基于人工智能的人臉識別智能鎖系統(tǒng)設計分析

童友健

摘要：伴隨人工智能技術的普及，人臉識別作為一種安全、便捷、高效的身份驗證方式被廣泛應用于支付、門禁控制等領域。為研究并設計更穩(wěn)定、可靠、高效的人臉識別智能鎖系統(tǒng)，闡述人工智能在人臉識別的應用，并對人臉識別系統(tǒng)進行總體設計、硬件設計與軟件設計，其中，硬件設計涉及圖像傳感器、處理器及攝像頭模塊的布局與選擇等。

關鍵詞：人工智能；人臉識別；智能鎖系統(tǒng)

一、前言

隨著人工智能與人臉識別技術的發(fā)展與普及，智能鎖系統(tǒng)作為保護個人與物品安全的重要設備引入人臉識別技術，為用戶提供更高效、便利及可靠的門禁控制。然而，現(xiàn)有智能鎖系統(tǒng)存在一些問題與不足，如對光照條件較為敏感、極易遭受攻擊或誤識別、識別速度較慢等。在這種背景下，本文基于人工智能的人臉識別系統(tǒng)，研究與設計智能鎖系統(tǒng)具有重要現(xiàn)實意義，不僅可以提供高效與準確的身份驗證方式，還有效避免密碼或傳統(tǒng)鑰匙被冒用的弊端，同時能夠為用戶提供更加安全、高效的門禁控制體驗，有助于為開發(fā)更安全、可靠、便捷的智能鎖系統(tǒng)奠定堅實基礎。

二、人工智能在人臉識別的應用

人工智能在人臉識別的應用具有前瞻性意義，同時具有重要的輔助作用，主要體現(xiàn)在以下幾方面：第一，身份驗證與安全性。人工智能技術能夠快速、準確地驗證個體身份，將基于人工智能的人臉識別技術應用于智能鎖系統(tǒng)中，能夠提供更可靠、便捷與高效的門禁控制方式，通過采用人臉識別的身份認證手段，用戶不需要記憶復雜密碼或是攜帶額外物理鑰匙，有效避免與解決密碼或傳統(tǒng)鑰匙易被冒用等弊端，基于人工智能與人臉識別的身份驗證方式為門禁控制提供了新的解決方法與思路[1]。第二，輔助功能與個性化服務。人工智能在人臉識別的應用，除了具有安全性與身份驗證功能以外，還能夠為用戶提供更多個性化服務與輔助功能。例如，識別的同時分析用戶面部表情，以此判斷用戶情感狀態(tài)，同時根據情感狀態(tài)提供相應的建議與服務。另外，通過識別用戶性別、年齡等信息，智能鎖系統(tǒng)能夠自動調整現(xiàn)實內容，以滿足不同用戶群體的個性化需求，這些個性化服務與輔助功能有助于提升用戶體驗，為用戶帶來更多的樂趣與便利。第三，智能安全與監(jiān)控。人工智能在人臉識別中的應用還有望擴展到監(jiān)控與智能安防領域，有效結合監(jiān)控攝像頭與人臉識別技術來實時識別與追蹤特定人員?；谌斯ぶ悄芘c人臉識別的智能安防系統(tǒng)有助于減少犯罪行為，有效提高公共安全性。與此同時，基于人工智能的人臉識別系統(tǒng)也可以應用于家庭或企業(yè)環(huán)境中，能夠識別外來訪客或員工的到訪記錄，從而強化安全保障與出入管理。

三、人臉識別系統(tǒng)

（一）總體設計

本文先對基于人工智能的人臉識別系統(tǒng)進行總體設計，該系統(tǒng)主要包含一個樹莓派硬件開發(fā)平臺、攝像頭、顯示器等終端設備以及其他組成部分。人臉識別系統(tǒng)的研究與設計包括兩個階段，分別是基于微型PC機平臺應用與微型嵌入式平臺應用開發(fā)[2]。第一階段，需要在PC機平臺上調試人臉識別應用程序，并測試運行該程序的系統(tǒng)功能特性與整體運作機制，需要通過重新配置軟件環(huán)境，同時編譯應用程序，以使程序可以在PC機上正常運行。第二階段，需要將調試與驗證好的人臉識別應用程序部署到嵌入式應用平臺上，通過編譯與配置軟件環(huán)境，保證程序能夠在嵌入式平臺上長期可靠運行。這種分步推進的開發(fā)模式具有很多便利，盡管需要兩次編譯，但能夠提高調試與驗證的效率，同時也可以更好地處理復雜問題。人臉識別系統(tǒng)的整體框架如圖1所示。

