matlab的疫情防控人臉門(mén)禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)(1)

1、MATLAB的疫情防控人臉門(mén)禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)玄 冉，姜明明，王忠祥，米世新，劉涵玉（山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，山東 淄博255000）摘要：作為數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分，利用攝像機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行采集，從圖像中檢測(cè)人臉并進(jìn)行識(shí)別，有若 非常重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。而對(duì)疫情，人員進(jìn)出管控顯得尤為迫切，防II凝似人員流竄，可以有效地保護(hù)自己和他人。如果有＜ 疫情防護(hù)I'噤系統(tǒng)，可以通過(guò)數(shù)字圖像的采集識(shí)別，判別出此人是否海似人員，

2、并發(fā)出相應(yīng)警示，就可以對(duì)疑似人員進(jìn)行管理。隨著計(jì)算機(jī) 視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，基于圖像識(shí)別的門(mén)禁系統(tǒng)迅速吸引了人們的視線。筆者介紹了人臉識(shí)別的背景、意義及現(xiàn)狀，對(duì)人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)中常用的數(shù) 據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，將PCA原理進(jìn)行洋細(xì)的解釋，并進(jìn)行仿真：根據(jù)仿真結(jié)果，抽取其中?個(gè)測(cè)度，將其進(jìn)行總結(jié), 然后匹配。MATLAB仿真結(jié)果表明：人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率可以達(dá)到80%,它可以有效解決人員流簾問(wèn)題，避免人力物力資源的浪費(fèi)。關(guān)健詞：人臉識(shí)別：圖

3、像處理：PCA算法中圖分類號(hào):TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1672-3872（2021） 12-0187-03伴隨著高新技術(shù)及傳感器的普及和應(yīng)用，生物識(shí)別已 經(jīng)逐漸被揭開(kāi)神秘的面紗，作為生物識(shí)別的一項(xiàng)重要分支， 人臉識(shí)別已經(jīng)成為研究領(lǐng)域的熱門(mén)話題。生物識(shí)別在安全 保障等眾多領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，具有不易偽造、方便快捷、防 偽性能好等優(yōu)點(diǎn)。本設(shè)計(jì)為基于人臉識(shí)別的門(mén)禁系統(tǒng)，可 以將疑似人員設(shè)置為庫(kù)內(nèi)人員，當(dāng)小區(qū)里的人需要外出時(shí) 進(jìn)行人

4、臉采集與人臉定位，然后與庫(kù)內(nèi)人臉進(jìn)行比對(duì)：當(dāng)識(shí)別 為庫(kù)內(nèi)人員的時(shí)候，發(fā)出疑似人員不可外出的警示，否則提示可 以放開(kāi)門(mén)禁給以通行。1人臉識(shí)別技術(shù)綜述人臉識(shí)別，是利用攝像機(jī)采集到的含有人體面部的圖 像［「，通過(guò)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行檢刪，主要識(shí)別人體面部特征信息加 以分辨，最終實(shí)現(xiàn)人類個(gè)體分類識(shí)別的一項(xiàng)技術(shù)。綜上，可以大體將人臉識(shí)別的過(guò)程分為四個(gè)步驟，如 圖1所示。圖1人臉識(shí)別流程圖D圖像采集。人體面部表情采集易受到環(huán)境因素的 影響，不容易實(shí)現(xiàn)，人臉

5、圖像可以通過(guò)攝像頭進(jìn)行記錄，許多 著名實(shí)驗(yàn)室會(huì)通過(guò)嚴(yán)格控制圖像采集的位置，規(guī)范地創(chuàng)建 包括姿態(tài)、表情變化在內(nèi)的人臉庫(kù)，通過(guò)人臉庫(kù)進(jìn)行相應(yīng)的研 究。2人臉檢測(cè)。主要用于面部識(shí)別的預(yù)處理，它能通過(guò)作者簡(jiǎn)介：玄冉（1998-）,男，山東泰安人，本科，研究方向?yàn)殡?力電子技術(shù)、電力設(shè)計(jì)及應(yīng)用。通信作者：姜明明Q986-）,男，山東沂水A,碩士，講師，研究方 向?yàn)殡姎饪刂啤?處理將面部的位置標(biāo)出。人臉檢測(cè)的目的是透過(guò)面部豐富 的特征信息篩選出有用

