CN103198567A - 一种基于Adaboost 人脸检测的ATM 机报警***和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***及其方法，***包括：识别模块，其用于获取现场的视频图像；图像采集模块，与所述的识别模块相连，用于采集所述视频图像，并将所述视频图像数字化；嵌入式处理器，与所述的图像采集模块相连，用于接收数字化后的视频图像，并通过内嵌的Adaboost人脸检测算法对视频图像进行分析和处理；及移动终端，用于接收处理结果。该***通过提前报警判断，减少了犯罪份子投机的可能性，提高了ATM机取款的安全性，同时，对ATM机犯罪的侦破工作有了很大的帮助。

Description

一种基于Adaboost 人脸检测的ATM 机报警***和方法

技术领域

本发明涉及ATM机技术领域，特别涉及一种一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***。 

背景技术

自动取款机又称ATM，是Automatic Teller Machine的缩写，意思是自动柜员机，因大部分用于取款，又称自动取款机。它是一种高度精密的机电一体化装置，利用磁性代码卡或智能卡实现金融交易的自助服务，代替银行柜面人员的工作。可提取现金、查询存款余额、进行账户之间资金划拨、余额查询等工作；还可以进行现金存款（实时入账）、支票存款（国内无）、存折补登、中间业务等工作。持卡人可以使用***或储蓄卡，根据密码办理自动取款、查询余额、转账、现金存款，存折补登，购买基金，更改密码,缴纳手机话费等业务。 

目前ATM机上都装有摄像头监控，但一般情况下发生了犯罪案件后查看犯罪录像时犯罪嫌疑人总是佩戴遮挡物，这给日后侦破案件带来了一定的困难，因此，如何开发出对可疑人物自动识别的报警***具有重要的应用价值和广泛的应用前景，也是本领域技术人员的研究方向所在。 

发明内容

本发明的主要目的是提供一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***和方法，其通过Adaboost人脸检测技术对有可疑遮挡的人物进行记录和提示对方除去遮挡物，并将有可疑人物的ATM机号和位置通过彩信的方式发送到ATM管理人员的手中，由ATM机管理人员判断是否采取进一步行动。 

为了达到上述目的，本发明提供一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***，其包括： 

识别模块，其用于获取现场的视频图像； 

图像采集模块，与所述的识别模块相连，用于采集所述视频图像，并将所述视频图像数字化； 

嵌入式处理器，与所述的图像采集模块相连，用于接收数字化后的视频图像，并通过内嵌的Adaboost人脸检测算法对视频图像进行分析和处理；及 

移动终端，用于接收处理结果。 

其中，还包括一GPRS猫，经嵌入式处理器处理后的处理结果通过GPRS猫发送给移动终端。 

其中，还包括一存储单元，与嵌入式处理器相连，用于存储可疑的视频图像。 

其中，所述的识别模块为CCD摄像机。 

其中，所述的图像采集模块为图像采集卡。 

其中，所述移动终端接收到的处理结果为可疑人员的视频图像。 

为了达到上述目的，本发明还提供一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警方法，其特征在于，其包括如下步骤： 

步骤S1：***初始化，获取现场的视频图像； 

步骤S2：对视频图像进行采集，并将采集后的视频图像进行数字化处理； 

步骤S3:采用Adaboost人脸检测算法对数字化处理后视频图像进行处理及分析，判断是否有遮挡面部的可疑人物； 

步骤S4：如果检测到脸部有遮挡，提示除去遮挡，如果不按照提示操作，则发送信息给ATM机的工作人员。 

其中，在步骤S1中，***初始化包括对摄像机是否工作、摄像机的采集图像的分辨率、加载OpenCV视觉库、加载眼睛检测分类器、鼻子检测分类器、嘴检测分类器，对与GPRS猫进行通讯的MSComm控件的设置。 

其中，在步骤S4中，所发送的信息为彩信，彩信上附有采集的可疑人物的照片。 

其中，所述步骤S4进一步包括如下子步骤： 

S41：应用***向数据库中的MSG_Outbox表填写要发送的手机号码和彩信数据； 

S42：彩信***定时扫描MSG_Outbox表，一旦发现有符合条件的数据，则读出并控制GPRS彩信设备连接GPRS网络将信息发出； 

S43：彩信***删除MSG_Outbox中的相应数据； 

S44：如发送成功，彩信***将数据保存到MSG_Sentbox表中； 

S45：如发送失败，彩信***将数据保存到MSG_Failedbox表中； 

S46：应用***可通过读取MSG_Sentbox和MSG_Failedbox表中的信息来判断彩信/短信发送是否成功。 

与现有技术相比，本发明的有益效果在于： 

该***通过提前报警判断，减少了犯罪份子投机的可能性，提高了ATM机取款的安全性。同时，对ATM机犯罪的侦破工作有了很大的帮助。 

附图说明

图1为本发明一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***组成框图； 

图2为本发明一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警方法流程图； 

图3（a）至图3（e）分别是检测眼睛、鼻子、嘴、遮挡眼睛无法检测机遮挡鼻子无法检测的效果图。 

具体实施方式

以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。 

如图1所示，为本发明一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***组成框图；本发明的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***包括： 

