人臉識別的智能門禁系統(tǒng)的研究與設計.pdf

1、隨著經(jīng)濟水平的提高和科技的發(fā)展，人們對安防提出了更高的要求。人臉識別作為先進的生物識別技術之一，逐漸地應用于我們的生活中，將人臉識別技術與門禁相結(jié)合擁有廣闊的前景。但是常見的門禁系統(tǒng)，大都是以PC機作為系統(tǒng)運行平臺，這就給門禁系統(tǒng)帶來成本高昂和安裝繁瑣的劣勢。論文針對現(xiàn)有常見門禁系統(tǒng)的不足，將人臉識別技術和嵌入式技術相結(jié)合，研究設計基于人臉識別的智能門禁系統(tǒng)。
　　論文首先對門禁系統(tǒng)的需求進行分析，根據(jù)實際應用需要提出人臉識別的智

2、能門禁系統(tǒng)的技術指標，進行了系統(tǒng)整體方案設計。系統(tǒng)以Smart210為主控制器，以Linux操作系統(tǒng)為軟件開發(fā)平臺，使用Video4Linux2框架采集圖像。為去除圖像中的干擾因素，在進行人臉識別前加入去噪聲、灰度化、直方圖均衡化等預處理步驟。仿真測試了現(xiàn)有常見的人臉識別算法，重點考慮識別率和識別耗時，經(jīng)過研究選擇適合系統(tǒng)的Adaboost和PCA算法人臉識別算法。而后重點對Adaboost算法及PCA算法進行理論研究，然后將Adabo

3、ost算法應用于人臉檢測，再訓練出人眼分類器用于眨眼檢測，以確定是真實人臉，排除人臉圖片開門的情況。為提高系統(tǒng)對光照的抗干擾性，提出使用分塊LBP算子和PCA結(jié)合的人臉識別算法。針對PCA算法在側(cè)面人臉識別時成功率低的問題，提出基于自編碼器的正面人臉重建方法，使用MATLAB進行仿真實驗，重建正面人臉，最后結(jié)合PCA算法檢驗重建人臉的效果。系統(tǒng)前端基于QT框架設計了人機交互界面，結(jié)合OpenCV計算機視覺庫完成了系統(tǒng)軟件部分的設計;后臺