車載MOST攝像頭和人臉識別接口的設計與實現

康夢博，秦貴和

(吉林大學計算機科學與技術學院，吉林 長春 130012)

車載MOST攝像頭和人臉識別接口的設計與實現

康夢博，秦貴和

(吉林大學計算機科學與技術學院，吉林 長春 130012)

將人臉識別技術與MOST車載環狀網絡結合，提出車載MOST人臉識別模塊.在MOST環狀網絡中添加攝像頭和人臉識別接口，采用MOST異步通信方式，通過I2C總線傳輸數據，并修改MOST幀邊界、增加帶寬.車載MOST攝像頭接口與人臉識別接口共同實現了人臉圖像采集、MOST異步通信、身份認證的功能.實驗證明，該方法具有可操作性，可以滿足實際需求.

人臉識別；MOST車載環狀網絡；異步通信；I2C總線；MOST幀邊界

0 引言

隨著汽車電子技術愈來愈智能化，各種汽車應用設備的推出，用戶體驗不斷豐富，并為人們的出行安全、生活娛樂帶來方便.而校車、公交車人流較大，乘客身份的確認關乎車輛安全出行，因此身份安全認證對于乘客安全乘車具有重大的意義.人臉識別技術具有安全、可靠、不易偽造的特點，能夠彌補諸如密碼、簽字、口令等身份認證方式的容易丟失、遺忘的漏洞.基于人臉識別的這些特性，將其用于汽車內，能夠使操作過程便捷，提高識別結果的可靠性.

目前，人們對用戶體驗的要求不斷提高，越來越多的多媒體以及信息通信技術被應用于高檔汽車上，從而大大增加了系統的復雜性.MOST(media oriented systems transport)作為專用信息娛樂系統和面向媒體系統服務的車載網絡協議，具有高帶寬、抗干擾、靈活等特點.[1]MOST框架采用環形拓撲結構[2]，并支持信息娛樂系統高層、抽象層的接口和功能[3]，可以在一個環中連接多個多媒體設備.

本文系統在MOST環網中添加了用于采集人臉信息的攝像頭接口從節點，并在MOST娛樂主節點中添加人臉識別接口模塊，二者通過MOST異步信道傳輸從節點采集到的人臉信息，由主節點進行處理識別，并給出控制消息，從而實現身份認證的功能.本文首先從MOST幀協議與MOST環狀網絡主從節點方面闡述系統設計，通過軟硬件兩方面進一步介紹了系統的實現，最后得出實驗結果.

1 系統設計

1.1 MOST網絡幀協議

MOST50網絡使用的波特率為50 MB/s.即在相同的速率下，幀的長度可以增加到1 024位(128字節).MOST50幀的結構由控制信道、同步信道、異步信道構成.同步數據域主要用于音、視頻傳輸，異步數據通過共享信道的方式進行大塊數據的傳輸(如圖1所示).其中控制信道與邊界標志符分配了11字節置于幀首，同步數據域和異步數據之間有一個邊界標志符，通過控制消息修改邊界標志符，使二者的數據域能夠根據需求的變化進行改變.明確3種數據的數據域還有一個優點是傳輸過程中不會受到其他2個數據域的干擾.

本文采用異步信道進行圖像采集數據的傳輸，異步數據通過I2C總線在外部控制器(EHC)與智能網絡控制器(INIC)之間進行傳輸.通過I2C總線進行異步數據傳輸時，在數據鏈路層采用48字節數據鏈路層協議，該協議由48個字節構成，協議頭部6個字節分別由起始域(即令牌)(1個字節)、目標地址(2個字節)、數據域的長度(1個字節)、數據源地址(2個字節)組成.CRC校驗位(4個字節)如圖2所示.

