基于树莓派的低成本简易人脸识别系统

张萌

【摘要】近年来，人脸识别在电子银行、金融证券、国家安全等诸多领域有着广泛的应用。本文基于树莓派为硬件基础，以OpenCV为软件核心设计实现了具有人脸识别功能的简易系统。本系统首先通过OpenCV打开摄像头并读取摄像头画面，然后将授权人的人脸信息进行灰度化、降维及计算特征值等处理，再将处理后的人脸信息通过Dlib库与已知的授权人脸进行比对，最后对识别的人脸进行实时标注。经过实验测试证明，该系统具有较好稳定性，并能顺利的完成了人脸识别功能，但识别效果会受到摄像头等硬件设备和距离的限制。

【关键词】树莓派;OpenCV;人脸识别

一、引言

随着科学信息科学技术的飞速发展，信息安全问题已经越来越引起人们广泛的关注。在诸多应用领域，例如电子银行、金融证券、国家安全等领域身份认证技术都用来保证用户的财产安全。与其他生物特征的身份识别相比人脸识别更加稳定、方便、安全，已经得到了广泛的应用，并且获得了社会大众的普遍认可。

此外近年来，基于Linux的单片微型计算机也已迅速发展，并以其开源、低价等特点被广泛使用。因此本文将树莓派为硬件基础，以OpenCV为软件平台搭建一套人脸识别系统。

二、硬件和软件设置

（一）硬件设置

树莓派（Raspberry Pi），是由英国树莓派基金会开发的一款基于Linux的单片微型计算机。在其上可以轻松的运行Linux系统和windows系统，以及这些系统之上的应用程序，因此被广泛应用于嵌人式系统和物联网领域，也经常作为小型的网络服务器完成特定功能。

（二）软件设置

1.OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library），是一个可以跨平台运行的，开源的计算机视觉库，可以在绝大多数的操作系统上运行如Windows，Linux等。视觉库整体是用C函数和C++类编写的，其中包括了计算机视觉图像处理的多种常见的通用算法。OpenCV构建的计算机视觉算法框架，简单易懂、方便开发人员使用，因此在其上能快速便捷的开发出更为复杂的计算机视觉和图像处理的程序。

2.Dlib

近年来，Python语言发展势头迅猛，要得益于其源代码的开源性以及高效性。Python社区拥有大量的第三方库，Dlib库就是其中一个著名的第三方库，它能够实现人脸的检测和识别，其算法主要依赖于HOG特征分类器。其算法的实现分为以下几个过程：首先将原始图像进行灰度处理，接下来对图像用Gamma校正法基于颜色空间进行标准化矫正，然后算出每一个图像像素的梯度，再将图像用细小单元重新划分并生成梯度直方图，最后将若干个小单元组合成较大的区域，并对区域内进行梯度直方图归一化处理，生成HOG特征向量描述。

三、实验分析

（一）实验方案

首先搭建树莓派硬件环境，接下来通过OpenCV打开摄像头并读取摄像头画面，然后检测图像中是否有人脸，若有则与已知人员的照片进行比对，如为已知人员则在画面中标注其姓名，否则标注“未知人员”，然后返回重新检测下一时刻画面。若画面中未检测到人脸，则也返回检测下一时刻画面。本文实验方案流程图如图1所示。

（二）实验结论

该实验利用了OpenCV调用摄像头功能，满足了实时性的要求，通过配合Dlib人脸检测算法来获得人脸关键部位的位置信息，最终实现了较为准确的人脸识别和认证。实验结果如图2所示。

同时，在实验研究的过程中，也发现了该实验方案存在的一些问题。一是受到摄像头等硬件的功能和性能限制，在处理过程中只能降低图片的质量，确保运算量不超硬件负荷才能相对流畅地处理图片。二是在人脸识别的过程中，由于dlib算法本身误差的影响，导致在距离摄像头5米以外的人脸难以进行面部识别。三是由于时间的原因，实验未加入活体检测系统，考虑可以通过判断眨眼的次数或是两次眨眼的时间间隔来确定其是否为合法用户，防止借助用户人脸视频的欺诈行为。

四、小结与展望

本文基于树莓派和OpenCV为核心设计实现了具有人脸识别功能的简易系统。通过OpenCV打开摄像头并读取摄像头画面，然后检测图像中是否有人脸，最后对识别的人脸进行实时标注。经过实验测试证明，该方法有较高的人脸识别成功率。同时，本文的设计具有硬件配置简单，成本消耗低等优势，相信在智慧城市的建设过程中，結合活体检测等功能可以在小区智能门禁系统、智慧教室签到、智能支付、身份识别等领域会有广阔的发展前景。

参考文献：

[1]陆畅，陈东焰，俞浩.基于OpenCV视觉库和树莓派的人脸识别门禁系统[J].科技创新导报，2019，16（2）：152-154.

[2]谭舒昆，刘云鹏，李义翠.基于高斯尺度空间的核相关滤波目标跟踪算法[J].计算机工程与应用，2017（53）：29-33.

[3]娄新强.开放式校园消防安全管理信息系统设计与实现[D].湖南大学，2015.

[4]张兴.视觉定位技术在激光切割设备中的应用研究[D].广东工业大学，2016.

[5]张枝令.Python实现基于深度学习的人脸识别[J].电子商务，2018（5）：47，96.

基金项目：

2018年立项校级课题，课题名称：《基于树莓派的低成本简易人脸识别系统的开发与应用研究》。