基于人脸识别技术的自动安检系统设计*

徐草草 杨启明 张 双

（1.成都理工大学工程技术学院 乐山 614000）（2.中国移动乐山分公司 乐山 614000）

1 引言

随着经济的发展，人们的出行越来越频繁，交通工具的使用也变得越来越多样化。频繁的出行与极大的客流量，给运输安全和人员信息核对带来了极大的困难，目前对于，交通运输安检大多还停留在比较原始的人工比对的方式来完成［1～5］。这样不但增加了劳动成本，还造成了大量的资源浪费。为此，如何快速、准确、安全进行地安全检查成为解决快输通行的一个重要问题。随着自动售票系统的产生，识别检票技术也迅速发展，出现了许多较成熟的技术，越来越广泛应用于各种交通领域，给人们带来了前所未有的方便。同样也给检票系统的建构提供了数据库支撑，为建立自动检票系统提供了数据交互上的保证［5～12］。

轮船自动检票系统是利用计算机网络管理方式来代替人工手动检票的一种自动化检票模式，是实现交通运营中检票与人员信息核对与管理的智能系统，也是票务系统发展的一种新技术、新方法，它的出现不但将人从劳动中解放出来，同时也节约了旅客的等候时间，保证了检查的安全性［11～19］。常规的检票系统是一个闭源的系统，用户只能在工程师设定的模式下工作，即使有所调整也是进行一些简单的操作，对于系统的脚本文件，脚本信息，用户几乎完全无法观察；这虽然增强了系统的稳定性与安全性，但这个用户带来了些许不便，特别是在系统的兼容上出现了极大的问题［12～17］。为此本文提出了一种基于SCILAB和TCL/TK的开源软件模式下的检票系统。本系统运用SCILAB和TCL/TK开源软件设计平台，利用人脸识别处理相关技术作为检票的信息检索文件设计并完成轮船自动检票功能。在本软件中实现的模块有登录模块，检票模块，放行控制模块等基本模块，实现了检票必须的功能。

2 系统设计

人脸识别系统一般包含人脸检测与定位、眼睛定位、人脸归一化、特征提取、进行识别等重要关键技术［5～12］。研究此系统的在于利用人脸识别技术实现自动检票。首先选用特征点的方式对人脸进行识别，特征点提取研究中，需要人脸库的人脸图具备表情、成像角度、光照以及肤色不同等，我们选用ORL数据库来进行算法研究和模拟系统设计。

2.1 系统算法分析

人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图形学、人脸识别技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值来判定人的一致吻合性。主成分分析法（Principle Component Analysis）是人脸识别技术中，非常重要的一种算法［11～13］。

主成分分析（Principle Component Analysis）也称K-L变换方法，它利用图像的K-L分解，是最广泛的特征提取方法之一，K-L变换是一种常用的正交变换，适用于任意的概率分布，实现在误差最小的情况下获取数据压缩的最佳变换。人们将K-L变换用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础。Pentland最早将主成分分析法用于人脸识别，使得人脸识别技术由单纯的科研转为实用。PCA的原理就是将高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为低维向量，并不会损失任何信息，也就是说，通过低维表征的向量和这个特征向量矩阵，可以完全重构出所对应的原来的高维向量。特征脸方法（EIGENFACE）是基于主成分分析的一种方法，将其应用到人脸识别中，如下所述。

为了得到样本的偏差矩阵，我们计算了每一个样本与平均的偏差，方法为

这里将平均偏差集用矩阵D来描述，则D的维数为m×N。

通过对平均偏差值进行求解式（3）和线性运算，可得到样本及的协方差矩阵，C得维数为m×m。计算C的特征向量，这些特征向量就是人脸空间的正交基底。用它们的线性组合可以重构得到样本中任意的人脸图像。通过量化后的特征向量，我们可以得到人脸的轮廓，即为特征脸，如图1。将特征向量按所对应的特征值得大小降序排列，特征向量所对应的特征值越大，它在重构时的贡献越大。所而对那些接近于特征值0的特征向量，则可以忽略不计。

图1 特征脸数据集

一般情况下样本的数量要远远小于图像的象素个数，根据矩阵的奇异值分解定理（SVD）我们可以计算出维数为N×N的矩阵DDT的N个特征向量vi和特征值λi，根据SVD定理，矩阵C=DDT的特征之和DDT的非0特征值相等，所以C最多只有N个非0特征值。根据定理，C的特征向量可以表示为

其中vi是 DDT的特征向量，λi是对应的特征值，ui是的特征向量。

这些特征向量所组成的特征脸子空间的维数为m in( )

N，m 。同时，对一定小的特征值所对应的特征向量是可以忽略的，这样空间可以变得更小，以此来降低计算机的计算量。把全部的特征向量写成矩阵的形式。将一个人脸图像样本X的偏差y向特征子空间投影，利用式（5）可以得到的系数向量z，即它在这个特征脸子空间的系数向量。这样一个人脸图像就可以用较低维的系数向量表征。

这样就可以通过计算在这个较低维空间中人脸样本的距离来进行人脸识别。距离越小，代表人脸图之间越相似。

2.2 系统的搭建

轮船安检系统是一个专用的控制系统，它对旅客的控制，船票的检验都有非常重要的作用。通常检票系统的开放与关闭需要专人来控制，因此系统设计里面首先要为控制者设计权限。同时还需要对每次权限人员的开启与关闭进行登记，方便管理。为此，在我们的系统里面设计了管理者界面。如图2。

图2 管理者登陆界面

在用户登陆以后，需要对所检票的信息进行管理，为了保证旅客的安全，通常我们需要对所检票的情况进行限制性管理。一种是以船的班次为检索词，对所对应的航线进行检票管理。还有一种情况在同一个时段如果有多个航线或班次需要处理时，我们还可以以时间为检索词，设定时间段来进行检票处理。为此我们设计了双检索词检索系统，如图3。

图3 车次或航班管理界面

经历以上两个管理以后，该系统就能进行管理功能，从而实现对旅客的管理。参见图4。

图4 初始化检票系统

2.3 系统测试

在系统搭建完成以后，对系统进行模拟功能性测试实验。理论情况下，通过人脸比对，若旅客的人脸信息与检票系统中提供的用户购票信息人脸信息相同或者近似相同，那么该旅客就能顺利通过检票，否则将会被禁止。通过系统实践证明，只要合理的设置辨识参数，是可以有效的实现安全检票的。如图5所示。

通过系统的测试，系统具有较好的操作性，在检票时可以较快通过人脸及车票信息自动搜索系统售票记录并进行人脸识别，系统操作方便、快捷。因此该系统是可行的。

3 结语

该系统是一个较为全面的开源设计的管理系统，管理者在登录模块通过正确的密码登录系统之后，就能对系统实现实时管理。在系统正常运行的模式下，人脸拍摄系统通过与售票系统预存的图片实时交互就能实现车票的检票管理。本系统具有良好的可操作性，具有简单，快捷，方便等特点。最重要的是设计者为使用者预留了大量的开发接口，该接口可以与警务，银行等系统连接，可以为打击犯罪提供追中数据。