圖1 MOST50幀協議

圖2 采用I2C方式的48字節數據鏈路層協議

1.2 MOST環網設計

根據分工不同，實現人臉識別功能的MOST環網由采集人臉信息模塊的從節點和負責人臉識別模塊的主節點構成.采集人臉信息模塊的從節點分為MOST網絡接口(INIC)、攝像頭信息采集模塊及異步數據發送模塊3個部分.攝像頭信息采集模塊是最主要的實現部分，對攝像頭采集到的圖像進行標準化處理極其重要，直接影響到識別的結果，其處理過程包括圖像信息采集、圖片灰度化、從灰度圖片中檢測到人臉區域并提取、預處理.負責人臉識別模塊的主節點涉及MOST網絡接口(INIC)模塊、異步數據接收模塊及人臉識別模塊.人臉識別模塊包含圖像預處理、訓練提取“特征臉”、識別3個過程.主節點與從節點功能整體結構設計如圖3所示.

2 系統實現

實現本系統時，整個MOST環網由人臉識別目的節點、人臉信息采集源節點以及負責MOST網絡測試的Optolyzer 3050e節點構成.Optolyzer在系統中充當bypass節點，即對整個環網不產生影響，只負責MOST環網數據收發檢測.

其中人臉識別目的節點為主節點，負責啟動以及管理整個MOST環形網絡，在整個MOST環形網絡中充當娛樂主機的作用，在本系統中主要負責圖像識別功能塊.人臉信息采集源節點是從節點，通過主節點控制信息的調用來實現圖像信息采集及處理功能.

2.1 硬件結構

整個系統的MOST網絡接口模塊即MOST智能網絡接口控制器均采用OS81092，微處理器(EHC)采用mini6410的S3C6410芯片.由于MOST50的智能網絡接口控制器較之前的網絡接口控制器更加智能，因此它能夠不依賴于EHC而獨立工作，主要負責其所在MOST設備的基本網絡功能.微處理器則主要負責控制消息及異步數據的收發以及整個網絡管理.

微處理器S3C6410與MOST智能網絡接口控制器之間傳送數據是通過I2C總線來完成的[4]，而在通信之前要重啟智能網絡接口控制器，重啟的過程又需要對RST及INT腳進行讀寫，涉及寄存器的操作，因此需要為S3C6410分別編寫I2C及GPIO驅動進入內核態來修改引腳屬性.[5]

人臉信息采集源節點由智能網絡接口控制器INIC、mini6410和攝像頭組成.當網絡接口控制器得到目的節點發來的recognize控制命令時，攝像頭會做出相應的自動人臉區域檢測并有拍照動作，將經過處理的圖像信息由S3C6410封裝成異步數據幀，通過I2C總線傳遞給網絡接口控制器并發送至人臉識別目的節點.

人臉識別目的節點由智能網絡接口控制器INIC、mini6410和LCD屏幕組成.網絡接口控制器收到從源節點發來的圖像信息，通過I2C總線將異步數據傳遞給S3C6410，由S3C6410對收集到的圖像進行訓練或者通過訓練好的特征臉進行身份識別，并將結果通過網絡接口控制器發送給人臉信息采集源節點.

電氣傳輸的物理總線由傳輸差分信號的雙絞線以及傳輸介質和MOST網絡接口控制器間的發送器(或變壓器)接口構成[6].系統硬件結構如圖4所示.

圖3 主從節點設計結構

圖4 系統硬件結構

2.2 軟件實現

實現人臉識別的MOST環網在軟件實現過程中將其劃分為MOST網絡配置、控制數據與異步數據的收發以及人臉識別模塊.

2.2.1 MOST網絡配置

MOST網絡配置包括以下幾點：

(1) 微控制器S3C6410加載I2C以及GPIO驅動，初始化相關寄存器；

(2) 各個MOST節點對智能網絡控制器進行初始化，若是成功的初始化則向S3C6410發送中斷信號，否則轉向(2)；

(3) 將啟動網絡的人臉識別目的節點設置為網絡主節點，分配邏輯地址為0x100，人臉信息采集源節點為從節點，邏輯地址為0x101.其他節點為從節點；

(4) 主節點重新設置MOST幀同步與異步信道間的邊界值，根據MOST高層協議，采用I2C傳輸的異步數據，每幀異步數據最多為40字節，根據同步與異步區域總共117字節，而邊界標志符是以4個字節為單位進行變換，則根據公式117=1+(4×10)+(4×SBC)(其中SBC為邊界標志符)，則SBC為19；

(5) 循環等待MOST網絡觸發事件.

