具有測(cè)溫及統(tǒng)計(jì)功能的人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

彭聚森 黃艷麗 趙若冰 周瀟琦

摘 要：文章設(shè)計(jì)具有測(cè)溫及統(tǒng)計(jì)功能的人臉識(shí)別系統(tǒng)。設(shè)計(jì)包含 2個(gè)模式：防控模式和非防控模式非防控期間，學(xué)生可正常刷人臉進(jìn)出;防控期間，學(xué)生需佩戴口罩并監(jiān)測(cè)體溫，異常時(shí)發(fā)出警告。該設(shè)計(jì)為校園管控提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：測(cè)溫：人臉識(shí)別;防控

中圖法分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

１ 引言

后疫情時(shí)代，大部分高校將采取開(kāi)放式管理。正常情況下，學(xué)生進(jìn)出校園只需進(jìn)行人臉識(shí)別，但疫情防控期間，佩戴口罩和檢測(cè)就成為必然，每天進(jìn)出校園人口眾多，當(dāng)未佩戴口罩時(shí)，１ 秒鐘內(nèi)檢測(cè)者被感染的概率是較大的，因此設(shè)計(jì)一個(gè)具有口罩識(shí)別及測(cè)溫功能的系統(tǒng)就顯得尤為重要。

同時(shí)，隨著科技的快速發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)也在不斷地突破，尤其是在日常生活中，技術(shù)帶來(lái)的便捷大幅提高了人們的生活效率。其中，ＯｐｅｎＣＶ 是特別關(guān)鍵的技術(shù)。其不僅可以應(yīng)用在科研跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)， 也可以運(yùn)行在Ｌｉｎｕｘ、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ａｎｄｒｏｉｄ 和Ｍａｃ ＯＳ 操作系統(tǒng)上。它具有輕量級(jí)且高效的特點(diǎn)， 同時(shí)也提供了Ｐｙｔｈｏｎ， Ｒｕｂｙ，Ｍａｔｌａｂ 等語(yǔ)言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的通用算法［１?４］ 。

２ 具有測(cè)溫及統(tǒng)計(jì)功能的人臉識(shí)別系統(tǒng)的介紹

具有測(cè)溫及統(tǒng)計(jì)功能的人臉識(shí)別系統(tǒng)是基于Ｏｐｅｎｃｖ 跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，在ＰｙＣｈａｒｍ 和Ｐｙｔｈｏｎ平臺(tái)下進(jìn)行設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。設(shè)計(jì)包括２ 個(gè)模式：防控模式和非防控模式。非防控期間，學(xué)生可正常刷人臉進(jìn)出；防控期間，學(xué)生需佩戴口罩并監(jiān)測(cè)體溫。流程介紹如圖１ 所示。

３ 原理介紹

３．１ 口罩識(shí)別原理

利用ＯｐｅｎＣＶ 庫(kù)的級(jí)聯(lián)分類器，并選取了Ｈａａｒ 特征和Ａｄａｂｏｏｓｔ 級(jí)聯(lián)分類。機(jī)器的眼睛是攝像頭，機(jī)器看到的只有數(shù)據(jù)，也就是像素，當(dāng)需要識(shí)別某一種特定的圖像時(shí)，就需要找到圖像的一系列特征，這個(gè)就是Ｈａａｒ 特征（Ｈａａｒ?ｌｉｋｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ 是用于物體識(shí)別的一種數(shù)字圖像特征）［５］ 。當(dāng)對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)算特征值時(shí)，由于彩色圖像的通道數(shù)較多，以及像素的數(shù)據(jù)較大，為了高效進(jìn)行運(yùn)算，需先將圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，然后進(jìn)行Ｈａａｒ 特征運(yùn)算，而Ｈａａｒ 特征運(yùn)算一共有１４種，較為基礎(chǔ)的為ＢＡＳＩＣ 的５ 種運(yùn)算。由于要對(duì)口罩識(shí)別模型進(jìn)行構(gòu)建，因此為了增強(qiáng)模型的識(shí)別度，使用了ＡＬＬ 的１４ 種特征運(yùn)算。

３．２ 測(cè)溫原理

任何物體在高于絕對(duì)零度（?２７３℃）時(shí)都會(huì)向外發(fā)出紅外線，而額溫槍通過(guò)傳感器接收紅外線，從而得出感應(yīng)溫度數(shù)據(jù)。

４ 模塊設(shè)計(jì)

