基于​USRP​和​LabVIEW​的​远程​人​脸​识别​系统​的​设计​与​实现

- 轩 谢, 北京​邮电​大学

"我们​以​LabVIEW​软件​为​平台,​结合​NI USRP2920​硬件​设备​研究,​设计​实现​了​远程​人​脸​识别​系统。​同时​构​建​了​通信​规则,​实现​人​脸​识别​算法,​利用​软件​无线​电​设备​实现​射频​通信​过程。"

- 轩 谢, 北京​邮电​大学

挑战:

人​脸​识别​作为​身份​识别​领域​的​主要​研究​方向​之一,​在​快速、​准确、​安全​的​身份​识别​应用​中​占有​重要​的​地位。​此外,​随着​无线​传输​技术​的​可靠性​及​有效性​的​不断​提高,​将​无线​通信​和​远程​人​脸​识别​技术​结合​具有​非常​重要​的​现实​意义。​软件​无线​电​技术​近年​来​在​无线​通信​领域​的​应用​变得​越来越​广泛,​所以​通过​使用​一些​通用​的​软件​无线​电​外​设,​研发​人员​可以​快速​地​利用​计算​机​搭建​一个​强大​灵活​的​无线​通信​系统,​本​设计​的​主要​创新​点​在于​将​软件​无线​电​技术,​人​脸​识别​技术​相​结合,​搭建​一个​远程​人​脸​识别​系统。

解决​方案:

本文​介绍​了​一种​基于​NI USRP​硬件​平台​和​LabVIEW​软件​平台​的​远程​人​脸​识别​系统​的​设计​和​实现。​系统​按照​功能​模​块​可以​分为​图像​采集、​人​脸​识别、​无线​通信​三​部分。​该​系统​由​一台​主机​和​多台​从​机​组成,​从​机​通过​摄像​头​采集​人​脸​图像,​利用​NI USRP​设备​将​数据​经​无线​信道​发送​给​主机;​主机​从​相连​的​NI USRP​接收​从​机​数据,​并​在​LabVIEW​开发​环境​中​进行​数据​处理​和​人​脸​识别,​最后​将​识别​到​的​身份​信息​反馈​至​从​机。

一. 引言

​互​联​网​彻底​改变​了​人们​的​生活​方式,“互​联​网​+”作为​2015​年​的​热点​词汇,​说明​互​联​网​甚至​改变​了​许多​企业​的​经营​方式,​和​人们​的​生活​理念。​而​安全、​可靠、​智能​的​远程​身份​识别​技术​在​今天​这个​网络​信息​安全​十分​重要​的​时期,​无疑是​本能​忽略​的。​不需要​再​记忆​复杂​而​繁多​的​登录​账户​和​密码,​将​每个人​所​拥有​的、​唯一​的、​不可​复制​的​生物​信息​作为​远程​身份​识别​的​标志​将​从​根本​上​改变​人​与​互​联​网​的​关系。​而​性能优越​的​无线​传输​平台​对​远程​身份​识别​系统​的​设计​十分​重要。​软件​无线​电​技术​是​无线​通信​领域​的​一个​主要​发展​趋势,​通用​软件​无线​电​外​设​(USRP)​可以​让​研发​人员​仅​利用​计算​机​就​能​设计​和​搭建​一个​强大、​灵活​的​软件​无线​电​系统。 NI USRP​为​软件​无线​电​开发​提供​了​一个​理想​的​原型​化​平台,​为​真实​化​的​无线​通信​开发​提供​了​性能优越​的​开发​平台。​LabVIEW​作为​一种​图形​化​的​编​程​环境,​可以​方便​地​与​NI USRP​结合,​组成​开发​环境。

​二. 系统​框架​及​功能​组成

 


​系统​功能:​本​系统​为​星​型​结构,​系统​组成​如​图​2.1​所​示。​主机​可与​外围​从​机​进行​无线​通信,​系统​采用​半双​工​的​工作​方式,​主机​完成​图像​识别​和​信息​反馈,​从​机​进行​图像​采集​和​预​处理。​在​计算​机上​利用​LabVIEW​处理​信号,​USRP​进行​无线​射频​信号​的​收​发。