2.2.2 控制數據與異步數據的收發

圖5 異步數據收發工作流程

通過I2C接口進行的控制信道與異步信道傳輸均基于MOST高層協議，它是一種面向連接的協議.即存在一個發送者與接收者，且連接是單向的，若是需要雙向傳輸數據，則需要建立2個連接.連接建立協議格式為“DeviceID.FBlockID.InstID.FktID.OPT-ype.Length(Data)”，例如在網絡主節點調用從節點網絡功能塊修改邊界符的具體格式為“0x101.NetBlock.01.Boundary.SetGet.1(0x13)”，從節點收到控制主節點發來的控制消息之后，通過網絡接口控制器將控制消息傳遞給S3C6410來調用網絡功能塊設置邊界標志符功能函數.

整個MOST網絡有一個令牌用來仲裁，當整個MOST環網有多個功能塊想要發送異步數據時，每個欲發送異步數據的節點均會由系統設置優先級，優先級高的節點則獲取令牌，優先發送異步數據，當第1個獲取令牌的節點發送完畢的時候，釋放令牌，令牌在整個換網上依次傳遞；第2個高優先級節點獲取令牌，進行異步數據傳輸，依此類推.異步信道在收發數據時，主節點首先靜態分配一個字符串負責緩沖發來的異步數據，從節點這邊通過建立連接調用主節點的異步數據接收緩沖字符串，讓主節點做好準備接受異步數據.當發送的異步數據較大時，需要將發送文件進行分段發送，本系統所發送的圖片文件為5 613字節，由于異步信道在每個MOST幀占40個字節，因此被分為多段進行傳輸.而主節點會向從節點返回一個通知消息來報告異步數據是否接收成功，其主要工作過程如圖5所示.

2.2.3 人臉識別模塊

人臉識別模塊的整個實現過程被分為預處理、訓練和識別3個階段.

預處理階段：在光照條件差別不大的情況下，將從攝像頭采集到的圖像轉為灰度圖像，檢測出人臉區域后進行直方圖均衡化[7]，并將每張人臉圖像向量化，按列連接成一個矩陣，作為訓練樣本集傳入主節點存儲起來.

訓練階段：本文采用PCA算法，靜態加載預處理后的樣本矩陣，減去均值向量后，計算其協方差矩陣的特征值和特征向量，這些特征向量即為特征臉[8]，按一定比例(本文為95%)選取較大的n個特征值及對應的特征向量，并將均值向量、特征向量及特征值存儲成一個xml文件.

識別階段：加載之前產生的xml文件，將待識別人臉圖像(先減去均值圖像)投影到特征臉上，得到其在特征子空間的坐標，與訓練樣本的特征值進行比較，從訓練樣本集中通過“歐幾里得距離”找到擁有最相似比率的原始圖片，而原始圖片與需要識別圖片之間的距離確定了兩圖片之間的相似度，1.0表示非常相似，0.0代表了特別不相似.本系統中將門檻設置為0.90，當相似度不低于0.90時，表示用于識別的圖片成功與圖像庫中的某個人匹配，識別成功，否則識別失敗.

3 實驗結果

本文采用自行設計的MOST50節點搭建MOST環形網絡來作為實驗平臺，包括作為主節點的人臉識別模塊、從節點的圖像信息采集模塊，以及由德國SMSC開發的負責MOST網絡測試的Optolyzer節點.

本文選取30個人進行訓練，負責圖像信息采集模塊的從節點為30人(每人采集10張圖片)，并將進行預處理后的圖片通過MOST異步信道發送到負責人臉識別模塊的主節點進行后續處理.從Optolyzer檢測到的異步數據檢測信息如表1所示，圖片分段后通過異步信道成功傳輸.

