[发明专利]一种嵌入式活体人脸跟踪系统

权利要求书

1.一种嵌入式活体人脸跟踪系统，嵌入式人脸跟踪系统包括摄像头模块、显示模块、处理器模块以及通信模块，摄像头模块通过GPIO接口与处理器模块连接，显示模块通过LCD显示器接口与处理器模块连接，通信模块通过串口与处理器模块连接，其特征在于：它包括人脸活体纹理特征识别、支持向量机训练和人脸活体检测单元，包括以下步骤：

A、人脸活体纹理特征识别单元：

获取裁剪好的人脸图像，在一个以中心像素为圆心，半径大于一个像素的圆上均匀取点，选定一个阈值TH，将像素取值范围等分为三部分，将取样点的像素值与中心像素值进行比较，根据阈值的选取将比较结果记为1，0或-1，如果取样点的像素值大于中心像素值与TH的和，则结果记为1；如果取样点的像素值小于中心像素值与TH的差，则结果记为-1，否则结果记为0；

以顺时针或逆时针将邻域内所有取样点的像素值的比较结果排成一个伪二进制数a，并将伪二进制数a转为标准十进制数作为中心像素点的特征数s；

对于图像某一通道中所有具有该邻域的像素点提取上述特征数，并将伪二进制数相邻两位之间跳变次数T大于阈值的特征数归一化为该类中最小的正数9，即将T大于9的像素对应像素值设定为9，跳变次数的计算方法为：

（1）

其中不等号为逻辑计算符号，若两边的值相等则计算结果为0，否则为1；

对该通道中所有特征数的出现频率进行统计，统计结果作为区分真伪人脸的特征向量，统计归一化后矩阵中各数值出现的次数，除以矩阵中元素的总数64×64即为其出现的频率，所有的频率按矩阵中数值从小到大的顺序排成一列，即为最终人脸图像纹理特征的特征向量；

B、支持向量机训练单元：

利用上述纹理特征提取方法提取红色通道与绿色通道的纹理特征，将红色通道的提取结果以及两通道提取结果的差作为特征向量，得到的特征向量放入一个特征矩阵中，使得矩阵的每一列为一个特征向量；

创建另一个标签矩阵，标签矩阵与特征矩阵的列数相同，行数为1，其中的元素有0和1两种，0代表特征矩阵中对应列的人脸为伪体，1代表特征矩阵中对应列的人脸为活体；

将标签矩阵和特征矩阵作为输入放入线性支持向量机中进行训练，得到一个XML文件作为训练结果；

C、人脸活体检测单元：

从嵌入式人脸跟踪系统的摄像头获取一张当前图片，对当前图片进行人脸检测，判断每个人脸是否已经被活体或者伪体跟踪模块跟踪，若未被跟踪，则利用上述纹理特征提取方法提取当前人脸的纹理特征，输入训练好的支持向量机进行活体预测，输出结果有0和1两种，0表示判断为伪体，1表示判断为活体；若判断为活体，则加入活体跟踪模块，否则加入伪体跟踪模块，并通过蜂鸣器提醒安防人员；若所有的人脸均已被跟踪，则不采取动作。

2.根据权利要求1所述的一种嵌入式活体人脸跟踪系统，其特征在于：所述人脸活体检测单元根据活体跟踪模块和伪体跟踪模块传回的人脸位置在原始图像中分别标记出人脸的位置，其中伪体跟踪模块获得的位置用高亮的颜色标出；将标记后的图像传入Qt的图像槽中显示，LCD显示屏上就会出现当前获取的图像以及图像上不同性质的人脸对应目标的位置。

3.根据权利要求1或2所述的一种嵌入式活体人脸跟踪系统，其特征在于：所述人脸活体纹理特征识别单元中，获取裁剪好的人脸图像，在一个以中心像素为圆心，半径为2个像素的圆上均匀取点；阈值TH为60-80。

4.根据权利要求3所述的一种嵌入式活体人脸跟踪系统，其特征在于：所述嵌入式人脸跟踪系统在使用时首先搭建Linux系统下的交叉编译环境，采用友善之臂公司的arm-cortexa9-linux-gnueabihf-4.9.3工具链，利用Cmake工具编译32位动态链接库.so和.a，采用C/C++编程语言实现多线程单目标或多目标跟踪方法，交叉编译工具编译的32位可执行程序，利用可移动介质或无线通讯方法将编译好的库移植到嵌入式系统中，在嵌入式系统的开机启动项中设置开机自动运行该程序；算法采用像素级的PICO人脸检测方法；接通电源后系统将自动启动32位可执行程序，自检和启动系统中预设定的参数及摄像头，确定无误后创建Qt app以及Qt定时器对象，定时器控制整个系统运行的速度，定时周期设定为毫秒级，每当定时器发出信号就进行一次实时的人脸跟踪。

5.根据权利要求4所述的一种嵌入式活体人脸跟踪系统，其特征在于：所述嵌入式人脸跟踪系统在人脸跟踪过程中，摄像头模块进行一次图像采集，将结果传入程序中的图像变量以后，通过双线性插值的方法将原始图像放缩为64×64的图像，提高了人脸检测速度。