 

使用​模​块​说明:​本​系统​的​图像​采集​功能​主要​利用​LabVIEW​的​视觉​开发​模​块​(Vision Development Module)​实现,​首先,​通过​IMAQdx​相关​控​件​控制​摄像​头​进行​人​脸​图像​获取,​随后​对​图像​进行​预​处理;​系统​的​人​脸​识别​模​块​主要​利用​LabVIEW MathScript​进行​编​程​开发,​设计​中​分别​实现​了​线性​判​别​分析​(LDA)​和​主成分​分析​两​种​算法​脚本;​无线​通信​部分​利用​了​射频​与​通信​模​块​(RF and Communications Fundamentals)​定义​了​主​从​机​之间​的​通信​协议,​包括:​数据​帧​格式,​异步​通信​机制,​同步,​信道​编码,​数字​调制​等​方面,​并​在​LabVIEW​环境​进行​了​开发​实现。​最后​本文​在​完成​了​各​项​功能​模​块​的​设计​及​实现​后,​对​系统​整体​进行​了​测试。​系统​功能​组成​如​图​2.2​所​示。

 

 

 

本文​主要​内容​及​后​续​章节​安排:

​本文​以​LabVIEW​软件​和​NI USRP​硬件​为​基础,​搭建​远程​人​脸​识别​系统。​按照​设计​功能,​主要​分为​以下​三​个​部分:​图像​采集、​人​脸​识别、​无线​传输​系统。​其中,​图像​采集​通信​子​系统​在​LabVIEW​平台​上​结合​USRP​实现,​人​脸​识别​算法​由​Matlab​实现,​通过​LabVIEW​的​MathScript​节点​实现​跨​平台​调​用。

​1)​第一节​主要​提出​本​设计​所​遇到​的​技术​挑战,​并​总​述​系统​设计​方案,​同时​分析​本​设计​的​应用​前景。

2)​第二节​主要​介绍​了​本​系统​整体​结构​以及​整体​的​文章​的​整体​安排。

3)​第三节​介绍​了​图像​采集​的​相关​内容​以及​人​脸​识别​算法​的​实现​过程,​同时​给​出​各​项​方案​的​测试​结果。
​3)​第四节​主要​介绍​了​本​系统​无线​通信​的​相关​内容。​从​编码,​调制,​解码,​恢复,​数据​帧​格式,​同步,​校​验​等​方面​对​通信​子​系统​做​详细​介绍。

3)​第五章​对​整个​系统​进行​整体​测试。​从​运行​时间,​识别​率,​收​发​图像​的​失真​度,​交互​界面​的​友好​状况​各方面,​测试​系统​功能。
​最后,​对​全文​进行​总结,​得出​本次​设计​过程​的​收获,​系统​的​不足​之​处,​提出​系统​可能​的​改进​方案。



​三. 图像​采集​和​人​脸​识别​的​实现
​1)​图像​采集​模​块​介绍

 

 

 

为了​方便​高效​的​完成​图像​采集​的​工作,​本​系统​采用​了​NI​公司​的​视觉​采集​模​块。​该​模​块​还​集成​了​数据​采集,​触发,​控制,​分析​评价​等​多​项​功能,​可​满足​工程​技术​人员​的​不同​需求。​视觉​采集​模​块​丰富​的​机器​视觉​和​图像​处理​函数​库​提供​了​大量​用于​图像​预​处理、​图像​提取​的​开发​工具,​可​完成​图像​格式​转换,​二​值​化​处理,​图像​的​几何​变换​等​工作。

 

 LabVIEW​提供​了​多种​图像​采集​的​方法。​其中​NI​公司​的​视觉​采集​软件​提供​的​驱动​和​函数,​既​能够​从​数​千​种​连接​到​NI​帧​接收​器​上​的​不同​相机​上​采集​图像,​也​能够​连接​在​PC、​PXI​系统​或​笔记​本​计算​机上​标准​端​口​的​IEEE 1394​和​千​兆​以太​网​视觉​相机​采集​图像。​本​系统​使用​笔记​本​内​置​摄像​头​来​采集​图像。