４．１ 信息錄入

導(dǎo)入ｃｖ２ 模塊，調(diào)取攝像頭，拍照錄取信息。首先檢查攝像頭是否處于開(kāi)啟狀態(tài)，開(kāi)啟后通過(guò)攝像頭進(jìn)行拍照，按“ｓ”鍵保存照片，并按照指定的格式進(jìn)行命名照片，最后釋放攝像頭和內(nèi)存。

４．２ 數(shù)據(jù)訓(xùn)練

將保存的照片導(dǎo)入模塊，進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練。通過(guò)遍歷將所有圖片導(dǎo)入模塊，并將黑白化圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)組；獲取圖片人臉特征及對(duì)應(yīng)的ｉｄ 和姓名并數(shù)字化存儲(chǔ)；對(duì)比臉部特征和ｉｄ，以確保識(shí)別的準(zhǔn)確性。

４．３ 疫情情況下的人臉識(shí)別系統(tǒng)

人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行圖片的讀取利用了ＯｐｅｎＣＶ 庫(kù)的級(jí)聯(lián)分類器，選取了Ｈａａｒ 特征和Ａｄａｂｏｏｓｔ 級(jí)聯(lián)分類，若檢測(cè)到鼻子、嘴巴，則證明沒(méi)有戴口罩。若未檢測(cè)到鼻子、嘴巴，則接著使用ｏｐｅｎｃｖ 的ｈａａｒ 眼睛特征分類器，若未檢測(cè)到眼睛，則結(jié)束。若檢測(cè)到眼睛，則把ＲＧＢ 顏色空間轉(zhuǎn)為ＨＳＶ 顏色空間，進(jìn)行口罩區(qū)域的檢測(cè)。口罩區(qū)域檢測(cè)流程是把距離坐標(biāo)原點(diǎn)較近的橫坐標(biāo)作為口罩區(qū)域開(kāi)始的橫坐標(biāo)，離坐標(biāo)原點(diǎn)較遠(yuǎn)的橫坐標(biāo)作為口罩區(qū)域結(jié)束的橫坐標(biāo)。離坐標(biāo)原點(diǎn)較遠(yuǎn)的縱坐標(biāo)作為口罩區(qū)域開(kāi)始的縱坐標(biāo)，離坐標(biāo)原點(diǎn)較遠(yuǎn)的縱坐標(biāo)與眼睛高度２ 倍的和作為口罩區(qū)域結(jié)束的縱坐標(biāo)。檢測(cè)到口罩之后，對(duì)比數(shù)據(jù)，進(jìn)行識(shí)別［６］ 。

Ｈａａｒ 特征和Ａｄａｂｏｏｓｔ 級(jí)聯(lián)分類模塊運(yùn)行過(guò)程如下。

ｆａｃｅ ＿ ｃａｓｃａｄｅ ＝ ｃｖ２． ＣａｓｃａｄｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ （ ＇ Ｄ：／ｏｐｅｎｃｖ／ ｓｏｕｒｃｅｓ／ ｄａｔａ／ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅｓ／ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅ ＿ｃｄｅｆａｕｌｔ．ｘｍｌ＇）

ｅｙｅ＿ｃａｓｃａｄｅ ＝ ｃｖ２．ＣａｓｃａｄｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ（＇Ｄ：／ ｏｐｅｎｃｖ／ｓｏｕｒｃｅｓ／ ｄａｔａ／ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅｓ／ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅ＿ｅｙｅ．ｘｍｌ＇）

ｍｏｕｔｈ ＿ ｃａｓｃａｄｅ ＝ ｃｖ２． ＣａｓｃａｄｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ （ ＇ Ｄ：／ｏｐｅｎｃｖ／ ｓｏｕｒｃｅｓ／ ｄａｔａ／ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅｓ／ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅ ＿ ｍｃｓ ＿ｍｏｕｔｈ．ｘｍｌ＇）

ｕｐｐｅｒ＿ｂｏｄｙ ＝ ｃｖ２．ＣａｓｃａｄｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ（＇Ｄ：／ ｏｐｅｎｃｖ／ｓｏｕｒｃｅｓ／ ｄａｔａ／ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅｓ／ ｈａａｒｃａｓｃａｄｅ＿ ｕｐｐｅｒｂｏｄｙ． ｘｍｌ＇）

