摘  要： 為了完成在不采用傳感器條件下對公共場所人數(shù)的智能檢測,，從實際應(yīng)用的角度出發(fā)，運用人臉圖像擬合及模糊條件下人臉匹配的算法,，實現(xiàn)了在嵌入式Linux平臺下以OMAP3530芯片為核心的基于圖像處理的多人臉識別系統(tǒng),。該系統(tǒng)能夠得出公共場所實時人員的名單，并列出人員信息,。以普通辦公室為例進行實驗,，得出準(zhǔn)確率可達80%。該系統(tǒng)充分利用了OMAP3530芯片強大的數(shù)據(jù)處理能力,，具有性價比高,、可維護性強、工作穩(wěn)定的特點,。
關(guān)鍵詞： Linux,；OMAP3530；數(shù)字圖像處理,；多人臉識別

　數(shù)字圖像處理技術(shù)就是利用計算機或者一些硬件設(shè)備（如MCU,、DSP,、PC等）對通過視頻采集電路采集到的圖像信息進行一系列算法處理，得到所采集到圖像的一系列特征參數(shù)（如物體的幾何特征等）,，進而滿足人們需求的技術(shù),。20世紀(jì)70年代初，由于得到大量的研究和應(yīng)用,，數(shù)字圖像處理已具備了自己的技術(shù)特色,，并形成了較完善的學(xué)科體系，從而成為一門獨立的新學(xué)科,。目前，基于人臉識別的數(shù)字圖像處理在智能家居,、安防監(jiān)控,、搜救偵查等諸多方面得到良好的應(yīng)用[１-２]，但仍存在一系列的問題,，如現(xiàn)有系統(tǒng)多是采用單獨的計算機或者計算機組進行操作,，設(shè)備龐大，不易于操作,，且大多只是對采集到的發(fā)生過的視頻片段或者圖像進行操作,，喪失人臉識別的實時性。本文從嵌入式應(yīng)用的角度出發(fā),，以TI公司生產(chǎn)的包括ARM與DSP雙核的OMAP3530芯片為硬件核心,，在Ubuntu上搭建基于Linux+DSP/BIOS雙操作系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境，并用交叉編譯器來調(diào)試編譯ARM和DSP程序,，設(shè)計了基于數(shù)字圖像處理的多人臉識別系統(tǒng),。
1 系統(tǒng)設(shè)計及主要算法
1.1 設(shè)計思路及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
　本系統(tǒng)主要是針對目前學(xué)校、公司等對人員的管理需求所設(shè)計研究的,。如在教學(xué)方面,，提高了點名效率，節(jié)省時間,；在商業(yè)方面,，解決了以往采用指紋識別的設(shè)備昂貴、操作不方便的問題,。原理上采用形態(tài)學(xué)的圖像濾波,、圖像清晰化和模糊條件下的人臉匹配等相關(guān)圖像視頻的處理技術(shù)以及基于OMAP3530芯片為核心的Linux嵌入式系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)，硬件上包括OMAP3530處理器,、視頻采集接口,、數(shù)/模轉(zhuǎn)換芯片、顯示屏幕,、圖像獲取單元和電源等,。系統(tǒng)的工作步驟如圖1所示,。