​2. 电脑​摄像​头​直接​采集​的​照片​为​RGB​格式,​大小​为​1280*720​像​素,​而后​续​识别​需要​的​图片​为​灰​度​图,​大小​为​92*112​像​素​转换​公式​如下:

Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B               

系统​待​识别​的​图片​可以​是​从​机​已有​图片​或者​现场​采集​的​图片,​图像​采集​及​处理​部分​的​搭建​主要​依靠​LabVIEW​视觉​开发​模​块​来​实现。

 

2)​人​脸​识别​功能​实现
​人​脸​的​差异​主要​表现​在​脸​部​器官​的​形状、​大小​以及​分布​的​相对​位置​等等,​但是​分布​存在​一定​的​内在​规律,​如​鼻,​口,​眼​的​特​这​点​的​相对​位置​所​满足​的​关系,​这​可以​作为​人​脸​识别​的​一个​方向。​常用​的​局部​特征​有,​眼睛,​鼻子,​嘴巴​等​局部​形状​特征​和​脸​型,​以及​五官​在​脸​部分​布​的​几何​特征。​提取​人​脸​几何​特征​时,​一般​要用​到​人​脸​结构​的​一些​先验​知识。 系统​选取​了​两​种​比较​经典​的​人​脸​识别​的​算法:​主成分​分析​法​(PCA)​和​线性​判​别​分析​法​(LDA)。

 

PCA​算法​总述

PCA​算法​是​利用​主成分​变换​抽取​人​脸​的​主要​成分,​构成​特征​脸​空间,​在​识别​时,​将​测试​图像​投影​特征​脸​空间,​得到​一些​列​投影​系数,​通过​与​各​个人​脸​图像​比较​进行​识别。

 

PCA​算法​是​统计​最优​的​人​脸​识别​算法,​具有​速度​快,​实现​方便,​对​正面​图像​识别​率​高​的​优点,​但是​容易​受到​光照、​表情​和​姿态​等​因素​的​影响。

 

PCA​算法​原理​框图

 

 

 

PCA​算法​原理​简介
​PCA​算法​是​利用​K-​L​变换​抽取​人​脸​的​主要​成分,​构成​特征​脸,​在​识别​时,​将​测试​图像​投影​到​特征​脸​空间,​得到​一些​列​投影​系数,​通过​与​各​个人​脸​图像​比较​进行​识别。

 

程序​运行​结果

 

 

3.3​识别​前​的​程序​前​面板 

 

 

图​3.4​识别​后​面板

2. LDA​算法​简介

LDA​算法​是​一种​较​为​普遍​的​用于​特征​提取​的​分类​方法,​它​基于​Fisher​准则,​寻找​一​组​将​高​维​样本​投影​到​低​维​空间​的​最佳​判​别​投影​向量,​使​所有​的​投影​样本​类​内​离散​度​最小​且​类​间​离散​度​最大。

 

LDA​算法​流程图

 

 

LDA​算法​优​缺点​分析:

LDA​算法​对​光照​条件,​人​脸​表情,​姿态​变化​不太​敏感。

 

 

 

图​3.7​图像​识别后

PCA​算法​和​LDA​算法​对比​分析: PCA​算法​只是​将​数据​整体​投影​到​最​方便​表示​的​坐标​轴​上,​映射​时​并​未​利用​数据​内部​的​分类​信息,​因此,​虽然​做了​PCA​之后,​整​租​数据​在​表示​上​更加​方便,​将​数据​的​维​数​降低,​并且​将​数据​损失​降到​最低,​但是​在​分类​上​也​会​变得​更加​困难,​而​LDA​在​增加​了​分类​信息​后,​两​组​输入​映射​到​另外​一个​坐标​轴​上,​有了​这样​一个​映射,​两​组​数据​之间​就​变得​更加​容易​区分​了,​并且​减少​了​很大​的​运算​量。