＃Ａｄｊｕｓｔ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ

ｂｗ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ＝ ８０ ＃ Ｕｓｅｒ ｍｅｓｓａｇｅ

ｆｏｎｔ ＝ ｃｖ２．ＦＯＮＴ＿ＨＥＲＳＨＥＹ＿ＳＩＭＰＬＥＸ

ｏｒｇ ＝ （３０， ３０）

ｗｅａｒｅｄ＿ｍａｓｋ＿ｆｏｎｔ＿ｃｏｌｏｒ ＝ （２５５， ２５５， ２５５）

ｎｏｔ＿ｗｅａｒｅｄ＿ｍａｓｋ＿ｆｏｎｔ＿ｃｏｌｏｒ ＝ （０， ０， ２５５）

ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ ＝ ２

ｆｏｎｔ＿ｓｃａｌｅ ＝ １

ｗｅａｒｅｄ＿ｍａｓｋ ＝ ＂Ｔｈａｎｋ Ｙｏｕ ｆｏｒ ｗｅａｒｉｎｇ ＭＡＳＫ＂

ｎｏｔ＿ｗｅａｒｅｄ＿ｍａｓｋ ＝ ＂ Ｐｌｅａｓｅ ｗｅａｒ ＭＡＳＫ ｔｏ ｄ

ｅｆｅａｔ

Ｃｏｒｏｎａ＂

ｄｅｆ ｎａｍｅ（）：

ｐａｔｈ ＝ ＇．／ ｄａｔａ／ ｊｍ／ ＇＃ｎａｍｅｓ ＝ ［］

ｉｍａｇｅＰａｔｈｓ ＝ ［ｏｓ．ｐａｔｈ．ｊｏｉｎ（ｐａｔｈ，ｆ） ｆｏｒ ｆ ｉｎｏｓ．ｌｉｓｔｄｉｒ（ｐａｔｈ）］

ｆｏｒ ｉｍａｇｅＰａｔｈ ｉｎ ｉｍａｇｅＰａｔｈｓ：

ｎａｍｅ ＝ ｓｔｒ （ ｏｓ． ｐａｔｈ． ｓｐｌｉｔ （ ｉｍａｇｅＰａｔｈ）

［１］．ｓｐｌｉｔ（＇．＇，２）［１］）

ｎａｍｅｓ．ａｐｐｅｎｄ（ｎａｍｅ）

ｄｅｆ ｔｗ（）：

ｗｅｂｄｕ ＝ ｉｎｔ（ｉｎｐｕｔ（＂＂））

ｉｆ ｗｅｂｄｕ ＞＝ ３７．３：

ｐｒｉｎｔ（＂體溫異常，請(qǐng)稍等！！＂）

ｅｌｓｅ：

ｐｒｉｎｔ（＂體溫正常＂）＃ Ｒｅａｄ ｖｉｄｅｏ

ｃａｐ ＝ ｃｖ２．ＶｉｄｅｏＣａｐｔｕｒｅ（０）

ｎａｍｅ（）

ｔｗ（）

ｗｈｉｌｅ １：

ｒｅｔ， ｉｍｇ ＝ ｃａｐ．ｒｅａｄ（）

ｉｍｇ ＝ ｃｖ２．ｆｌｉｐ（ｉｍｇ， １）

＃ Ｃｏｎｖｅｒｔ Ｉｍａｇｅ ｉｎｔｏ ｇｒａｙ

ｇｒａｙ ＝ ｃｖ２． ｃｖｔＣｏｌｏｒ （ ｉｍｇ， ｃｖ２． ＣＯＬＯＲ ＿ＢＧＲ２ＧＲＡＹ）＃ Ｃｏｎｖｅｒｔ ｉｍａｇｅ ｉｎ ｂｌａｃｋ ａｎｄ ｗｈｉｔｅ

（ｔｈｒｅｓｈ， ｂｌａｃｋ＿ａｎｄ＿ｗｈｉｔｅ） ＝ ｃｖ２．ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ

（ｇｒａｙ， ｂｗ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ， ２５５， ｃｖ２．ＴＨＲＥＳＨ＿ＢＩＮＡＲＹ）

＃ ｄｅｔｅｃｔ ｆａｃｅ

ｆａｃｅｓ ＝ ｆａｃｅ＿ｃａｓｃａｄｅ．ｄｅｔｅｃｔＭｕｌｔｉＳｃａｌｅ（ｇｒａｙ，１．１， ４） ＃ Ｆａｃｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｂｌａｃｋ ａｎｄ ｗｈｉｔｅ