（二）硬件設計

人臉識別系統(tǒng)的硬件主要包括主控模塊與攝像頭模塊，主控模塊使用樹莓派，其以SD卡/microSD卡作為存儲硬盤，是一款ARM架構的微型主板，同時提供以太網輸入接口與通用串行總線輸入接口，能夠直接與網線、鼠標及鍵盤等外設直接相連，盡管樹莓派僅稍大于普通銀行卡，但是其具備普通PC機的基本功能，僅需要手動設置連接鼠標、鍵盤及顯示屏，就能實現(xiàn)高清視頻播放、表格處理以及書寫電子郵件等基本功能[3]。攝像頭模塊使用樹莓派專供500W像素攝像頭，支持raspistilyuv、raspivid及raspistil三種應用，raspistil與raspistilyuv可用來抓取靜態(tài)圖片，而raspivid可用于抓取視頻，本文設計中，利用OpenCV模式來調節(jié)攝像頭位置，達到自動拍照目的。在Linux操作系統(tǒng)中，可利用QT庫軟件迅速開發(fā)圖形界面，通過調動對應函數(shù)來采集數(shù)據與圖像，同時使用攝像頭獲取信息與圖像，并利用已訓練好的Haar分類器完成模式化匹配，從而達到人臉檢測的目的。另外，使用PCA算法分析與處理檢測結果，能夠實現(xiàn)人臉圖像訓練與身份識別。主控模塊與攝像頭模塊作為人臉識別系統(tǒng)的重要組成部分，共同協(xié)作，為智能鎖系統(tǒng)的可靠運行與性能驗證提供了堅實基礎。

（三）軟件設計

軟件部分是人臉識別系統(tǒng)的重要組成部分，其核心算法是完成人臉定位、特征提取與匹配的關鍵，主要包含以下幾個步驟：第一，人臉檢測與定位。負責使用人臉檢測算法，如HOG、Haar Cascade等處理攝像頭拍攝畫面，并定位圖像中的人臉位置。第二，特征提取與表示。使用特征提取算法，如Fisherfaces、Eigenfaces及LBPH等，將每個人臉映射為一個低維向量，該向量用于描述人臉在特征空間中的位置。第三，訓練器分類。用訓練數(shù)據集中的人臉圖像以及相應標簽，訓練一個分類器，以便于后續(xù)在識別過程中分類未知人臉。第四，人臉匹配與識別。對于待識別的未知人臉，將其映射為一個特征向量，并使用訓練好的分類器完成分類與匹配，如果識別度大于預設閾值，則代表成功識別出人臉?；诖?，得到人臉識別系統(tǒng)總體流程為：首先，打開攝像頭，對人臉進行定位與標定。其次，錄入人臉并檢測，如果不是人臉，需要重新定位與標定人臉；如果是人臉，進入到輸入ID環(huán)節(jié)。最后，基于已有的人臉數(shù)據模型來檢測人臉，如果識別度大于預設閾值，識別人臉成功；反之，重新檢測人臉，直到成功識別人臉[4]。人臉識別系統(tǒng)總體流程如圖2所示。

四、智能鎖系統(tǒng)

（一）智能鎖整體架構

本文設計的智能鎖整體架構包含核心處理器、Wi-Fi模塊、紅外檢測模塊、視頻數(shù)據傳輸部分、電源供應、攝像頭部分以及門鎖模塊等。其中，核心處理器使用STM32F103單片機，該芯片作為標準的ARM結構芯片，具有512 KB的嵌入式Flash與16 KB的SRAM存儲空間，提供多種低功耗模式，能夠滿足在任何時間使用最低功耗完成任務的需要；Wi-Fi模塊使用ESP8266串口轉Wi-Fi無線模塊，主要負責解析和轉發(fā)數(shù)據，通過與核心處理器保持通信，能夠實現(xiàn)智能鎖與其他設備（如服務器、手機等）之間的遠程控制與通信；紅外檢測模塊使用紅外掃描儀來檢測門鎖外的人體情況，能夠檢測是否有人靠近門，從而觸發(fā)對應的安全裝置；視頻數(shù)據傳輸部分使用FH8610芯片來處理與傳輸數(shù)據，該芯片具有較強的圖像處理功能，能夠很好地增強與校正圖像，以此提高識別準確率；電源供應使用鋰電池供電，并使用專用的USB接口進行數(shù)據傳輸與充電；攝像頭部分使用OV7670攝像頭采集圖像，該攝像頭具有工作電壓低、占用空間小等優(yōu)點，能夠實時獲得智能鎖周圍的圖像信息；門鎖模塊作為開關門操作的實現(xiàn)部分，與核心處理器相連，包括電子鎖體與相關驅動電路，并通過指令實現(xiàn)開關門操作[5]。智能鎖模塊結構圖如圖3所示。

