基于無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法

李 挺

（貴州省通信產(chǎn)業(yè)服務(wù)有限公司，貴州 貴陽 550001）

0 引 言

隨著科技的迅猛發(fā)展，智慧園區(qū)已成為現(xiàn)代城市的標(biāo)志性建筑，其安全性和智能化管理的重要性日益凸顯。門禁控制系統(tǒng)作為智慧園區(qū)安全防范的核心環(huán)節(jié)，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)與智能化程度對園區(qū)安全具有重大影響。按照識別方式，可以將我國的智慧園區(qū)門禁系統(tǒng)控制方法分為3 類。一是密碼識別門禁系統(tǒng)，通過輸入正確密碼來進(jìn)行開鎖，雖然操作便捷，但存在密碼泄露的風(fēng)險(xiǎn)；二是卡片識別門禁系統(tǒng)，即將磁卡或射頻卡放置在感應(yīng)設(shè)備上進(jìn)行開鎖，存在丟失、損壞等風(fēng)險(xiǎn)；三是生物識別門禁系統(tǒng)，即識別來訪者的生物特征。文獻(xiàn)[1]在我國智能家居飛速發(fā)展的背景下，將EAIDK-310 和OneNET 云平臺結(jié)合在一起，開發(fā)了一種基于手勢識別、語音交互等功能的無接觸式門禁系統(tǒng)，可以保障住戶安全。文獻(xiàn)[2]在進(jìn)行射頻指紋識別研究時，引入信號雙譜和改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Network，ResNet）構(gòu)建了一種有效的指紋分類方法。該方法在電磁環(huán)境下對射頻指紋的識別率達(dá)到95.2%。文獻(xiàn)[3]提出一種基于信號導(dǎo)頻的射頻指紋識別方法，解決了傳統(tǒng)指紋識別技術(shù)未考慮指紋樣本攜帶內(nèi)容對識別結(jié)果的影響問題。雖然我國學(xué)者在開展生物識別門禁研究時，針對指紋識別進(jìn)行了深入探討，并取得一定研究成果，但是這種門禁控制方式對一些指紋不清晰的人不是很友好?；诖耍恼卵芯坎⑻岢鲆环N智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法，旨在提高門禁控制系統(tǒng)的智能化程度與安全性。

1 基于無線通信技術(shù)傳輸門禁端人臉圖像

我國智慧園區(qū)中傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)存在易失竊、易偽造以及易破解的風(fēng)險(xiǎn)。人臉識別作為一種生物識別手段，因具有安全、可靠、便捷的特性脫穎而出[4]?；诖?，文章提出一種結(jié)合無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法，旨在提升園區(qū)的安全水平和使用便捷性。目前，大多數(shù)人臉識別門禁系統(tǒng)仍依賴本地的數(shù)據(jù)處理模式，存在單點(diǎn)故障隱患。因此，文章設(shè)計(jì)的人臉識別門禁控制方法利用無線通信技術(shù)，將智慧園區(qū)門禁端采集的來訪者人臉圖像傳輸至遠(yuǎn)程服務(wù)器端進(jìn)行處理與識別[5]。

文章選用ZigBee 技術(shù)作為無線通信的主要手段。ZigBee 技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，其低功耗策略通過優(yōu)化休眠模式和數(shù)據(jù)傳輸速率，能夠顯著延長設(shè)備的使用壽命，降低維護(hù)成本。ZigBee 采用高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸模式，通過碰撞避免策略和完全確認(rèn)機(jī)制，有效避免了數(shù)據(jù)沖突和丟包的問題，從而確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。ZigBee 網(wǎng)絡(luò)具有大容量的特點(diǎn)，能夠支持大量設(shè)備的接入和管理，滿足大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的需求。此外，ZigBee 網(wǎng)絡(luò)具有出色的自組織和自恢復(fù)能力，使設(shè)備能夠自動發(fā)現(xiàn)并加入網(wǎng)絡(luò)，還可以在設(shè)備故障或離線時自動調(diào)整，確保網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行，減少人工干預(yù)。根據(jù)園區(qū)門禁端人臉圖像的傳輸需求，組建了一個樹型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的ZigBee 網(wǎng)絡(luò)。