识别模块11、图像采集模块12、嵌入式处理器13、移动终端14及一GPRS猫15，其中： 

所述的识别模块11，其与所述的图像采集模块12相连，用于对现场进行监控并判断是否有可疑目标出现，所述的识别模块11包括一CCD摄像机，通过CCD摄像机获取现场的视频图像。 

所述的图像采集模块12，与所述的识别模块11相连，其是利用视频采集设备把识别模块11传输过来的模拟信号捕捉下来并将其数字化。采集下来的图像需要进行灰度化，灰度化的目的是加快检测速度，保证达到实时的目的。其中，所述的图像采集模块12可为图像采集卡。 

嵌入式处理器13，与所述的图像采集模块12相连，接收数字化后的视频图像，并通过内嵌的Adaboost人脸检测算法对视频图像进行分析和处理，并将处理后的结果通过所述GPRS猫15发送彩信给移动终端。 

还包括一存储单元16，与嵌入式处理器13相连，用于存储可疑的视频图像。 

如图2至图3（e）所示，分别为本发明一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警方法流程图、检测眼睛、鼻子、嘴、遮挡眼睛无法检测机遮挡鼻子无法检测的效果图，本发明主要是对现场进行监控并判断是否有可疑目标出现。首先由CCD摄像机提取现场模拟视频信号，并通过图像采集卡将其转化为数字信号，抓取一帧存入缓冲区中；然后对图片进行处理，判断是否有遮挡面部人物，如有则提示除去遮挡物，如果连续三次提示未除去遮挡，则开启彩信报警模式提示工作人员注意。 

本发明的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警方法具体包括如下步骤： 

步骤S1：***初始化，获取现场的视频图像； 

步骤S2：对视频图像进行采集，并将采集后的视频图像进行数字化处理； 

步骤S3:采用Adaboost人脸检测算法对数字化处理后视频图像进行处理及分析，判断是否有遮挡面部的可疑人物； 

步骤S4：如果检测到脸部有遮挡，提示除去遮挡，如果不按照提示操作，则发送信息给ATM机的工作人员。 

识别模块11主要是对摄像机采集的图像进行处理，而图像处理结果的好坏与采集图像的质量有着密切的联系，因此在监控***工作之前必须将一些参数设定好，而在步骤S1中的***初始化则主要完成***的初始化工作，包括对摄像机是否工作、摄像机的采集图像的分辨率、加载OpenCV视觉库、加载眼睛检测分类器、鼻子检测分类器、嘴检测分类器，对与GPRS猫进行通讯的MSComm控件等等的设置，为 后续处理做准备。 

在步骤S3中，采用Adaboost人脸检测算法对数字化处理后视频图像进行处理及分析，判断是否有遮挡面部的可疑人物，Adaboost算法是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。 

采用Adaboost人脸检测算法的具体步骤如下： 

设输入的n个训练样本为:{(x1,y1)，(x2,y2)，......(xi,yi)}，其中xi是输入的训练样本，yi∈{0,1}分别表示正样本和负样本，其中正样本数为l，负样本数m，n=l+m，具体步骤如下： 

初始化每个样本的权重Wi,i∈D(i); 

对每个t=1,...,T(T为弱分类器的个数) 

①把权重归一化为一个概率分布 

$W_{t,i}=\frac{w_{t,i}}{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{w}_{t,i}}$

②对每个特征f，训练一个弱分类器h_j计算对应所有特征的弱分类器的加权错误率 

ε_f=∑w_i|h_j(x_i)-y_i| 

③选取最佳的弱分类器h_t(拥有最小错误率)：ε_t

④按照这个最佳弱分类器，调整权重 

$w_{t+1,i}=w_{t,i}{\mathrm{\β}}_t^{1-{\mathrm{\ϵ}}_i}$

其中ε_i=0表示被正确地分类，ε_i=1，表示被错误地分类 

${\mathrm{\β}}_t=\frac{{\mathrm{\ϵ}}_t}{1-{\mathrm{\ϵ}}_t}$

最后的强分类器为： 

$h\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}1,{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{\mathrm{\α}}_t{h}_t\left(x\right)\≥\frac{1}{2}{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{\mathrm{\α}}_t\\ 0,\mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

