基于機(jī)器視覺的銀行ATM機(jī)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警系統(tǒng)

李遙　丁藝濤　潘登　郁金明　郭丙君

【摘 要】本文以機(jī)器視覺為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種能夠識別對ATM機(jī)非法安裝、惡意搬動(dòng)、損壞ATM機(jī)行為，并及時(shí)報(bào)警的系統(tǒng)，給出了ATM風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)、ATM電子振動(dòng)傳感器的設(shè)計(jì)和基于OPENMV的人臉識別系統(tǒng)，并簡要介紹銀行ATM機(jī)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警系統(tǒng)的組成與實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的系統(tǒng)的有效性。

【關(guān)鍵詞】機(jī)器視覺;ATM風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警;電子振動(dòng)傳感器;OPENMV;人臉識別

中圖分類號： F832.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2019）19-0053-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.19.024

0 前言

監(jiān)控錄像中的人臉圖像對于調(diào)查異常行為、犯罪嫌疑人的身份有著非常重要的作用。但由于缺乏對自助銀行、ATM機(jī)監(jiān)控環(huán)境、攝像頭架設(shè)的相關(guān)規(guī)范，現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)中采集到人臉圖像往往分辨率低、姿態(tài)差。如不加以規(guī)范，很難滿足事后調(diào)查需要。為此本文以機(jī)器視覺為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種能夠識別對ATM機(jī)非法安裝、惡意搬動(dòng)、損壞ATM機(jī)行為，并及時(shí)報(bào)警的系統(tǒng)。

1 ATM風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖1給出了ATM風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，利用ATM機(jī)配備兩個(gè)OPENMV攝像頭C1及C2，C1進(jìn)行人臉識別，C2攝像機(jī)進(jìn)行ATM面板行為識別;另外設(shè)計(jì)一個(gè)電子振動(dòng)傳感器，來捕獲ATM機(jī)異常振動(dòng)。

對于硬件傳感器的設(shè)計(jì)，我們選用STM32+MPU6050的模式，利用STM32+電子慣性測量單元采集的三軸姿態(tài)加速度表征振動(dòng)，相比傳統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)，極大豐富了輸入數(shù)據(jù)的信息量，具備更高精度和更強(qiáng)的穩(wěn)定性。采用基于STM32的OPENMV來進(jìn)行人臉識別，相比傳統(tǒng)的模式識別方法，極大降低誤報(bào)率，并且能夠智能分辨例如鏡頭遮擋等不同的入侵手段。

以STM32為主控芯片，運(yùn)用串口USART分別與OPENMV C1及C2進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。當(dāng)OPENMV檢測到嫌疑人或鏡頭遮擋等非法行為時(shí)，通過串口USART上報(bào)給STM32做出相應(yīng)的報(bào)警措施;當(dāng)MPU6050檢測到ATM受到敲擊等破壞行為時(shí)，STM32通過串口USART通知OPENMV進(jìn)行現(xiàn)場畫面的拍攝。

2 電子振動(dòng)傳感器的設(shè)計(jì)

MPU6050為一種整合性6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，相較于多組件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時(shí)間軸之差的問題，減少了大量的封裝空間。當(dāng)連接到三軸磁強(qiáng)計(jì)時(shí)，MPU-6050提供完整的9軸運(yùn)動(dòng)融合輸出到其主I2C或SPI端口。MPU-60X0對陀螺儀和加速度計(jì)分別用了三個(gè)16位的ADC，將其測量的模擬量轉(zhuǎn)化為可輸出的數(shù)字量。為了精確跟蹤快速和慢速的運(yùn)動(dòng)，傳感器的測量范圍都是用戶可控的，陀螺儀可測范圍為±250，±500，±1000，±2000°/秒（dps），加速度計(jì)可測范圍為±2，±4，±8，±16g。