 

将​两​种​算法​分别​编​程​实现​后,​可以​发现,​PCA​算法​的​优势​在于​识别​花费​时间​较​短,​但是​识别​准确​率​不高,​而​LDA​算法​的​识别​准确​率​较​高,​但是​由于​跨​平台​调​用,​而且​调​用​自​定义​子​函数​较​多,​所以​花费​时间​较​长,​所以​本​系统​最终​选择,​LDA​算法​来​实现​系统​的​人​脸​识别​部分​的​功能。

 

混合​编​程​的​实现:​在做​系统​整体​规划​时,​考虑​到​作者​有​一定​的​Matlab​平台​编​程​经验,​同时​LabVIEW​提供​了​m​文件​的​跨​平台​调​用。​其中​在​查阅​相关​资料​之后​总结​得到​Matlab​与​LabVIEW​实现​混合​编​程​的​方法​总共有​三​种:​(1)​通过​Matlab Script​节点​中​直接​使用​直接​Matlab​程序。​在​Matlab Script​节点​中,​用户​可以​编辑​Matlab​程序,​也可以​直接​导入​已经​存在​的​Matlab​程序,​并且​可以​直接​在​LabVIEW​环境​下​运行,​而​不需要​安装​Matlab​的​工作​环境。​(2)    利用​COM​组​件​调​用​Matlab​算法。​用户​可以​在​Matlab​中​使用​Matlab COM Builder​功能​快速​将​m​文件​转化​成​独立​的​COM​组​件​对象,​生成​的​COM​组​件​可以​在​任何​支持​COM​组​件​对象​的​平台​上​使用,​在​LabVIEW​中​可以​通过​ActiveX​控​件​实现​对​COM​组​件​的​调​用。​(3)  利用​动态​链​接​库​技术。​用户​可以​再​Matlab​中将​m​文件​翻译​为​cpp​代码,​接着​编译​为​dll​文件,​然后​用​LabVIEW​提供​的​调​用​库​函数​(Call Library Function ALF)​控​件​实现​对​dll​文件​的​调​用。

 

四.​无线​通信​模​块​的​设计​与​实现

1)​整体​设计​方案

通过​考虑​通信​系统​的​工作​效率​和​充分利用​软件​平台​和​硬件​平台​完成​整个​系统​的​设计​的​原则​下,​本​系统​采用​了​一台​主机​和​三台​从​机​来​完成​整个​系统​的​搭建,​共​需要​4​台​USRP-2920​和​4​台​配有​千​兆​比​特​传输​能力​网​卡​的​计算​机,​工作​系统​如​图​3.1​所​示:

 

 

 

USRP​与​计算​机​相连​就​可以​作为​软件​无线​电​设备​使用。​信号​通过​SMA​连接​器​输入,​通过​直接​转换​接收​器​(DCR)​转换​为​基​带​I/​Q​分量,​这个​分量​由​一个​双​通道,​速率​为​100MS/​s,​的​14​位​模数​转换​器​(ADC)​采样​形成。​数字​化​的​I/​Q​数据​在​一对​并行​路径​上​通过​数字​下​变频​(DDC)​处理,​混合​滤波​后,​再​对​输入​的​100MS/​s​的​信号​十分​频,​变成​用户​需要​的​信号。​下​变频​采样​信号​总共有​32​位,​其中​16​位​为​正交​支路,​另外​16​路​为​同相​支路。​采样​信号​传输​到​计算​机​的​速率​为​20MS/​s,​可​通过​千​兆​以太​网​传输​到​计算​机​进行​处理。​在​传输​过程​中,​基​带​I/​Q​信号​通过​计算​机​合成,​当​使用​32​比​特​进行​传输​时​(正交​支路​和​同相​支路​各​16​比​特),​通过​千​兆​以太​网​返回​到​USRP-2920​的​速率​为​20MS/​s。​USRP​硬件​对​输入​信号​进行​数字​上​变频​(DUC)​处理,​使​信号​速率​达到​400MS/​s 然后​将​信号​进行​转换,​输入​到​模拟​双​通道、​16​位​数字​模拟​转换​器​(DAC)。​最终​模拟​信号​与​用户​制定​的​载​频​混合。​在​支路​为​8​比​特​模式​下,​正交​支路​和​同相​支路​的​数据​通过​下​变频​采样​或​上​变频​采用​被​转换​为​16​比​特,​这时,​USRP​和​计算​机​通过​千​兆​以太​网​的​传输​速率​可​达到​40MS/​s。​系统​整体​结构​如图所示。

