密性、方便性、自然性、不易被察覺性的特點，是一種具有活性判別的非侵犯性主動識別，避免了非活性物件對識別器的欺騙，識別速度快，形式友好，不會令人感到厭煩。

2 項目創(chuàng)新點

國內外在汽車防盜方面研究成果很多，防搶方面研究方面較少。其防盜搶方式方法均不能解決車主在車鑰匙及遙控器被復制或丟失的情況下，他人開走車輛；發(fā)動機在工作時，非指定人員開走車輛狀況，也不能解除他人向車主借車而不愿意借的煩惱。研究開發(fā)專用于駕駛員狀態(tài)的人臉識別技術及專業(yè)軟件，達到速度快、抗干擾能力強、準確度高等目的。

3 項目說明

3.1 主要研究內容

通過安裝車內CCD攝入指定駕車人的頭像，經人臉識別技術軟件處理確定其特征值后置入車載電腦。用鑰匙接通電源時，CCD工作，系統(tǒng)實時識別其是否為預置的指定駕駛人，是則啟動汽車，不是則否；在發(fā)動機工作時，CCD定時工作，對駕駛人員進行識別，當判斷不是預置的指定駕駛人或CCD被意外阻斷正常的定時工作，則切斷發(fā)動機的點火系統(tǒng)。項目關鍵技術是針對駕駛員狀態(tài)的人臉圖像識別技術研究，并開發(fā)專用技術軟件和防盜搶硬件系統(tǒng)。這是一種新型的人性化、智能化的汽車防盜搶設備，即使是在車鑰匙及遙控器被復制或丟失的情況下，其他人也無法啟動車輛；發(fā)動機在工作時，非指定人員也無法駕駛車輛，既可起到汽車防盜搶的作用，又可免除他人向車主借用車輛的煩惱。

3.2 研究方法分析

人臉圖像采集：通過CCD圖像傳感器活性主動識別并采集人臉圖像，當駕駛者面部在CCD圖像傳感器可采集圖像位置范圍內時，傳感器會自動掃描并拍攝駕駛者的臉部圖像。

人臉檢測：在軟件開發(fā)過程中應用于圖像的標準化預處理，確定圖像大小、位置、特征壓縮、提取特征，從而降低網絡運算的復雜性。

人臉圖像的標準化預處理及特征提?。菏紫炔捎玫氖荗RL人臉數據庫，其中每一張都是112*92維的灰度圖像。然后應用雙立方灰度插值法，把人臉圖像壓縮成56*46的圖像，將所有數據首尾相接排成一行，則可以得到一個2576維的行向量，但并非所有向量元素都可以作為有效人臉特征元素輸入，不僅會影響分析精度，也會影響分類器訓練的運行速度。應用獨立成分分析ICA從原始數據中提取獨立成分并做降維處理，可從ORL人臉數據庫的每一張?zhí)崛?6維的特征向量。運用y=（x-MinValue）/（MaxValue-MinValue）公式，針對ICA降維提取后的特征向量元素做統(tǒng)一化處理，主要是為了它們都處于一個相似的動態(tài)范圍內，便于輸入分類器進行訓練。

人臉圖像匹配與識別：將輸入的特征向量元素與數據庫中所儲存的特征數據進行檢索匹配，輸出數據匹配的結果。人臉識別是將通過CCD圖像傳感器形成的人臉特征圖片與人臉數據庫中已有的特征圖片相比較，根據相似比判斷被識別者的身份是否符合要求。

支持向量機SVM人臉識別的流程：通過CCD圖像傳感器攝入的人臉圖像，經過圖片的標準化預處理，獨立成分分析ICA的降維處理提取有效特征向量，將其輸入支持向量機SVM的訓練，若訓練已結束則有訓練好的SVM分類器參與人臉識別；若訓練沒有結束則重復導入SVM的訓直至有訓練好的SVM分類器可以參與人臉識別為止。

本項目的方案設計中的支持向量機采用的是LIBSVM算法，此算法是臺灣大學林智仁教授等開發(fā)設計的。LIBSVM算法中的svmtrain函數可以選擇支持向量機的不同訓練模式，其中主要代表參數含義如下：

Svmtrain的用法：svmtrain[options]training_set_file[model_file]

Options：可用的選項即表示的涵義如下：

-s svm類型：SVM設置類型（默認0）

0——C-SVC

1——v-SVC

2——一類SVM

3——e-SVR

4——v-SVR

-t核函數類型：核函數設置類型（默認2）

0——線性：u'v

1——多項式：（r*uv+coef0）^degree

2——RBF函數：exp（-r|u-v|^2）

3——sigmoid：tanh（r*uv+coef0）endprint

-d degree：核函數中的degree設置（針對多項式核函數）（默認3）

-g r（gama）：核函數中的gamma函數設置（針對多項式/rbf/sigmoid核函數）（默認1/k）

-r coef0：核函數中的coef0設置（針對多項式/sigmoid核函數）（默認0）

-c cost：設置C-SVC，e-SVR和v-SVR的參數（損失函數）（默認1）

-n nu：設置v-SVC，一類SVM和v-SVR的參數（默認0.5）

-p p：設置e-SVR中損失函數p的值（默認0.1）

-m cachesize：設置cache內存大小，以MB為單位（默認40）

-e eps：設置允許的終止判據（默認0.001）

-h shrinking：是否使用啟發(fā)式，0或1（默認1）

-wi weight：設置第幾類的參數C為weight？C（C-SVC中的C）（默認1）

-v n：n-fold交互檢驗模式，n為fold的個數，必須大于等于2

汽車點火開關的分析：目前大部分點火開關有四個檔位：（1）LOCK：在此位置或拔出點火開關鑰匙時，點火開關不工作，轉向盤被鎖??；（2）ACC：發(fā)動機關閉，音響和附屬電器可正常使用；（3）ON：發(fā)動機處于低壓狀態(tài)及儀表電路被接通；（4）START：當點火開關鑰匙順時針旋至此位置時，待發(fā)動機啟動后松手，點火開關鑰匙會自動回到ON位置，此時發(fā)動機開始正常工作。

CCD圖像傳感器安裝在點火開關ACC檔控制的電路中，即點火開關鑰匙接通電源時，傳感器可隨音響等電器同時開啟工作，可以活性注定掃描人臉圖像，系統(tǒng)實時識別其是否為預置的指定駕駛人，控制點火開關START檔所連接的電路，若是則電路正常連通啟動汽車，若不是與START檔電路并聯(lián)的警報電路被接通，警報器響，汽車不會被啟動。

圖1 汽車人臉識別控制系統(tǒng)流程圖

4 項目總結

基于人臉識別技術的汽車主動防盜技術順應了當今汽車設計生產的趨勢，工作形式非強制性，運行速度快不會使駕駛者厭煩，不僅安全可靠，同時也為汽車本身提高檔次增加了潮流元素。實時和定時相結合的人臉識別運行模式，完整地達到了防盜、防搶的作用效果。在當今倡導創(chuàng)新型經濟的發(fā)展趨勢下，基于人臉識別技術的汽車主動防盜技術應用會越來越普遍，應用該技術的汽車的購買量是非常可觀的，會有很好的市場發(fā)展前景，引領汽車行業(yè)新風尚。

參考文獻

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基金項目：本文由沈陽理工大學大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目資助，項目編號：2012QC013。

作者簡介：姜少瑋（1993-），男，遼寧大連人，沈陽理工大學汽車與交通學院學生。

（責任編輯：周 瓊）endprint