MPU6050所測得的加速度值不僅可以用來檢測ATM機(jī)的振動(dòng)情況，通過上位機(jī)軟件，我們還可以通過PC機(jī)對ATM機(jī)的振動(dòng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控。MPU6050價(jià)格低，廣泛應(yīng)用于生活生產(chǎn)的各種智能產(chǎn)品中，如在四旋翼飛行器、自平衡小車等產(chǎn)品中應(yīng)用非常成熟，有大量的實(shí)例可以參考。因此，將它應(yīng)用于ATM機(jī)振動(dòng)測試中，具有成本低、研發(fā)速度快、性能穩(wěn)定等優(yōu)勢[1]。

2.1 MPU6050的濾波

在本項(xiàng)目中，我們直接讀取MPU6050三軸加速度的測量值來表征ATM的運(yùn)動(dòng)情況。但由于MPU6050的靜態(tài)噪聲較大，實(shí)際測得的加速度往往包含了由MPU6050自身產(chǎn)生的大量噪聲，因此必須對原始加速度值進(jìn)行濾波處理，才可以得到較為準(zhǔn)確穩(wěn)定的加速度數(shù)據(jù)。MPU6050的三軸加速度計(jì)具有長期可靠，短期噪聲大的特點(diǎn)，所以我們對加速度計(jì)采用低通濾波。

MPU6050本身雖然就內(nèi)置了低通濾波器（LPF），但是濾波效果并不盡如人意，所以我們在此基礎(chǔ)上又加了一階低通濾波，這樣硬件初步濾波后，然后再軟件濾波一次，能夠較好的還原真實(shí)的加速度數(shù)據(jù)。

2.2 對異常振動(dòng)的報(bào)警

我們用MPU6050加速度計(jì)的測量值來表征ATM機(jī)的振動(dòng)情況，當(dāng)ATM機(jī)受到嫌疑人的敲擊等破壞行為時(shí)，可以直接從加速度的波形上直觀反映出來。若ATM機(jī)工作在正常狀態(tài)下時(shí)，由于ATM機(jī)正常工作所產(chǎn)生的機(jī)器振動(dòng)等因素，三軸的加速度值應(yīng)均穩(wěn)定在某一數(shù)值范圍內(nèi)小幅振蕩。若ATM機(jī)受到外力敲打，三軸加速度值應(yīng)有一個(gè)較大的跳變后穩(wěn)定到原來的范圍。所以我們可以根據(jù)這一特性設(shè)置一個(gè)加速度值得變動(dòng)閾值，當(dāng)加速度值超過此閾值時(shí)，我們認(rèn)為ATM機(jī)受到敲擊等破壞行為，發(fā)出報(bào)警信號，并通過USART通知OPENMV進(jìn)行現(xiàn)場畫面的拍攝。當(dāng)加速度在此閾值范圍內(nèi)變化時(shí)，我們則認(rèn)為這是ATM機(jī)正常工作所產(chǎn)生的振動(dòng)。對于閾值的設(shè)置應(yīng)根據(jù)設(shè)備大小材料的不同、MPU6050的安裝位置、報(bào)警靈敏度的要求等因素，通過實(shí)驗(yàn)的方法來確定。

3 基于OPENMV的人臉識別系統(tǒng)

OPENMV是一款可擴(kuò)展的機(jī)器視覺模塊，一款由軟件程序驅(qū)動(dòng)的硬件設(shè)備，可支持人臉識別、物體識別、UART傳輸、SPI總線、I2C總線等多種功能。在本項(xiàng)目中主要用到其人臉識別和UART傳輸功能。

可以進(jìn)行人臉檢測與識別的設(shè)備不少，但最后我們選擇了OPENMV，原因在于：

①該設(shè)備較為小巧，適合安裝在ATM機(jī)上。

②并且上電后可獨(dú)立運(yùn)行，無需與PC端相連。

③設(shè)備成本相對而言不高，易于普及。

首先下載OPENMV IDE軟件，該軟件基于MicroPython語言，將OPENMV的鏡頭焦距校正后使用通用串行總線將其與PC端相連即可使用。在PC端完成對程序的開發(fā)與校驗(yàn)。OPENMV設(shè)備在使用時(shí)可不與PC端相連，在該情況下上電后執(zhí)行的程序?yàn)槭孪却娣旁谄渥詭У男⌒蛢?nèi)部文件系統(tǒng)中的程序;若在OPENMV中接入了SD卡，則執(zhí)行的程序?yàn)镾D卡中的程序。當(dāng)需要使用SD卡時(shí)應(yīng)先在OPENMV中接入SD卡，再對OPENMV進(jìn)行上電操作。若先上電再接入SD卡，則OPENMV仍應(yīng)用其自帶的小型內(nèi)部文件系統(tǒng)。