 

 

 

3)​无线​通信​系统

通信​协议:​通信​协议​是​指​双方​实体​完成​通信​或者​服务​所​必须​遵循​的​规则​和​约定。​一般​的​通信​协议​包括​数据​单元​的​格式,​信息​单元​所​包含​的​信息​与​含义,​连接​方式,​信息​发送​和​接收​的​时序,

 

从而​确保​网络​中的​数据​顺利​的​传送​到​目的地。​在​计算​机​通信​中,​通信​协议​用于​实现​计算​机​与​网络​连接​之间​的​标准,​网络​如果​没有​统一​的​通信​协议,​电脑​之间​的​信息​传递​就​无法​实现。​通信​之前,​双方​必须​约定​相应​的​通信​规则,​也就是​计算​机​之间​相互​交流​所​使用​共同​语言。​两​台​计算​机​之间​进行​通信​时​必须​遵守​通信​协议,​通信​协议​具有​层次​性,​可靠性​和​有效性。

 

根据​通信​方式,​通信​又​可以​分为​串​行​通信​和​并行​通信,​考虑​到​硬件​平台​传输​速率​有限,​需要​传输​的​文件​较​小,​本​系统​信息​传输​采用​异步​通信​的​方式​完成。​将​数据​分​块​传输,​并且​在​传送​数据​时,​加入​校​验​位,​保证​数据​传输​的​准确​性。

 

无线​通信​系统​的​代码​实现​流程​图​如下​图​4.3​所示

 

 

 

下​面对​系统​的​数据​帧​格式​进行​说明:​在​对​需要​发送​的​数据​进行​编码​后,​形成​比​特​码,​然后​分​装​成​帧,​帧​内​数据​顺序​依次​为​校​验​位,​同步​位,​数据​包​在​整个​信息​序列​中的​次序,​数据​位。​其中,​校​验​位​发送​30​个​连续​1,​解码​端​如果​收到​的​数据​包​中的​前​30​位​为​连续​30​个​1,​则​表示​数据​帧​无​错误,​否则​出​错,​将​数据​包​丢弃。​其次是​同步​位,​同步​位​为​QAM​解调​时,​用于​同步​的​参数,​二十​位,​由​周期​为​31​的​PN​码​组成。​第三个​数据​为​数据​包​的​次序,​原​数据​格式​为​有​符号​32​位​整型,​在​编码​时,​将​其​转换​为​1*32​的​一​维​数​组。​符号​用于​解调​时​对​接收​数据​包​进行​排序。​最后​是​数据​位,​长度​可​自​定义,​但是​数据​位​的​长度​会​影响​接收​数据​的​质量,​数据​位​过​长​可能​会​造成​丢​包,​数据​位​过短​会​使​接收​时间​过​长,​所以​需要​综合​系统​参数​来​选择​合适​的​长度。​在​综合​测试​数​系统​传输​参数​之后,​选择​传输​数据​长度​为​1024​位,​因此​可以​计算​数据​包​的​有效率​为:​1024/​(30+20+32+1024)​=92.42%

 

 

 