正常情况下，***可以检测分开检测眼睛，鼻子，嘴，分别识别是否存在这些，如果不存在则返回提示，如果存在则说明没有问题。实验结果如图3（a）至3（e）所示。 

在步骤S4中，所发送的信息为彩信，彩信上附有采集的可疑人物的照片。其中，当识别模块检测到有可疑人物不去除遮挡物取款时，启动彩信报警***。该***的主要功能为将报警图片信息通过GPRS猫发送到相关工作人员的移动终端。 

报警信息的发送是通过无线发送装置GPRS猫将信息发送到无线网络，再由无线网络传到安防人员的移动终端上，GPRS猫与计算机通过串口相连，发送彩信的过程： 

S41：应用***向数据库中的MSG_Outbox表填写要发送的手机号码和彩信数据； 

S42：彩信***定时扫描MSG_Outbox表，一旦发现有符合条件的数据，则读出并控制GPRS彩信设备连接GPRS网络将信息发出； 

S43：彩信***删除MSG_Outbox中的相应数据； 

S44：如发送成功，彩信***将数据保存到MSG_Sentbox表中； 

S45：如发送失败，彩信***将数据保存到MSG_Failedbox表中； 

S46：应用***可通过读取MSG_Sentbox和MSG_Failedbox表中的信息来判断彩信/短信发送是否成功。 

综上所述，本发明能够对可疑人物取款进行实时检测，具有成本低、安全性强、带有智能、报警及时、便于普及维护费低等特点，可用于所有ATM机，加强了ATM的安全性，降低了ATM机犯罪率。 

以上说明对本发明而言只是说明性的，而非限制性的，本领域普通技术人员理解，在不脱离以下所附权利要求所限定的精神和范围的情况下，可做出许多修改，变化，或等效，但都将落入本发明的保护范围内。 

Claims (10)

1.一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***，其特征在于，其包括：

识别模块，其用于获取现场的视频图像；

图像采集模块，与所述的识别模块相连，用于采集所述视频图像，并将所述视频图像数字化；

嵌入式处理器，与所述的图像采集模块相连，用于接收数字化后的视频图像，并通过内嵌的Adaboost人脸检测算法对视频图像进行分析和处理；及

移动终端，用于接收处理结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***，其特征在于，还包括一GPRS猫，经嵌入式处理器处理后的处理结果通过GPRS猫发送给移动终端。

3.根据权利要求1所述的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***，其特征在于，还包括一存储单元，与嵌入式处理器相连，用于存储可疑的视频图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***，其特征在于，所述的识别模块为CCD摄像机。

5.根据权利要求1所述的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***，其特征在于，所述的图像采集模块为图像采集卡。

6.根据权利要求1所述的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警***，其特征在于，所述移动终端接收到的处理结果为可疑人员的视频图像。

7.一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1：***初始化，获取现场的视频图像；

步骤S2：对视频图像进行采集，并将采集后的视频图像进行数字化处理；

步骤S3:采用Adaboost人脸检测算法对数字化处理后视频图像进行处理及分析，判断是否有遮挡面部的可疑人物；

步骤S4：如果检测到脸部有遮挡，提示除去遮挡，如果不按照提示操作，则发送信息给ATM机的工作人员。

8.根据权利要求7所述的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警方法，其特征在于，在步骤S1中，***初始化包括对摄像机是否工作、摄像机的采集图像的分辨率、加载OpenCV视觉库、加载眼睛检测分类器、鼻子检测分类器、嘴检测分类器，对与GPRS猫进行通讯的MSComm控件的设置。

9.根据权利要求7所述的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警方法，其特征在于，在步骤S4中，所发送的信息为彩信，彩信上附有采集的可疑人物的照片。

10.根据权利要求9所述的一种基于Adaboost人脸检测的ATM机报警方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括如下子步骤：

S41：应用***向数据库中的MSG_Outbox表填写要发送的手机号码和彩信数据；

S42：彩信***定时扫描MSG_Outbox表，一旦发现有符合条件的数据，则读出并控制GPRS彩信设备连接GPRS网络将信息发出；

S43：彩信***删除MSG_Outbox中的相应数据；

S44：如发送成功，彩信***将数据保存到MSG_Sentbox表中；

S45：如发送失败，彩信***将数据保存到MSG_Failedbox表中；

S46：应用***可通过读取MSG_Sentbox和MSG_Failedbox表中的信息来判断彩信/短信发送是否成功。

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