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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟(jì)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(jìn)的生物識別技術(shù)之一,逐漸地應(yīng)用于我們的生活中,將人臉識別技術(shù)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(jī)作為系統(tǒng)運(yùn)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(shù)和嵌入式技術(shù)相結(jié)合,研究設(shè)計(jì)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(jìn)行分析,根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需要提出人臉識別的智
2、能門禁系統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo),進(jìn)行了系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)。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(jìn)行人臉識別前加入去噪聲、灰度化、直方圖均衡化等預(yù)處理步驟。仿真測試了現(xiàn)有常見的人臉識別算法,重點(diǎn)考慮識別率和識別耗時(shí),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(diǎn)對Adaboost算法及PCA算法進(jìn)行理論研究,然后將Adabo
3、ost算法應(yīng)用于人臉檢測,再訓(xùn)練出人眼分類器用于眨眼檢測,以確定是真實(shí)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(shí)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(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),重建正面人臉,最后結(jié)合PCA算法檢驗(yàn)重建人臉的效果。系統(tǒng)前端基于QT框架設(shè)計(jì)了人機(jī)交互界面,結(jié)合OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫完成了系統(tǒng)軟件部分的設(shè)計(jì);后臺
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