（二）無線通信模塊

智能鎖系統(tǒng)的無線通信模塊使用CC1101射頻芯片，其利用CSN、SCLK、SO及SI等4線SPI接口完成數(shù)據讀寫與配置。SCLK是同步時鐘管腳，負責數(shù)據的寫入與讀??；CSN為芯片選擇管腳，其僅處于低電平時，SPI口才能正常通信；SI和SO負責輸入與輸出數(shù)據。GD02管腳負責檢測從STM32傳輸?shù)臄?shù)據，如果信道中存在數(shù)據傳輸，則GD02管腳電平會發(fā)生跳變。電路中低通選頻網絡由電感L2、L3與電容C8、C10構成，該網絡負責將低頻率信號同其他頻率信號分離，從而實現(xiàn)濾波無線信號[6]。無線通信模塊工作流程如圖4所示。

無線通信模塊工作流程為：首先，進行硬件初始化，進入低功耗模式。其次，判斷是否加入局域網，如果沒有，需要返回重新進入低功耗模式；如果已加入局域網，可以開始發(fā)送數(shù)據。最后，對數(shù)據進行匹配判斷，如果沒有匹配數(shù)據，需要返回再次發(fā)送數(shù)據；如果有匹配數(shù)據，需要喚醒內核，完成數(shù)據傳輸，完成后進入低功耗模式[7]。

（三）人臉圖像識別

人臉圖像識別基于人工智能技術，旨在從輸入的圖像中檢測與識別出人臉，并分類、驗證或識別人臉。該技術被廣泛應用于很多領域，如社交媒體、安全監(jiān)控及身份驗證等。通常，人臉圖像識別的效果主要受到使用特征算法的影響，其中，局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是非常常見的用來描述圖像局部紋理特征的算子。傳統(tǒng)LBP算子被定義在一個九宮格內，通過對比中心像素與較相鄰像素之間的大小關系來標記每個點，同時將標記結果轉換成相應二進制數(shù)。然而，這類算子極易受噪聲影響，且在提取特征過程中存在一定限制。針對不足與限制，有研究者提出一種基于二維線性判別分析（2DLDA）與多尺度局部二值模式（MULBP）相結合的算法，其中，MULBP負責先計算九宮格內每列、每行及對角線上像素值的平均值，同時，將比較中心像素與平均值，如此能夠更好地描述圖像的紋理特征，有效降低噪聲的影響，而2DLDA負責實現(xiàn)判別與分析特征空間，從而找出最具有區(qū)分性的特征子空間[8]。該算法的主要流程如下：首先，預處理輸入的人臉圖像數(shù)據，如灰度化、歸一化及剪裁等，以便于后續(xù)的分析與處理；其次，使用特征算法已處理好的圖像中找出具有代表性的紋理特征；再者，使用降維技術將高維特征轉換成相應低維特征，在保留主要信息的同時，盡可能減少計算復雜度；接著，使用已被標記的訓練數(shù)據集來訓練分類模型，并建立合理的人臉識別模型；最后，利用訓練好的模型來分類與識別未知人臉，并通過比較已知類別人臉與待識別人臉之間的距離或相似度來判斷識別其身份。將人臉圖像識別技術應用于智能鎖系統(tǒng)中，有助于提高身份認證與智能開鎖的安全性與便捷性。另外，該智能鎖系統(tǒng)還具有保留開鎖記錄、遠程控制與管理等功能，為辦公場所與家庭提供更智能化、自動化的安全保障。

五、結語

綜上所述，將人臉識別技術引入智能鎖系統(tǒng)中，能夠實現(xiàn)無需記憶復雜密碼或攜帶物理鑰匙的便捷門禁控制體驗，為用戶提供一種可靠、高效、快捷的身份驗證方式。與此同時，該智能鎖系統(tǒng)還能夠在更多領域發(fā)揮重要輔助作用。未來，持續(xù)研究與探索先進技術，將不斷完善與優(yōu)化人臉識別智能鎖系統(tǒng)，不斷提高系統(tǒng)穩(wěn)定性、誤識別率及抗攻擊能力等方面的性能，從而使人臉識別智能鎖系統(tǒng)有望在支付系統(tǒng)、物品保護等更多領域發(fā)揮重要作用，進而為構建更安全、智能的社會作出貢獻。

參考文獻

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作者單位：三明市沙縣區(qū)小吃文化旅游發(fā)展集團有限公司

責任編輯：尚丹