6、的特征，由于環(huán)境條件的干擾是隨機(jī) 的，必須將原始采集到的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理。圖像預(yù)處理的 方法有中值濾波、灰度拉伸、歸一化處理及銳化等⑵。3特征提取。針對(duì)篩選出的最有利分類的特征信息, 進(jìn)行適當(dāng)降維，保留最有效的特征信息。4分類識(shí)別。將采集的面部特征信息整合成數(shù)據(jù)，再 與數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)匹配，當(dāng)相似度到達(dá)一定闞值，則將數(shù)據(jù)庫(kù)匹配 的結(jié)果輸出。其本質(zhì)就是根據(jù)特征相似關(guān)系確定人物信息。2 PCA的人臉特征提取2.1 PCA算法的基本原理PCA是縮

7、寫(xiě)，展開(kāi)以后就是Principal Component Analysis1；利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，可以按照一定的原則，找到它們 之間的不同進(jìn)行分類，簡(jiǎn)化計(jì)算步驟，提高計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速率。 將圖形進(jìn)行信息處理主要是為了降維，也就是將三維立體 的人體圖像特征轉(zhuǎn)換到二維當(dāng)中。正是由于它的這個(gè)功能, 這項(xiàng)技術(shù)也被廣泛地運(yùn)用在圖像壓縮的處理當(dāng)中，其最主要 的依據(jù)是KL變換。這樣就可以達(dá)到合并數(shù)據(jù)、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的效 果。在整個(gè)前期圖像輸入過(guò)程中，都是以灰度值來(lái)

8、進(jìn)行統(tǒng) 計(jì)的，即使其變成0~255灰度范圍內(nèi)的像素點(diǎn)。當(dāng)把所有的 像素點(diǎn)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)以后，其會(huì)構(gòu)成一個(gè)矩陣，輸入到之前已 經(jīng)創(chuàng)建好的一個(gè)坐標(biāo)空間中，然后經(jīng)過(guò)KL變換，就M以很容易 地找到需要的信息，這就為之后圖像處理簡(jiǎn)便化奠定了基礎(chǔ)。因 為U俯已經(jīng)收集到的數(shù)據(jù)其實(shí)是三維的，然后經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)，保留 最主要區(qū)別的特征進(jìn)行降維就可?實(shí)現(xiàn)想要的結(jié)果。在PCA中， 主要利用這個(gè)構(gòu)成的向昂:作為基底。經(jīng)過(guò)這項(xiàng)處理之后就能得到特征空間了，接下來(lái)的任

9、務(wù)就是旋轉(zhuǎn)使維數(shù)降低'七 2.2基于PCA的特征提取這個(gè)部分具體包括下而講述的幾個(gè)環(huán)節(jié)：捕捉輸入圖x 108特征（ft分布圖3-2-，，，，■fT02468101214161820人盼數(shù) 人盼數(shù)圖3特征值分布圖4結(jié)語(yǔ)通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可以發(fā)現(xiàn)，本設(shè)計(jì)利用MATLAB數(shù)字圖像處理相關(guān)技術(shù)及PCA算法進(jìn)行人臉識(shí)別 在一定程度上能解決疫情期間人員管控的相關(guān)問(wèn)題。MATLAB 仿真結(jié)果表明：人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率可以達(dá)到80%, 它可以有效

10、解決人員流簾問(wèn)題，有效地避免人力物力資源 的浪費(fèi)，本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)對(duì)疫情防控是實(shí)用的。參考文獻(xiàn)：[1] 何春.人臉識(shí)別技術(shù)綜述智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用,2016, 6（5）：112- 114.[2] 趙士偉，張如隔王月明，等生物特征識(shí)別技術(shù)綜述[J].中國(guó)安防， 2015（7）:79-86.[3] Perronnin F, Dugelay J L. An Introduclion To Biometrics and 1'ace Reco

11、gni〔ion[C]〃 linage: E-learning, Understanding, Information Retrieval & Medical-lhe First Iniernational Workshop, 2014:1-20.W 章毓晉基于子空間的人臉識(shí)別M. :|球：清華大學(xué)出版社,2009.[5] 吳鵬MATLAB高效編程技巧與應(yīng)用25個(gè)案例分析[M].北京: 北京航空航天大學(xué)出版社，2010.[6] 龔

12、聲蓉.數(shù)字圖像處理與分析M.2版J晾：清啊苫細(xì)版比2014胡麗喬.復(fù)雜條件卜.人臉識(shí)別特征提取算法的研究[D]. 東 華大學(xué),2016.[7] Alan L. Yui.le, Peter W. Uallinan,David S. Cohen. Feature extraction from faces using deformable lemplaieslj]. International Journal of Computer Vis