文章在構(gòu)建智慧園區(qū)ZigBee 無線通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時，采用簇?cái)?shù)路由算法，無須額外的存儲資源，僅通過網(wǎng)絡(luò)地址來選擇路由進(jìn)行人臉圖像數(shù)據(jù)的傳輸。假設(shè)ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)了新節(jié)點(diǎn)要入網(wǎng)，則需要根據(jù)式（1）分配子節(jié)點(diǎn)地址之間的偏移量，即

式中：D1(h)表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)路由器節(jié)點(diǎn)分配給子節(jié)點(diǎn)地址之間的偏移量；h表示無線網(wǎng)絡(luò)深度；N1表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)中一個父節(jié)點(diǎn)能夠擁有的最大子節(jié)點(diǎn)數(shù)目；H表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)的最大深度；N2表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)中一個父節(jié)點(diǎn)的全部子節(jié)點(diǎn)能夠擁有的最大路由器數(shù)目。根據(jù)式（1）可計(jì)算出ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)父節(jié)點(diǎn)為新加入子節(jié)點(diǎn)分配的地址，用公式表示為

式中：D路由器、D終端設(shè)備分別表示ZigBee 無線網(wǎng)絡(luò)中新加入節(jié)點(diǎn)的路由器、終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)地址；D2表示路由器節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)地址；N3表示子路由器節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

文章在創(chuàng)建ZigBee 無線通信網(wǎng)絡(luò)時，利用協(xié)調(diào)器來執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)地址的分配算法，以完成ZigBee組網(wǎng)。

2 預(yù)處理智慧園區(qū)門禁端人臉圖像

在智慧園區(qū)的門禁系統(tǒng)控制中，完成門禁端來訪者人臉圖像的遠(yuǎn)程傳輸后，為提高原始人臉圖像的質(zhì)量，降低環(huán)境因素和個體差異對人臉識別準(zhǔn)確性的影響，需要在遠(yuǎn)程服務(wù)器端對圖像進(jìn)行一系列的預(yù)處理操作[6]。先對接收的彩色人臉圖像進(jìn)行灰度化處理，以提高處理速度，減少計(jì)算量?；叶绒D(zhuǎn)換用公式表示為

式中：A表示灰度化處理后的人臉圖像灰度值；R、G、B分別表示原始人臉圖像的紅色、綠色、藍(lán)色分量。利用式（3）對圖像進(jìn)行灰度化處理后，即可將原始彩色人臉圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像。為增強(qiáng)圖像的對比度并改善細(xì)節(jié)信息，需要對完成灰度化處理后的圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，用公式表示為

式中：I(x,y)表示直方圖均衡化處理后的門禁端人臉圖像；(x,y)表示圖像像素點(diǎn)位置；m、n分別表示人臉圖像的行數(shù)與列數(shù)。直方圖均衡化可以提高人臉圖像的對比度，使人臉特征更加突出。智慧園區(qū)門禁端攝像頭會受自身采集精度和外界環(huán)境等因素的干擾，且原始人臉圖像存在噪聲，因此需對圖像進(jìn)行濾波去噪處理，并保留人臉圖像的邊緣細(xì)節(jié)[7]。該過程可以用公式表示為

式中：J(x,y)表示高斯濾波去噪處理后的門禁端人臉圖像；ε表示高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

3 基于人臉圖像識別實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)門禁控制

為實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)安全且高效的門禁控制，在遠(yuǎn)程服務(wù)器端檢測并識別預(yù)處理后的門禁端人臉圖像，根據(jù)識別結(jié)果下達(dá)門禁控制指令[8]。如果識別結(jié)果顯示來訪者的身份與數(shù)據(jù)庫中已注冊的信息相符，則系統(tǒng)自動解鎖門禁，允許來訪者進(jìn)入園區(qū)；如果識別結(jié)果不符，系統(tǒng)會拒絕訪問請求，甚至觸發(fā)警報(bào)機(jī)制，通知管理人員做進(jìn)一步處理。