　（1）系統(tǒng)初始化,。由于系統(tǒng)采用的是以TI公司生產(chǎn)的OMAP3530芯片為核心的實驗平臺,，在不同的環(huán)境下工作時要對系統(tǒng)進行不同的初始化設(shè)置。例如在教室中,，不僅需要設(shè)置攝像頭的安放位置,，使得攝像頭能夠采集到整個工作場所的區(qū)域，還要預(yù)先得到場所人員的圖像數(shù)據(jù),，并初始化人員圖像建立數(shù)據(jù)庫,。
　（2）系統(tǒng)被開啟,，系統(tǒng)將基于TVP5146進行一系列的視頻采集工作,。由于攝像頭采集的原始信號為模擬信號，因此首先要將其經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號,；然后OMAP3530處理器的ARM核通過基于TVP5146和V4L2（Video4Linux2）視頻捕獲應(yīng)用程序把從攝像頭采集到的視頻數(shù)據(jù)通過DSP/BIOS橋傳給DSP核進行算法處理,；最后DSP核把處理后的圖像傳給ARM核，并在屏幕上顯示,。系統(tǒng)根據(jù)此原理完成視頻的采集過程,。
　（3）處理采集到的圖像,。因為在同一時刻攝像頭不一定能夠采集到工作區(qū)域所有人員的信息,，所以只處理一幀圖像不能準(zhǔn)確反映場所信息。為了解決此問題,，系統(tǒng)對視頻流中的多幀圖像進行處理,。系統(tǒng)采集的幀數(shù)與公共場所的人數(shù)成正比，公共場所的人員越多則同一時刻采集到的人臉數(shù)目越小,，所以需要的圖像幀數(shù)越多,，反之越少。首先,，系統(tǒng)對采集的圖像進行亮度及去噪處理,，得到平滑的圖像數(shù)據(jù)；其次,，將圖像中的人臉區(qū)域進行分割,，再將分割的人臉圖像大小標(biāo)準(zhǔn)化之后進行清晰化處理；最后,，系統(tǒng)將對標(biāo)準(zhǔn)化后的人臉圖像進行人臉識別,，得出并顯示未到人員名單。
　系統(tǒng)的實現(xiàn)主要由ARM核和DSP核完成,。其主要功能包括：（1）ARM Cortex-A8核,，此核主要完成系統(tǒng)任務(wù)管理功能,，如采集前端視頻、控制系統(tǒng)的外設(shè),、通過DSPLink數(shù)據(jù)通信機制控制DSP完成一系列軟件算法并在LCD上實時顯示等功能,；（2）TMS320C64+DSP核，此核主要完成圖像處理算法功能,，如接收ARM端傳遞的數(shù)據(jù),、借助DSP/BIOS核完成一系列的算法，在本系統(tǒng)中執(zhí)行圖像標(biāo)準(zhǔn)化,、圖像清晰化,、人臉識別等算法。
1.2 基于OMAP3530嵌入式平臺的開發(fā)
1.2.1 Linux嵌入式系統(tǒng)的視頻,、圖像采集設(shè)備開發(fā)
　本系統(tǒng)基于TVP5146視頻解碼芯片和V4L2設(shè)備進行圖像采集算法的開發(fā),。在Linux環(huán)境下采用內(nèi)存映射的同步采集方式，這種方式在程序運行過程中需要先分配一塊內(nèi)存空間作為視頻數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)域,，當(dāng)啟動視頻采集后,，視頻數(shù)據(jù)將不斷地送入該緩沖區(qū),，而當(dāng)用戶需要數(shù)據(jù)時即從該緩沖區(qū)讀取,。每獲得一幀新圖像數(shù)據(jù)，采集程序便向應(yīng)用程序發(fā)送一個信號,，上層程序通過相應(yīng)信號來實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的實時處理,。整個采集過程分為3個步驟：（1）利用函數(shù)open（）打開設(shè)備文件，從而打開設(shè)備驅(qū)動程序,；（2）利用函數(shù)ioctl（）設(shè)置視頻捕獲參數(shù),，包括視頻格式、申請buffer等,；（3）將內(nèi)核空間的視頻數(shù)據(jù)映射到相應(yīng)的用戶空間,，開啟視頻捕獲；（4）關(guān)閉視頻流捕獲,。ARM Cortex-A8核將攝像頭捕獲的數(shù)據(jù)通過DSP/BIOS橋傳給TMS320C64+核,，按照式（1）對采集到的UYVY顏色空間的圖像數(shù)據(jù)進行顏色空間轉(zhuǎn)換，在對圖像顏色空間轉(zhuǎn)換之后得到BMP格式圖像,。此時再由TMS320C64+核進行人臉識別等相關(guān)計算,。
　
1.2.2 多線程開發(fā)
　從程序自身的角度考慮，多線程開發(fā)就是使目標(biāo)任務(wù)能夠盡可能快地完成,，更有效地利用系統(tǒng)資源,，提高應(yīng)用程序響應(yīng)[７]，屬于嵌入式軟件開發(fā)中操作系統(tǒng)層的內(nèi)容,。這對圖像處理的程序尤其有意義,，當(dāng)一個操作耗時很長時,，整個系統(tǒng)都會等待這個操作，此時程序不會響應(yīng)其他算法的操作,，而使用多線程技術(shù),，將耗時長的操作（Time Consuming）置于一個新的線程，這樣可以提高系統(tǒng)運算效率,。
　在本系統(tǒng)中,，由于相關(guān)視頻、圖像采集與圖像處理算法復(fù)雜度較高,，而平臺的主頻為600 MHz,，內(nèi)存為128 MB。綜合考慮,，采用生產(chǎn)消費算法完成多線程開發(fā),。在Linux嵌入式系統(tǒng)的調(diào)度下，系統(tǒng)的不同線程會運行在不同的處理器上,，因而一個復(fù)雜的程序被分為多個線程,，使得ARM核控制的圖像采集與DSP核控制的圖像處理兩個線程之間相互獨立，并使其中一個線程阻塞或中斷不會影響其他線程的運行,，增加了系統(tǒng)的可維護性,。
1.3 主要算法及設(shè)計
1.3.1 人臉圖像分割
　在系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境下，處理經(jīng)過預(yù)處理后的圖像,。系統(tǒng)根據(jù)膚色識別模型將具有皮膚顏色的圖像進行分割,，并將分割下來的圖像與橢圓進行擬合，從而使得到的人臉圖像為橢圓形,，而系統(tǒng)根據(jù)橢圓長短軸與水平和垂直方向的夾角對橢圓進行旋轉(zhuǎn)調(diào)整,，最后得出較為理想的人臉圖像。標(biāo)準(zhǔn)化擬合得到的人臉圖像長短軸之比固定為1.5：1,，采集出人臉圖像的效果如圖2所示,。