表1 異步數據傳送結果

主節點將采集到的300張預處理過的圖片作為訓練樣本進行訓練，形成特征向量集.隨后，從進行訓練的30人中隨機選取20人采集識別樣本，進行人臉識別測試.此外，本文另外選取非進行訓練的人員20人，進行誤識率測試.每人采集5個測試樣本，結果在100個測試樣本中，有1個樣本被系統錯誤識別.識別與誤識率實驗結果如表2所示.

表2 識別與誤識率實驗結果

4 結束語

車載MOST攝像頭和人臉識別接口成功地將人臉識別技術與MOST環狀網絡相結合，實驗結果顯示該系統具有較高的準確性，可以被應用于校車及公交車上的身份認證系統，有效地解決了乘客乘車安全的問題.在技術更加成熟的條件下，可以考慮采用能夠增加3倍帶寬的MOST150協議，使用媒體本地總線MediaLB(Media-Local-Bus)代替I2C總線，并結合同步信道傳輸流數據，實現圖像的實時采集，提高傳輸速率，進一步改善系統的使用性能.

致謝：感謝德國微芯公司提供了MOST異步通信的相關參考文檔以及MOST通信接口的設計方案，感謝秦貴和教授指導環狀網絡的設計，感謝王世堯同學對本文設計進行的性能測試.

[1] 秦貴和.黃永平.MOST汽車多媒體網絡[M].北京.北京理工大學出版社，2009：61-66.

[2] 秦貴和.車上網絡技術[M].北京.機械工業出版社，2003：3-5.

[3] 陳維，黃永平，陳博，等.基于MOST網絡的多媒體信息傳輸設計與實現[J].吉林大學學報(信息科學版)，2010，28(2)：141-146.

[4] 倉晨陽.車載MOST網絡異步數據通信的研究與應用[D].長春：吉林大學，2013.

[5] 史曉龍.倪洪科.一種嵌入式系統設備驅動程序開發模型[J].計算機工程與應用，2004，36(5)：111-114.

[6] 安福菊.基于MOST網絡的車載語音接口設備的設計與實現[D].長春：吉林大學，2010.

[7] Shervini Emami.Introduction to face detection and face recognition [EB/OL].http：//www.shervinemami.info/ faceRecognitionhtml，2012-06.

[8] 張翠平，蘇光大.人臉識別技術綜述[J].中國圖像圖形學報，2000，17(11)：7-16.

(責任編輯：石紹慶)

Design and implementation of vehicle-mounted MOST camera and face recognition interface

KANG Meng-bo，QIN Gui-he

(College of Computer Science and Technology，Jilin University，Changchun 130012，China)

In recent years，face recognition technology is more and more mature，which has been widely applied to many fields.At the same time the user demand for automotive safety travel increasingly urgent，so the face recognition technology is combined with vehicle-mounted MOST ring network and the idea of face recognition system based on vehicle-mounted MOST networks is put forward.A face recognition node is added into the ring network，which is on the basis of MOST asynchronous communication that transmitting packet data via the I2C bus，the frame boundary is modified to increase asynchronous bandwidth.The vehicle-mounted MOST camera and face recognition interface realizes the function of image acquisition，image information asynchronous transmission，identity authentication.Experiments show that the proposed method is operable and meet the actual demand.

face recognition；MOST network；asynchronous communication；I2C bus；MOST frame boundary

1000-1832(2015)04-0074-05

10.16163/j.cnki.22-1123/n.2015.04.016

2014-07-15

教育部重點實驗室資助項目(450060326078)；工信部2011年物聯網發展專項資金資助項目(3D512F451421).

康夢博(1989—)，女，碩士研究生；秦貴和(1962-)，男，教授，博士研究生導師，主要從事智能控制與嵌入式系統研究.

T339 [學科代碼] 520·6099

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