数字​通信​系统​的​搭建

信​源​编​(解)​码:​信​源​编码​是以​提高​通信​有效性​为​目的​而​对​信​源​符号​进行​的​变换,​或者​说​是​为了​减少​或​消除​信​源​冗​余​度​而​进行​的​信​源​符号​变换。​具体​说,​就是​针对​信​源​输出​符号​序列​的​统计​特性​来​寻找​某种​方法,​把​信​源​输出​符号​序列​变换​为​最短​的​码​字​序列,​使​该​码​字​序列​所​载​荷​的​平均​信息​量​最大,​同时​又能​保证​无​失真​的​恢复​原来​的​符号​序列。​信​源​编码​的​作用​之一​是​设法​减少​码​元​数目​和​降低​码​元​速率,​也就是​通常​所​说的​数据​压缩;​作用​之二​是​将​信​源​的​模拟​信号​转换​为​数字​信号,​以​实现​模拟​信号​的​数字​化​传输。​本​系统​主要​处理​的​数据​为​文​本文​档​和​BMP​位图。​文​本文​档​以​汉字​和​英文​字母​为​主,​所以​选择​将​其​编码​为​ASCII​码​进行​传输,​BMP​位图​在​灰​度​化​处理​之后​是​二​维​数​组,​数据​范围​是​0~255,​所以​可以​直接​传输。​编码​和​解码​所用​控​件​基本​作用​相反,​不再​赘述。

 

信道​编​(解)​码:​由于​信号​在​信道​中​传输​时​存在​干扰​和​衰落,​所以​信号​可能​出现​差错,​故​对​数字​信号​必须​采用​纠、​检​错​技术​以​增强​数据​在​信道​中​传输​时​抵御​各种​干扰​的​能力,​以​提高​通信​系统​的​可靠性。​对​要​在​信道​中​传送​的​数字​信号​进行​纠​错、​检​错​编码​就是​信道​编码。​信道​编码​之所以​能够​检​出​和​校正​接收​比​特​流​中的​差错,​就是​因为​加入​了​一些​冗​余​比​特,​把​几个​比​特​上​携带​的​信息​扩散​到​更多​的​比​特​上。​但是​为此​必须​分​出​的​代价​是​必须​传送​更多​的​比​特。​上述​在​传输​的​数据​帧​中​增加​30​个​比​特​的​校​验​位​也​属于​信道​编码​的​一种,​但是​这种​编码​只​具有​检​错​能力,​而​没有​纠​错​能力,​传输​的​也​并非​全是​信息​位,​还​包括​其他​的​校​验​比​特。​编码​和​解码​所用​控​件​基本​作用​相反,​不再​赘述。

 

QAM​调制:​正交​振幅​调制​是​将​两​种​调​幅​信号​汇合​到​一个​信道​的​数字​调制​方法。​QAM​信号​具有​两​个​相同​频率​的​载波,​两​个​信号​相位​相差​90​度,​一个​叫​同相​载波​(I),​一个​叫做​正交​载波​(Q),​两​种​载波​在​调制​完成后,​在​发送​端​进行​混合,​到达​接收​端​后,​再​进行​解调,​分离。

 

QAM​调制​是​一种​矢量​调制,​将​输入​的​比​特​先​映射​到​一个​复​平面​上,​形成​复数​调制​信号,​然后​将​I、​Q​分量​(对应​复​平面​的​实​部​和​虚​部)​采用​幅度​调制,​分别​对应​调制​在​相互​正交​的​两​个​载波​上。​QAM​是​幅度​和​相位​联合​调制,​同时​利用​了​载波​的​幅度​和​相位​来​传递​信息​比​特,​因此​在​最小​欧​氏​距离​相同​的​条件下​可以​实现​更高​的​频带​利用​率。​采用​QAM​调制​技术,​信道​带​宽​至少​要​等于​码​元​速率,​为了​定​时​恢复,​还​需要​另外​的​带​宽,​与​其他​调制​技术​相比,​QAM​编码​具有​能​充分利用​带​宽、​抗​噪声​能力​强​的​特点。

 

接​下来​对​本​系统​的​QAM​调制​做​详细​说明

1)​将​已经​编码​完成​的​比​特​流​输入​到​QAM​的​调制​端,​首先​对​码​流​的​合法性​进行​检查​保证​输入​的​比​特​流​只​包含​0​或者​1。​同时​对​输入​系统​的​QAM​参数​和​成形​滤波​器​的​参数​做​合法性​检查。