4 人臉識別程序

將檢測到的人臉與人臉庫中的人臉進(jìn)行對照、識別，以達(dá)到對犯罪分子進(jìn)行識別并發(fā)出警報(bào)的目的。

人臉庫僅包含犯罪分子的人臉，這將大大減小人臉庫的規(guī)模，加快識別速率，但這同樣帶來了一個(gè)問題：識別出的人臉與檢測到的人臉并不一致。該問題的產(chǎn)生主要是因?yàn)槿四樧R別必然會(huì)從人臉庫中給出一張最接近于被測人臉的圖片，當(dāng)被測人臉實(shí)際上并不在人臉庫中，即被測人并非犯罪分子時(shí)，人臉識別系統(tǒng)往往無法進(jìn)行有效的分析和判斷。但這一問題可以通過制定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，即設(shè)定一個(gè)閾值得以緩解。

4.1 人臉識別算法

使用Haar特征分類器檢測人臉，通過LBP算法進(jìn)行識別。

（1）Haar特征分類器檢測人臉

Haar特征分為三類：邊緣特征、線性特征以及中心和對角線特征，這些組合形成特征模塊。特征模塊的特征值為模塊內(nèi)白色矩形的像素之和減去黑色舉行的像素之和，反映的圖像的灰度變化情況。通過Adaboost算法的應(yīng)用可以判斷使用何種特征模塊能更好地實(shí)現(xiàn)對人臉和非人臉的區(qū)分。Adaboost算法是通過無數(shù)次循環(huán)迭代來尋求最優(yōu)分類器的過程[2]，通過積分式（1）可快速得到Haar特征值：

ii（x，y）為經(jīng)過計(jì)算后積分圖上的各個(gè)像素點(diǎn)的像素值。一個(gè)完整的圖像包括每個(gè)像素的左方及上方的區(qū)域總和[3]。

之后要做的是訓(xùn)練分類器，大致步驟是計(jì)算所有訓(xùn)練樣本的每一個(gè)特征的特征值并排序，再通過正負(fù)例的權(quán)重和確定閾值。這樣做的原因是絕大多數(shù)的特征對識別人臉與非人臉?biāo)鸬降淖饔檬俏⒑跗湮⒌模瑑H有一些特定的特征和相應(yīng)閾值起到作用。在本項(xiàng)目使用OPENMV自帶的分類器，無需自建分類器。

（2）LBP算法

局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是一種有效的紋理描述算子，它具有旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性等顯著的優(yōu)點(diǎn)[3]。最初的LBP算子是1個(gè)3×3的窗口，以中心像素點(diǎn)的像素值為閾值，將其余8個(gè)像素點(diǎn)的像素值分別與之比較，若像素值大于中心像素值則置“1”，反之則置“0”，依照順序可寫出1個(gè)8位的二進(jìn)制數(shù)值，該二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換成的十進(jìn)制數(shù)即為LBP值。通常還需要求得LBP算法的對比度LBP/C，其中對比度分量C 是鄰域中所有大于和等于中心點(diǎn)的像素的均值與所有小于中心點(diǎn)像素的均值之差。[4]為增加精確性、達(dá)到旋轉(zhuǎn)不變性的要求，之后又出現(xiàn)了LBP等價(jià)模式和旋轉(zhuǎn)不變的LBP算子，使得LBP算法越發(fā)實(shí)用。基于LBP的人臉識別方法一般是將圖像劃為幾個(gè)互不重疊的區(qū)域，分別進(jìn)行LBP算法處理，通過各區(qū)域的統(tǒng)計(jì)直方圖完成識別。