13、ion, 1992, 8（2）.K 盧小玲.基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法研究：DL成都：電子科 技大學(xué),2015.（上接第186頁(yè)）3結(jié)論1）對(duì)于圓錐軸承內(nèi)圈傾斜情況，增加中心頂針，避免圓 錐內(nèi)圈傾斜；2對(duì)于圓錐軸承外圈傾斜，施加預(yù)緊力預(yù)緊同時(shí)轉(zhuǎn)動(dòng) 圓錐軸承內(nèi)圈導(dǎo)正：3對(duì)于圓錐軸承外圈需要控制三個(gè)傳感器的差值在 0. 137以內(nèi)，避免測(cè)雖傾斜導(dǎo)致測(cè)星不準(zhǔn)確的情況。通過(guò)控制圓錐軸承內(nèi)圈、外圈的傾斜可以保證測(cè)量圓 錐軸承高度測(cè)量準(zhǔn)確，保證變

14、速器總成中選墊正確，避免了 錐軸承外圈測(cè)量不準(zhǔn)確引起的變速器總成故障。 參考文獻(xiàn)：（）1濮良貴，紀(jì)^剛.機(jī)械設(shè)計(jì)【M】.8版.」貌：高鄢宵出版社，2006： 316-317.[2] 胡金武.變速箱圓錐軸承調(diào)整墊片選定方法的設(shè)計(jì)[J].機(jī)械管理 開(kāi)發(fā),2017,32（7）： 3-4.[3] 黃龍.汽車變速箱裝備測(cè)量精度的影響因素及處理措旋[J].南方農(nóng) 機(jī),2020,51（12）:184.W萬(wàn)夢(mèng)華，柳俊，范玲玲，等基I- MATLAB工程

15、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合與分析⑴ 安徽建筑,2018,24（1）： 182-184.《南方農(nóng)機(jī)》投稿須知《南方農(nóng)機(jī)》雜志為農(nóng)業(yè)工程類學(xué)術(shù)期刊（TID, 1970年創(chuàng)刊，由江西 省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳主管，南方農(nóng)吊嗓志襯編輯出版，半月刊，大16開(kāi)，國(guó)內(nèi)外公開(kāi) 發(fā)行。1992年被評(píng)為北大中文核心期刊；2015年被國(guó)家新聞出版廣電 總局認(rèn)定為第一批學(xué)術(shù)類期刊。本刊系中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)、維普資 訊和超星資源中心等各大權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)全文收錄期刊。1）欄目設(shè)置：專家講座、

16、南方論壇、產(chǎn)皈11 察、農(nóng)機(jī)化研究、機(jī)噂制f發(fā)、 農(nóng)業(yè)技術(shù)推T、農(nóng)機(jī)就藝、觸技＞頓、機(jī)電順慚、農(nóng)機(jī)與氣象等，2＞來(lái)稿須知：①來(lái)稿要求論點(diǎn)明確、數(shù)據(jù)可靠、邏沏％、文字幡每篇 論文必須包括題目、作#姓名、作打單位所召她及由防場(chǎng)碼、電話、摘要和美 鍵詞、正文、參考文獻(xiàn)和第一作者及通信作者（一般為導(dǎo)師）簡(jiǎn)介（包括姓名、 出生年月、性別、籍貫、學(xué)歷、18腳、所獲學(xué)位、研究方I句），并請(qǐng)?jiān)谖母宓氖?頁(yè)地腳處注明論文屬何項(xiàng)目、何基金（編號(hào)）資助，沒(méi)仃

17、 的不注明。郭文摘要盡困寫(xiě)成報(bào)道性摘要，包括目的、方法、結(jié)果、結(jié)論 4方面內(nèi)容（200字左右），應(yīng)具有獨(dú)立性與自明性，關(guān)鍵詞選擇貼近文義的規(guī) 范性單詞或斗迎詞（3-5個(gè)）。③文稿篇幅（含圖表）3版起收（每版約1800 字符）。文中最和單位的使用請(qǐng)參照中華人民共和國(guó)法定計(jì)量氓位最新 標(biāo)準(zhǔn).夕卜文字符必須分清大、小寫(xiě).正、斜體.黑、白體.上下角標(biāo)應(yīng)區(qū)別明顯。 ④文中的圖、表應(yīng)有自明性，表格采III三線表，無(wú)緊線，圖片像素清晰，層次 分明。⑤