2)​所有​数据​检查​无误​之后,​将​比​特​流​(bits)​按照​输入​的​参数​映射​为​码​流​(symbol sequence)​(即,​2​进制​到​m​进制​映射)

3)​将​2)​中​得到​的​码​流​输入​脉冲​成形​滤波​器,​将​码​流​转换​为​波形。

4)​按照​发送​的​数据​格式​将​3)​中​得到​的​复​波形​转化​成​簇,​输出,

 

系统​采用​队列​的​方式​将​数据​包​进行​存储,​对​在​数据​包​中​加入​序​号,​方便​发送。​通过​队列​的​方式​处理​数据​包​方便​快捷。

QAM​解调

在​接收​端​将​相关​参数​设置​好​之后,​就​可以​接收​数据​了,​接收​到​数据​格式​如​图​4.5​所示

 

 

 

接​下来,​从​该​波形​信息​中,​恢复​出​文件​数据:

1)​首先​将​接收​到​的​数据​顺序​包​存储,​由于​每​个​数据​包​中​都​包含​由​序​号​信息,​所以,​按照​次序信

息,​将​数据​包​中的​数据​信息​组成​二​维​数​组,​即​由​复​波形​恢复​成​双​精度​复​波形​二​维​数​组;

2)​为了​抽样​方便,​在​发送​端​加入​了​Packet Pads,​即​数据​之间​加入​缓​存,​值​为​0+0i,​所以​接收​端​可以​根据​接收​数据​的​能量​值​来​确定​抽样​位置。​根据​接收​信号​的​能量​信息​绘制​XY​图;

3)​同时​将​该​数​组​进行​重​采样,​降低​采样​率,​进行​QAM​解调;

4)​重​采样​后​的​数据​输入​到​QAM​解调​模​块,​输出​比​特​流,​比​特​流​以​二​维​数​组​形式​保存,​而​接收​数​组​行​与​列​的​乘​积​即为​发送​的​数据​比​特​流​的​长度。

5)​解调​之前​的​数据​可以​画​出​其​星座​图;

6)​最后​将​接收​到​的​比​特​流​解码,​即可​恢复​初始​发送​的​文件。

 

五.​系统​整体​测试​与​功能​评价

1.​系统​测试

主机​发送​部分​的​前​面板​如图所示:​图​5.1​为​图像​源​选择​面板,​图​5.2​为​系统​参数​设置​面板。​从​机​传输​选择​载波​频率​为​450M,​带​宽​为​1M。

 

 

下​图​5.3​为​从​机​采集​图片​并​发送​至​主机​的​程序​前​面板,​由于​采用​8QAM,​所以​可以​看出,​收​端​和​发​端的​星座​图​有​8​个​点。

 

 

下​图​5.4​为​主机​前​面板

 

 

下​图​5.5​为​接收​数据​的​监​控​面板,​图​中的​Correct Packets Rx​表示​正确​接收​数据​的​个​数,​上述​测试​中,​发送​端​发送​660​个​数据​包,​实际​收到​659​个,​可以​看出​图像​产生​噪​点。

 

 

主-​从​机​通信​系统​测试

主机​在​接收​到来​自从​机​的​图片​之后,​进行​识别,​然后​将​识别​结果​显示,​并​将​数据​库​中​保存​的​关于​人物​的​文字​介绍​发送​至​从​机。​主机​的​前​面板​如​图​5.6​所​示。

 

 

主机​接收​到​待​识别​的​人​脸​图像​后​会​缓​存​到​本地,​待​用户​按下​开始​识别​按钮​之后,​执行​人​脸​识别​算法,​识别​完成后​将​数据​库​中的​第一​幅​图片​显示。

 

 

接​下来​将​数据​库​中​该​分组​的​图片​和​人物​的​身份​信息​反馈​至​从​机,​如​图​5.8​和​图​5.9​所​示。

 

 

测试​总结:​本章​按照​程序​执行​流程​对​系统​进行​测试,​主要​包括​两​部分:​从​机​到​主机​的​信息​传输、​主机​实现​图像​识别​并且​将​信息​反馈​到​从​机。​在​识别​的​过程​中,​主机​端​得到​识别​的​具体​参数,​可以​看到,​从​识别​到​通信​都​比较​圆满​的​完成​了​预期​目标。