1.3.2 人臉圖像清晰化
　系統(tǒng)運用低分辨率的圖像進行人臉的智能匹配，所以要采用圖像增強算法進行清晰化研究,，以提高采集到的標(biāo)準(zhǔn)化人臉圖像的亮度,。李曉霞等提出了一種新的低照度彩色圖像增強算法［6］，為了增強彩色圖像而不引起色彩失真,，在HSV顏色空間中保持色相不變,，提出了采用分段對數(shù)變換增強飽和度，結(jié)合在多尺度Retinex算法的基礎(chǔ)上,，采用邊緣保持增強色調(diào)的低照度彩色圖像增強算法,。通過對不同環(huán)境下的圖像或者分辨率比較低的圖像的增強處理，得到了比較清晰的圖像結(jié)果，提高了圖像的亮度,、細節(jié)和對比度,。實驗結(jié)果表明，該算法能夠增強景物的可辨識度和人臉特征,，提高圖像的辨識率,。人臉清晰化前后的灰度圖像如圖3所示，可以看出圖3（b）圖像質(zhì)量明顯優(yōu)于圖3（a）,。

1.3.3 人臉識別
　對清晰化后的人臉圖像進行匹配,。前人提出了很多人臉識別的算法，其中主成分分析法（PCA）一直受到人們的關(guān)注,。參考文獻[８]在經(jīng)典PCA方法的基礎(chǔ)上,，提出了一種改進的PCA方法，該方法在預(yù)處理階段對每幅圖像進行灰度的線性變換,，通過增強圖像的對比度和亮度來減少光照變化帶來的影響,，然后利用經(jīng)典PCA方法對圖像進行處理。由于光照變化主要影響PCA方法的前3個最大的主分量,，因此,，在識別階段對這3個主分量進行加權(quán)處理來進一步減少光照的影響。
假設(shè)由M幅人臉圖像組成圖像集B,，其主要步驟如下：
?。?）對清晰化的每幅圖像進行零均值處理，處理后的圖像為x1,，x2,，…,，xM,。
　（2）對圖像x1,，x2,，…，xM作圖像灰度的線性變化,。
?。?）利用經(jīng)典PCA方法計算特征子空間以及每張人臉在特征子空間中的投影系數(shù)。其中特征子空間由按特征值大小進行降序排列的特征向量組成,。
?。?）對人臉圖像進行識別。
　本系統(tǒng)主要針對人臉區(qū)域進行匹配,，且整幅圖像中只包含人臉區(qū)域,，所以人臉特征量的提取簡單，匹配率相對較高,。
2 實例
　本系統(tǒng)的適用范圍較為廣泛,，如教室,、會議室、辦公室等均可應(yīng)用,。由于分辨率的需要,，面積大的環(huán)境對攝像頭的要求相對較高。此實例是系統(tǒng)在辦公室的應(yīng)用,，系統(tǒng)通過對辦公室實時圖像的采集,，得到了較為準(zhǔn)確的人員名單，驗證了本系統(tǒng)的可行性及準(zhǔn)確性,。
?。?）系統(tǒng)開始工作，采集辦公室內(nèi)的實時視頻,。通過獲取的視頻,，系統(tǒng)采集其中的幾幀圖像進行處理。系統(tǒng)采集的圖像如圖4所示,。由于內(nèi)存的限制且圖像的計算量較大,，因此系統(tǒng)必須在獲取一定的視頻后釋放內(nèi)存，這就限定了獲取圖像的頻率不能太高,。

　由圖5可以看出,，系統(tǒng)根據(jù)采集的多幀圖像得出了最終人員的名單。第1幅公共場所的圖像并沒有采集到所有人員的人臉信息,，所以不能檢測到所有的在位人員,。當(dāng)采集到第2幅圖像時，系統(tǒng)采集到了所有人員的人臉信息,，并列出了在位人員信息,。
由實驗結(jié)果可知，系統(tǒng)準(zhǔn)確地獲得了此辦公室的人員信息,，得出了未到和應(yīng)到的人員名單,。而對于如教室等的大型公共場所，由于攝像頭清晰度的限制,，必然使得系統(tǒng)存在一定的誤差,，但由于系統(tǒng)所采集的是單純的沒有背景的人臉區(qū)域的圖像，因此在人臉的識別方面仍然具有很高的準(zhǔn)確性,，使得整個系統(tǒng)的誤差相對較小,。
　系統(tǒng)采用基于OMAP3530的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計，能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備本地控制,，可維護性及穩(wěn)定性比計算機控制都有所提高,，體現(xiàn)出了系統(tǒng)智能化的特征。實際的應(yīng)用中，不僅可以運用到文中提到的教室及其他辦公場所,，而且可以在公安安防監(jiān)控系統(tǒng)中的罪犯搜索方面得到推廣,，提高抓捕效率。本系統(tǒng)單純地對攝像頭采集到的數(shù)字圖像進行處理,，有著良好的可操作性和低成本的優(yōu)點,，便于推廣。
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