4.2 自建人臉庫

在本項(xiàng)目中需要自建一個(gè)人臉庫用以檢測OPENMV人臉識別的準(zhǔn)確度。曾經(jīng)有考慮過使用隨意一張人的照片作為人臉庫中照片，這樣對人臉庫圖片的要求將大大降低。但為保證識別的可靠性，在進(jìn)行人臉檢測與識別時(shí)不僅要對OPENMV拍攝的圖像進(jìn)行人臉檢測，而且對人臉庫的圖片也進(jìn)行人臉檢測，再對檢測到的人臉進(jìn)行識別，以確保整個(gè)識別過程是拍攝到的人臉是在與人臉庫中的人臉進(jìn)行識別.這在OPENMV中難以實(shí)現(xiàn)，一方面，對人臉庫的圖片進(jìn)行人臉檢測所需代價(jià)過大，嚴(yán)重影響了識別的效率，過大的運(yùn)算量也經(jīng)常導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。另一方面，對人臉庫圖片進(jìn)行檢測時(shí)未必能檢測到人臉，原因可能在于圖像的壓縮使得區(qū)分人臉與非人臉的某些特征丟失，影響了人臉的檢測。因此對于人臉庫的人臉圖片，需要滿足要求：圖片僅包括完整人臉，背景統(tǒng)一為白色或黑色。對圖片需要進(jìn)行的操作有：人臉居中—裁剪圖片—直方圖均衡。

（1）人臉與鏡頭距離遠(yuǎn)近造成的影響

人臉與鏡頭距離的遠(yuǎn)近會(huì)對人臉識別的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，主要體現(xiàn)在LBP值的差異上。當(dāng)人臉與鏡頭距離不合適時(shí)，有出現(xiàn)過對10個(gè)樣本人臉進(jìn)行識別時(shí)出錯(cuò)。推薦人臉與鏡頭的距離為40厘米并正對鏡頭，可適當(dāng)進(jìn)行調(diào)整。在鏡頭固定的情況下，可通過劃線提示人臉與鏡頭的恰當(dāng)距離。

（2）光線造成的影響

光線造成的影響主要體現(xiàn)在人臉檢測環(huán)節(jié)，光線光亮或過暗都會(huì)導(dǎo)致人臉檢測的不準(zhǔn)確，即框出的人臉僅為實(shí)際人臉的一部分或根本框不出人臉。在該情況下人臉識別的準(zhǔn)確率大大降低，事實(shí)上用錯(cuò)誤檢測出的人臉來比照人臉庫進(jìn)行識別根本毫無意義。因此光線是非常重要的一環(huán)。在進(jìn)行人臉檢測和識別時(shí)，應(yīng)盡量保持自然光，必須確保沒有反光現(xiàn)象，同時(shí)也要保證光線不能過暗。

5 鏡頭遮擋報(bào)警

仍然使用OPENMV設(shè)備，預(yù)期效果為當(dāng)鏡頭遭遇遮擋時(shí)（全遮擋或半遮擋）報(bào)警。

6 結(jié)論

基于機(jī)器視覺的銀行ATM機(jī)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)警系統(tǒng)以STM32為主控芯片，運(yùn)用串口USART分別與OPENMV C1及C2數(shù)據(jù)交互，不僅能在識別到嫌疑人或鏡頭遮擋等非法行為時(shí)進(jìn)行報(bào)警，當(dāng)MPU6050檢測到ATM受到敲擊等破壞行為時(shí)，STM32還能通過串口USART通知OPENMV進(jìn)行現(xiàn)場畫面的拍攝。使得該系統(tǒng)在原有的ATM安全措施上更加高效地完成系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控和防范的功能，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的系統(tǒng)的有效性，對于相關(guān)的報(bào)警系統(tǒng)的開發(fā)具有參考價(jià)值。

【參考文獻(xiàn)】

[1]賴義漢，王凱.基于MPU6050的雙輪平衡車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].河南工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014，26（03）：53-57.

[2]王琳.人臉檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2013.