基于Hi3519的人臉識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

作者 張治軍 華為技術(shù)有限公司(廣東 深圳 518100)

張治軍，男，1986.10.15，研究生，中級職稱，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)

摘要：隨著平安城市和智慧城市的項目的深入發(fā)展，對于人類識別技術(shù)的應用需求越來越大，為了滿足人臉識別的需求，設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于Hi3519的人臉識別視頻監(jiān)控系統(tǒng)，以海思芯片Hi3519為核心處理器，用Sony的IMX226作為前端視頻采集，通過WIFI傳輸經(jīng)過H.265壓縮后的音視頻數(shù)據(jù);重點闡述了人臉識別攝像機的硬件件設(shè)計與實現(xiàn)，同時講述了人臉識別的技術(shù)流圖。

0 引言

　　隨著我國向數(shù)字化、信息化社會的邁進，人們對人臉識別技術(shù)的了解和認識也將逐漸增進，人臉識別技術(shù)的市場需求會越來越大，而人臉識別技術(shù)和識別系統(tǒng)的性能也將在不斷發(fā)展中日益完善，更好地服務大眾。人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機采集人臉圖像，用Adaboost 算法和膚色模型對原始圖像進行人臉檢測，得到初始化人臉圖像，然后利用Camshift 算法跟蹤，提高人臉識別的效率和可靠性。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作原理

　　人臉識別系統(tǒng)分為注冊和認證兩個階段，主要由四個部分組成：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。人臉識別系統(tǒng)流圖如圖1所示。

　　通過攝像機采集人臉圖像，根據(jù)Adaboost算法把人臉的模式特征挑出來用于人臉檢測，在人臉檢測的基礎(chǔ)在進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理，把人臉圖像特征提取出來，最后把提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

　　本文選擇海思Hi3519作為系統(tǒng)核心處理器，它提供了 8K30/4K120 廣播級圖像質(zhì)量的數(shù)字視頻錄制，支持業(yè)界領(lǐng)先的多路 4K Sensor 輸入，多路 ISP 圖像處理，支持HDR10 高動態(tài)范圍技術(shù)標準，并支持多路全景硬件拼接，在支持 8K30/4K120 視頻錄制下，Hi3519提供硬化的 6-Dof 數(shù)字防抖，減少了對機械云臺的依賴。Hi3519集成了雙核 A73 和雙核 A53，獨創(chuàng)性的大小核架構(gòu)和雙操作系統(tǒng)，使得功耗和啟動時間達到均衡。系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。

2.1 核心處理器

　　核心處理器Hi3519是攝像機最核心從模塊，承載了圖像處理與分析、編解碼壓縮等大量工作，最后通過WIFI模塊把壓縮后的H.265格式視頻流發(fā)送出去。

2.2 音視頻采集模塊

　　音頻IC采用的是美信公司的低功耗、語音單聲道音頻編解碼器MAX9860ETC+。視頻采集模塊采用Sony公司的開發(fā)的4K圖像傳感器芯IMX226，它是一款1/1.7英寸的CMOS數(shù)字圖像傳感器，支持全高清4K@60fps(2304H x 1296V)，支持自動白平衡，且具有較好的低照度。音視頻借口電路示意圖如圖3所示。

　　為得到較好的音視頻效果和滿足產(chǎn)品EMC要求，Hi3519芯片在視頻管腳VDAC_CVBS增加一個75Ω精度1%對地電阻;在音頻輸出管腳AC_OUTL 和AC_OUTR 的外圍增加一個音頻放大器和及濾波電路;同時，音視頻模塊的模擬電源AVDD33_VDAC，必須使用1000Ω@100Mhz磁珠與數(shù)字電源3.3V 用隔離。

2.3 存儲模塊

　　存儲器模塊包括串行NOR FLASH和DDR3。系統(tǒng)使用FLASH來存儲系統(tǒng)程序和Linux內(nèi)核，DDR作為整個系統(tǒng)的緩沖中心。Hi3519接口支持 DDR3顆粒，主芯片有兩個DDRC，每個DDRC有16根地址線，32 bit數(shù)據(jù)線，可支持對接2PCS 16 bit位寬DDR顆?；?4PCS 8 bit 位寬 DDR顆粒。DDR采用MICRON的MT40A512M16JY-075E，F(xiàn)lash采用Mxic公司的MX25U25635F。FLash電路如圖4所示。

　　Hi3519V101 FLASH 控制器支持SPI NOR FLASH、SPI NAND FLASH、并行NANDFLASH 和EMMC。為了實現(xiàn)功能和滿足產(chǎn)品EMC要求，F(xiàn)lash的引腳SFC_CLK必須串接一個33 Ω電阻，SFC_WP_IO2需要一個4.7 K下拉電阻，SFC_HOLD_IO3 和SFC_CSN0需要一個4.7 K上拉電阻，且Flash所有信號引腳PCB走線不能超過3inch。

　　為增加DDR的穩(wěn)定性，時鐘信號DDR0_CLK_N/P 和DDR1_CLK_N/P 采用一驅(qū)二的拓撲，在T點位置跨接1個75 ? 電阻;DDR4 的外部電阻(ZQ)選擇 240 ?，精度±1%;在 Reset 信號T點過孔鄰近的位置增加1個1nF電容。

2.4 其它模塊

　　WIFI模塊采用必聯(lián)電子的BL-M8812AU2，是一款Realtek8812au方案 WIFI Module無線模塊雙頻千兆無線WIFI模塊;為了提升夜間視頻效果，系統(tǒng)增加了紅外電路設(shè)計，通過光敏電阻來調(diào)節(jié)紅外LED燈亮度，以達到最佳人臉檢測效果。

3 Adaboost算法

　　Adaboost 算法是自適應的Boosting算法的一種。它利用大量的簡單分類器，把它們疊加起來構(gòu)成一個強分類器?；舅枷耄寒敺诸惼鲗颖菊_分類時，則減少樣本的權(quán)值;否則，增加樣本的權(quán)值，讓學習算法在后續(xù)學習中集中對比較難的訓練樣本進行學習，最終得到一個識別率高的分類器。因此，Adaboost 算法需要有適當?shù)娜鯇W習算法和由此算法所建立的弱分類器。針對人臉檢測的弱分類器如下：

　　把所有分類器連接起來組成一個篩選式的級聯(lián)分類器，每個節(jié)點都有多個分類器構(gòu)成，且每個節(jié)點的識別率都很高;在任一級的計算中，如果一旦確認目標“不在類別中”，則終止計算，即說明沒有人臉。因此，目標對象只有通過分類器中的所有級別，才會認為被檢測到。因此，當目標出現(xiàn)頻率較低時(如一幅大圖里只有一幅小臉)，篩選式的級聯(lián)分類器計算量大大降低，從而迅速判斷出此處無人臉。

4 結(jié)束語

　　本文基于海思Hi3519硬件和Adaboost算法，設(shè)計了一款人臉識別攝像機，此攝像機能在復雜環(huán)境中自動、快速、準確的把人臉檢測與識別出來。

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本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第12期第63頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。