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随着经济水平的提高和科技的发展,人们对安防提出了更高的要求。人脸识别作为先进的生物识别技术之一,逐渐地应用于我们的生活中,将人脸识别技术与门禁相结合拥有广阔的前景。但是常见的门禁系统,大都是以PC机作为系统运行平台,这就给门禁系统带来成本高昂和安装繁琐的劣势。论文针对现有常见门禁系统的不足,将人脸识别技术和嵌入式技术相结合,研究设计基于人脸识别的智能门禁系统。论文首先对门禁系统的需求进行分析,根据实际应用需要提出人脸识别的智能门禁系统的技术指标,进行了系统整体方案设计。系统以Smart210为主控制器,以Linux操作系统为软件开发平台,使用Video4Linux2框架采集图像。为去除图像中的干扰因素,在进行人脸识别前加入去噪声、灰度化、直方图均衡化等预处理步骤。仿真测试了现有常见的人脸识别算法,重点考虑识别率和识别耗时,经过研究选择适合系统的Adaboost和PCA算法人脸识别算法。而后重点对Adaboost算法及PCA算法进行理论研究,然后将Adaboost算法应用于人脸检测,再训练出人眼分类器用于眨眼检测,以确定是真实人脸,排除人脸图片开门的情况。为提高系统对光照的抗干扰性,提出使用分块LBP算子和PCA结合的人脸识别算法。针对PCA算法在侧面人脸识别时成功率低的问题,提出基于自编码器的正面人脸重建方法,使用MATLAB进行仿真实验,重建正面人脸,最后结合PCA算法检验重建人脸的效果。系统前端基于QT框架设计了人机交互界面,结合OpenCV计算机视觉库完成了系统软件部分的设计;后台在Windows环境下基于VS2013与MySQL数据库完成了信息管理中心的设计,主要用于对系统管理员信息、合法人员进入信息的管理。论文完成了系统的整体设计,对人脸识别智能门禁系统的实时性和识别率进行了实验测试,测试结果表明:系统能够实现预定的功能,实时性和识别成功率达到了预期的目标。研究设计的智能门禁系统以人脸作为身份特征实现开门,对到访者的信息集中统一管理;涉及的技术具有研究价值,系统使用方便有着广阔的应用市场。