随着世界经济的不断发展, 各国人民生活水平的显著提高, 汽车的普及率也是连年的增加。但是这也给我们带来了新的问题:据不完全统计, 每年夏天, 全世界都会有数百个儿童因为各种原因被锁在车里从而致死。这其中的原因不仅有家长的疏忽, 更多的是儿童没有求生的意识更没有求救的能力, 因此儿童被误锁汽车致死事件引起了很大的关注。
目前汽车行业没有很好的解决问题的措施, 但是随着人脸识别技术和物联网技术的发展, 人脸识别凭借识别速度快, 准确率高, 符合互联网时代解决问题的趋势等优点, 在安防系统、检测、公安系统等领域也都得到了广泛应用。所以在儿童乘车安全方面, 人脸识别技术具有非常不错的发展前景。本文提出了基于人脸识别技术的预防儿童误锁车内报警系统, 用智能化、信息化的手段减少儿童被锁车内致死现象的发生。
一、系统工作流程
本系统的工作流程如下, 首先预先安装的车载摄像设备会通过传感器来判断汽车是否在移动, 如果在10分钟内汽车处于静止状态, 那么系统开始启动采集车内的影像然后通过人脸识别算法分析是否有儿童的存在, 如果检测到有儿童在车内, 那么将通过物联网技术向车主预装的手机APP发送指令, APP再通过震动, 铃声以及文字消息提醒车主。
二、基于几何特征的人脸识别
(一) 人脸识别概述
人的脸部有很多唯一的、清晰可见的特征, 人眼在看到一个人时也是从这些特有的特征点开始的, 判断一个人自己是否熟悉, 人的大脑通过之前的特征与现在眼睛观察到的特征进行对比从而得出结论。基于几何特征的人脸识别方法也是运用这种特征点的收集比对进行识别。
侧影识别是最早被提出的基于几何特征的人脸识别的方式, 它的主要方式是从人脸侧面的轮廓线上提取某些特征点入手。一般将人脸侧影简化为轮廓曲线, 从中抽取基准点, 用这些点之间的几何特征来进行人脸识别。[1]
(二) 基于ASM的特征点定位算法
ASM是一种基于点分布模型的算法, 这个方法是95年就提出来的, 它分为训练和搜索两步, 使用前需要大量的训练来获取人脸的初始形状模型, 训练的程度, 决定了后面对图像特征点的匹配性能[2]。儿童是十分好动的, 并且情绪变化多, 面部表情多样。ASM的特点之一是可以灵活地改变模型的形状去适应儿童面部表情不断变化的特征, 又能将面部形状的改变控制在模型允许的范围之内, 这样就能保证在模型变化时不会受到各种因素的影响而出现一些不合理的形状[3]。基于这一点, ASM算法很适合应用于儿童的人脸识别方面。
1. ASM训练
使用ASM之前是需要通过很多不同的人脸对其进行大量的训练, 从而建立人脸形状模型。训练步骤:1) 首先在训练集上标记特征点。预先选定合适的人脸库作为训练材料, 对于训练集中的每一幅图像, 都必须标记出所需要特征点的坐标信息[2]。要将特征点的坐标以{ (X1, Y1) , (X2, Y2) …… (Xn, Yn) }的形式记录下来形成一个训练集。2) 再将训练集中不同图像的特征向量进行归一化处理, 随机选取任一向量作为归一化基准, 将其他向量通过缩放、平移、旋转的方式向基准向量对齐[2]。
2. ASM搜索
在经过大量的ASM训练之后, 首先需要计算出眼睛和嘴巴的位置, 做一些简单的尺度改变和旋转变化以对齐人脸, 再依次匹配每一个局部特征点, 通过计算得到新的位置, 再得到仿射变换的参数, 通过迭代直到收敛。
3. 算法实现
可以将ASM算法程序移植到S3C2440B微处理器中, 然后将S3C2440B嵌入检测设备中, 在判断时S3C2440B调用ASM算法程序来分析处理。
三、基于M2M技术的设备交互
(一) M2M基本概念
M2M系统由应用、网络传输、设备端3层组成。应用层内可以设置各种用户界面, 也能存放大量的数据信息, 是一个工作平台。应用层连接到网络传输层后, 将数据传输到设备端。设备端层用于通过无线通信技术向通信网络发送设备数据, 最后传递给终端服务器和用户[4]。主要是可以在设备与设备之间建立起通信关系, 从而形成一个网络, 进而再通过命令来完成一些设备的基本的交互。
(二) 检测设备与APP的交互
在APP与识别设备之间的通信, 采用基于M2M系统架构搭建的平台实现, 通过M2M设备的WAN模块接入网络, 然后数据在网络内部与应用层之间传输, 最后将手机APP接入M2M的API使用M2M SC建立起通信关系, 实现APP与检测设备之间的交互。在用户锁上车门并且车辆处于静止状态时, 检测设备被激活开始对汽车内进行检测, 如果成功检测到有人存在, 就通过M2M技术向APP发出指令。这样就实现了设备之间的交互已达到预期的目的。
四、结语与展望
本文通过将ASM特征点识别算法与M2M技术相结合, 在摄像头对车内图像进行采集然后传入处理器, 处理器调用ASM算法当发现有图像与人脸匹配时, 将会把信息反馈给M2M系统, 后者通过网络层和应用层将命令发送给用户的手机, APP再发出消息来提醒用户。用户在得到消息后便可以及时处理, 避免了不必要的牺牲, 目前该系统还处在设计阶段, 希望后续能够继续完善, 也希望能够得到更多的建议和帮助。以便能够取得更大的进展, 推进人脸识别在此方面的发展和应用, 挽救一条条无辜的生命。
摘要：本文针对目前儿童被锁在汽车内高温致死的现象, 将人脸识别和物联网技术相结合, 设计了一套基于人脸识别技术的预防儿童被锁车内的系统。通过在车内安装视频采集设备 (USB摄像头) , 在车主锁上车门并且车辆处于静止后, 摄像头对车内物体进行扫描和图像采集, 然后通过基于几何特征的人脸识别算法的分析, 判断是否有人存在, 如果检测到有人存在便通过物联网技术向车主的手机预装APP发送指令, 进一步通过铃声, 震动以及文字信息来提醒车主此时车内还有儿童, 避免悲剧的发生。
关键词：人脸识别,物联网,儿童,滞留
参考文献
[1] 夏志强.人脸识别综述[J].电子世界, 2017 (23) :74-76.
[2] 白中浩, 刘浏, 焦英豪, 曹松.基于ASM的多特征融合驾驶员疲劳检测方法[J].电子测量与仪器学报, 2016, 30 (12) :1877-1883.
[3] 刘爱平, 周焰, 关鑫璞.改进的ASM方法在人脸定位中的应用[J].计算机工程, 2007 (18) :227-241.