ｆａｃｅｓ ＿ ｂｗ ＝ ｆａｃｅ ＿ ｃａｓｃａｄｅ． ｄｅｔｅｃｔＭｕｌｔｉＳｃａｌｅ（ｂｌａｃｋ＿ａｎｄ＿ｗｈｉｔｅ， １．１， ４）

ｉｆ （ｌｅｎ（ｆａｃｅｓ） ＝ ＝ ０ ａｎｄ ｌｅｎ（ｆａｃｅｓ＿ｂｗ） ＝ ＝０）：

ｃｖ２． ｐｕｔＴｅｘｔ（ｉｍｇ， ＂ ｈａｖｅ＿ｍａｓｋ ｐｊｓ＂，ｏｒｇ， ｆｏｎｔ， ｆｏｎｔ ＿ ｓｃａｌｅ， ｗｅａｒｅｄ ＿ ｍａｓｋ ＿ ｆｏｎｔ ＿ ｃｏｌｏｒ，ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ， ｃｖ２．ＬＩＮＥ＿ＡＡ）

ｅｌｓｅ：

ｆｏｒ （ｘ， ｙ， ｗ， ｈ） ｉｎ ｆａｃｅｓ：

ｒｏｉ＿ｇｒａｙ ＝ ｇｒａｙ［ｙ：ｙ ＋ ｈ， ｘ：ｘ ＋ ｗ］

ｒｏｉ＿ｃｏｌｏｒ ＝ ｉｍｇ［ｙ：ｙ ＋ ｈ， ｘ：ｘ ＋ ｗ］

ｍｏｕｔｈ ＿ ｒｅｃｔｓ ＝ ｍｏｕｔｈ ＿ ｃａｓｃａｄｅ．

ｄｅｔｅｃｔＭｕｌｔｉＳｃａｌｅ（ｒｏｉ＿ｇｒａｙ， １．５， ５）

ｉｆ （ｌｅｎ（ｍｏｕｔｈ＿ｒｅｃｔｓ） ＝ ＝ ０）：

ｃｖ２．ｒｅｃｔａｎｇｌｅ（ｉｍｇ， （ｘ， ｙ）， （ｘ＋ ｗ， ｙ ＋ ｈ）， （０， ２５５， ０）， ２）

ｅｌｓｅ：

ｃｖ２．ｒｅｃｔａｎｇｌｅ（ｉｍｇ， （ｘ， ｙ）， （ｘ＋ ｗ， ｙ ＋ ｈ）， （０， ０， ２５５）， ２）

４．４ 非疫情情況下的人臉識(shí)別系統(tǒng)

關(guān)閉口罩識(shí)別功能和體溫測(cè)量功能，只進(jìn)行人臉識(shí)別功能。

５ 設(shè)備功能及實(shí)現(xiàn)

在非疫情狀態(tài)下，當(dāng)人員靠近攝像頭時(shí)，會(huì)對(duì)人臉進(jìn)行掃描并對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)比成功人員方可通過(guò)；在疫情狀態(tài)下，當(dāng)人員靠近攝像頭時(shí)，若未佩戴口罩，則圖像會(huì)將人像顯示紅框以此來(lái)警告，當(dāng)戴上口罩時(shí)，攝像頭顯示綠框并測(cè)量體溫，體溫正常人員可通過(guò)，體溫異常會(huì)及時(shí)通知管理人員并上傳數(shù)據(jù)［７?８］ 。

６ 結(jié)束語(yǔ)

在門禁系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，增加防控模式。當(dāng)通行人員進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí)，判斷其是否佩戴口罩，同時(shí)對(duì)其溫度進(jìn)行測(cè)量，整個(gè)識(shí)別測(cè)量過(guò)程是非接觸式。對(duì)體溫超出一定閾值的人員，終端會(huì)發(fā)出異常預(yù)警，并對(duì)其體溫進(jìn)行展示。本文產(chǎn)品設(shè)計(jì)遵循經(jīng)濟(jì)實(shí)用、安全穩(wěn)定的設(shè)計(jì)思想，設(shè)計(jì)采用技術(shù)成熟、性能卓越、簡(jiǎn)約時(shí)尚的門禁設(shè)備及體溫測(cè)量，既能滿足當(dāng)前管理需要，又能適應(yīng)未來(lái)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：

彭聚森（２０００—），本科，研究方向：通信工程嵌入式。

黃艷麗（１９８４—），碩士，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)通信、電子技術(shù)、模塊識(shí)別。

趙若冰（２００１—），本科，研究方向：?jiǎn)纹瑱C(jī)。

周瀟琦（２００１—），本科，研究方向：計(jì)算機(jī)通信。