​五. 结论

​本文​以​LabVIEW​软件​为​平台,​结合​NI USRP2920​硬件​设备​研究,​设计​实现​了​远程​人​脸​识别​系统。​构​建​通信​规则,​实现​人​脸​识别​算法,​利用​软件​无线​电​设备​实现​射频​通信​过程。

 

本文​主要​完成​了​以下​工作:

(1)​LabVIEW​作为​图形​化​的​编​程​环境,​可以​充分利用​开发​人员​的​专业​积​淀,​将​前期​熟悉​编​程​环境​和​语法​规则​的​时间​大大​缩短,​可以​很快​着手​开发,​再​加上​NI USRP​作为​软件​无线​电​设备​的​优越​性能,​两者​结合​之后,​软件​无线​电​的​开发​将​高效,​便捷。

 

(2)​本文​主要​介绍​了​人​脸​识别​技术​的​发展,​应用​前景,​当下​的​典型​识别​算法,​并且​对​本​系统​用到​的​主成分​分析​法​和​线性​判​别​分析​法​的​原理​做了​详细​介绍,​了解​这​两​种​算法​的​优势。​人​脸​识别​是​本​系统​的​主要​功能,​只有​了解​算法​的​原理​才能够​更​高效​的​实现​算法,​为​系统​服务。

 

(3)​文章​主要​介绍​在​LabVIEW​平台​上​进行​通信​系统​的​搭建​过程。​其中​包括​硬件​配置,​异步​通信,​编码、​解码、​同步,​校​验​等​模​块,​并​对​各​模​块​进行​测试。​测试​比较​成功,​证明​自己​完成​了​通信​系统​的​基本​功能。​最后​对​整个​系统​进行​测试,​较​理想​的​完成​人​脸​的​识别​和​传输​的​过程。

 

系统​完成​了​远程​人​脸​识别​的​功能。

由于​本​系统​的​主要​目的​是​通信​系统​的​搭建,​所以​在​识别​算法​上​并​未​做​深入​研究,​因此,​在​识别​算法​方面​并​未有​太多​的​创新​之​处,​这​是​本​系统​一个​薄弱​之​处。​由于​时间​的​原因,​通信​子​系统​的​鲁​棒​性​也​不够,​在​距离​过​大​时,​传输​能力​明显​减弱,​这​也是​本​系统​的​一个​大​的​缺陷,​原因​是​未​加入​高效​的​纠​错​和​检​错​编码。​作者​希望​以后​研究生​学习​阶段​中​可以​在此​方面​做出​跟​深​层次​的​研究。

 

本​系统​利用​硬件​结合​软件​平台​对​识别​过程​进行​多次​测试,​系统​运行​稳定,​高效,​但是​在​传输​距离​方面​还有​不足,​此​方面​还有​待​于​后​续​研究​中的​改进。

 

作者​信息:

轩 谢
​北京​邮电​大学
​China

图​2.1 ​ ​人​脸​识别​系统​硬件​组成 ​
​ ​图​2.2 人​脸​识别​功能​组成 ​
​ ​图​3.1 图像​采集​模​块​工作​流程​图 ​
​ ​图​3.2 PCA​算法​程序​框​图 ​
​ ​图​3.4​识别​后​面板 ​
​ ​图​3.5 LDA​算法​流程​图 ​
​ ​3.3​识别​前​的​程序​前​面板 ​
​ ​图​3.4​识别​后​面板 ​
​ ​图​3.5 LDA​算法​流程​图 ​
​ ​USRP-2920​参数​表 ​
​ ​图​4.2​系统​结构​框​图 ​
​ ​图​4.3​无线​通信​系统​实现​流程​图 ​
​ ​图​4.4​数据​帧​格式 ​
​ ​图​4.5​接收​数据​包​类型 ​
​ ​图​5.1​识别​图片​选择​面板 ​