主成分分析法作為一種有效的特征提取方法，通過一系列數(shù)學(xué)計(jì)算和變換將原始圖像數(shù)據(jù)中的多個維度精簡為幾個主成分。這些主成分恰恰代表原始數(shù)據(jù)中最核心、最重要的特征。已知預(yù)處理后的門禁端人臉圖像為J(x,y)，則特征提取公式為

式中：F表示主成分矩陣；ZF表示人臉圖像特征矩陣；X表示殘差矩陣。由式（6）提取的特征通常與人臉的輪廓、五官形狀等密切相關(guān)，是區(qū)分不同人臉的關(guān)鍵信息。在完成人臉圖像的特征提取后，可以通過特征匹配來完成人臉識別。該過程主要基于歐氏距離來度量特征之間的相似性。已知待識別的人臉圖像特征為Z(z1,z2,…,zM)，假設(shè)人臉數(shù)據(jù)庫中已存儲的特征為Q(q1,q2,…,qM)，則特征匹配的歐氏距離公式為

式中：d(Z,Q)表示待識別的人臉圖像特征Z和已存儲特征Q之間的歐氏距離；zi、qi分別表示第i個待識別的人臉圖像特征和已存儲特征；M表示特征數(shù)量。在進(jìn)行人臉圖像特征匹配時，需要根據(jù)智慧園區(qū)門禁系統(tǒng)的實(shí)際情況定義一個閾值，將其與式（7）所求的歐氏距離進(jìn)行對比。如果大于閾值，說明待識別的人臉圖像和門禁系統(tǒng)已存儲人臉圖像特征匹配成功；如果兩者相等，則無法確定人臉信息；如果小于閾值，說明待識別的人臉圖像和已存儲人臉圖像特征匹配失敗。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為驗(yàn)證基于無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法的性能，搭建了一個仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境。仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)配置如表1 所示。

表1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)配置

根據(jù)表1搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，分別收集單人人臉圖像、多人人臉圖像、非人臉圖像各200 張，將其設(shè)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。對比基于無線通信技術(shù)的人臉識別門禁控制方法、基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別門禁控制方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識別門禁控制方法，以驗(yàn)證文章設(shè)計(jì)方法的分類性能。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為提高實(shí)驗(yàn)效果的可信度，分別采用單人人臉圖像、多人人圖像以及非人臉圖像各200 張進(jìn)行人臉識別門禁控制。統(tǒng)計(jì)并計(jì)算全部實(shí)驗(yàn)圖像數(shù)據(jù)的正確識別檢測結(jié)果，具體結(jié)果如表2 所示。

表2 圖像正確識別檢測結(jié)果 單位：張

由表2可知，文章設(shè)計(jì)方法的人臉識別精度最高，3 種人臉圖像識別的平均準(zhǔn)確率為98.5%；深度學(xué)習(xí)方法下3 種人臉圖像識別的平均準(zhǔn)確率為92.8%；機(jī)器學(xué)習(xí)方法下3 種人臉圖像識別的平均準(zhǔn)確率為89.0%，均低于文章所提方法。因此，文章提出的基于無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法是可靠的，可以滿足智慧園區(qū)門禁系統(tǒng)控制中精準(zhǔn)識別檢測來訪者人臉的需求。

5 結(jié) 論

文章深入探討基于無線通信技術(shù)的智慧園區(qū)人臉識別門禁控制方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過結(jié)合人臉識別技術(shù)、無線通信技術(shù)，提出一種新的門禁控制方法，旨在提高智慧園區(qū)門禁系統(tǒng)的智能化程度與安全性。盡管本次研究取得一些成果，但仍存在不足之處。未來，將繼續(xù)研究人臉識別技術(shù)，以提高該方法在各種環(huán)境下的準(zhǔn)確率，并探索更加智能的門禁控制策略，以滿足智慧園區(qū)的多樣化需求。