快速导航

毕业论文定制

关于我们

我们是一家专业提供高质量代做毕业设计的网站。2002年成立至今为众多客户提供大量毕业设计、论文定制等服务，赢得众多客户好评，因为专注，所以专业。写作老师大部分由全国211/958等高校的博士及硕士生设计，执笔，目前已为5000余位客户解决了论文写作的难题。秉承以用户为中心，为用户创造价值的理念，我站拥有无缝对接的售后服务体系，代做毕业设计完成后有专业的老师进行一对一修改与完善，对有答辩需求的同学进行一对一的辅导,为你顺利毕业保驾护航

代做毕业设计

常见问题

人脸识别的智能门禁系统开发

添加时间：2018/08/29 来源：西安工业大学作者：王磊

论文首先对门禁对人们生活的重要性予以说明,国内外人脸识别的现状进行了阐述。接着对人脸检测、人脸识别算法的理论知识进行了学习和研究,然后提出使用自编码器模型将侧面人脸重建成正面人脸。
以下为本篇论文正文：

摘要

　　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,研宄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Vide〇4Lirmx2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算法进行理论研宄,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。研宄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;涉及的技术具有研宄价值,系统使用方便有着广阔的应用市场。

　　关键字:人脸识别;门禁系统;正脸重建;Adaboost算法;PCA算法;自编码器

Abstract

　　With the development of economy and technology, people put forward higher requirements for security. As one of the advanced biometric technology, face recognition is gradually applied in our lives. The combination of the face recognition with access control would have a promising future. But the common face recognition access control systems often choose PC as the operating platform of system, which brings the disadvantages of a high cost and tedious installation. In this thesis,according to the disadvantages of common access control systems, the face recognition technology and embedded technology are combined to research and design the new access control system based on face recognition.

　　This thesis firstly analyzes the requirements of the access control system, then puts forward the technical indicators of new access control according to the actual application requirements, and completes the design of the system. The system selects the Smart210 as the main control unit, the Linux operating system as the software design platform, and uses Video4Linux2 framework to realize the real-time acquisition of image. In order to remove the interference factors in the image, the preprocessing steps including de-noising, grayscale, and histogram equalization are performed before the face recognition. This thesis simulates and tests common face recognition algorithm and focuses on contrasts recognition rate and recognition time-consuming, and then selects the face recognition algorithm for the system after research. A theoretical analysis of the Adaboost algorithm and PCA algorithm is conducted, then the Adaboost algorithm achieve the functions of face detection , the classifier is trained for blink detection to determine the real face, excluding the case when the face picture is used to open the door. In order to improve the anti-interference of the system to light, the face recognition algorithm based on block LBP operator and PCA is proposed.Then, according to the disadvantage of the low rate of PCA algorithm in recognizing the side face, the front face reconstruction method is proposed based on auto encoder. By using MATLAB for the simulation,the front face is reconstructed,and then PCA algorithm is combined to test the results of the simulation. The QT framework and the OpenCV computer vision library are used to complete the design of human-machine interface and system identification module, and the VS2013 and MySQL database are used to complete the design of the information management center on the Windows platform, mainly achieving the management of administrator and legal personnel information.

　　The thesis completes the whole design of the system,and tests the real-time and recognition rate of the face recognition intelligent access control system. The results of test show that the system can perform the function of face recognition well, and the real-time and the recognition rate can meet the requirements. The intelligent access control system researched and designed in this thesis uses the face as an identity to open the door,and conducts an unified and centralized management of information of the visitors. The technology involved has research value, and the system is easy to use and has a broad application market.

　　Key Words: face recognition; access control system; front face rebuild; Adaboost algorithm; PCA algorithm; auto encoder

　　门禁是保证人们生命财产安全、社会稳定和谐的重要组成部分,现代的门禁系统更是被广泛应用在银行、国家保密机构、监狱、公司企业、小区等场所。随着科技的进步和人们经济水平的提高,安防意识也在不断提高,开启门禁的钥匙也变得越来越特殊。

　　开启门禁的本质即为对人进行身份认证,判断其身份的合法性。生物识别目前被认为是身份认证最先进的技术之一,可以将生物识别技术结合其他领域的相关技术一起应用到门禁系统中去,以此来提高门禁各方面的性能。

　　生物识别技术发展至今,是一个以计算机科学和生物统计学为中心,有机的融合了光学、生理学、声学等多个学科的技术。每个人的生物特征都具有唯一性和稳定性,这就决定了生物特征是不容易被伪造、窃取、修改,同时不会造成携带不便、遗失、损坏等问题。门禁系统的主要作用是控制和防止不法分子通过门禁,把生物技术应用到门禁系统中去,既可以充分发挥生物识别技术的优势,又可以进一步保证门禁系统的安全性,同时也符合现代社会所倡导的科技服务于生活的理念和建设智能化建筑的趋势。常见的生物识别的方式有通过指纹识别,通过虹膜识别,通过语音特征识别和人的面部特征识别。其中指纹识别和虹膜识别相对去其他的生物识别技术有较强的稳定性,但是指纹识别需要直接接触采集设备,方便性有一定的局限,而虹膜识别技术的图像采集设备需要特殊定制,并且价格昂贵,并不适合推广使用。语音识别的技术特点是容易采集,但是当被识别人的身体特征发生变化时,识别效率就会有所下降,并且声音相对其他生物识别更容易被伪造和模仿,这样就导致了语音识别技术的安全性较低。人脸识别技术是通过使用人面部携带的丰富的特征信息来进行识别的,具有更高的自然性和可接受性,同时人脸是不易改变的,并且伪造起来比较困难,这些因素使得把人脸识别技术应用到实际领域中时,安全性和可靠性较高。人脸识别技术通常采用摄像头作为图像采集设备,这就避免人必须直接接触信息采集设备。

　　人脸识别技术在当今的生活中已经被广泛使用在许多领域,主要表现如下:

　　1)考勤系统:公司为约束员工的上下班时间制定考勤制度,原始的考勤系统有许多弊端,其中“代打卡”签到最为明显。把人脸识别技术应用在考勤系统中极大的提高了工作效率,由于人脸的唯一性,不会出现“代打卡”的情况,迟到、早退、旷工等不良现象得到了有效的控制。

　　2)公共安全:公共安全一直是保证人身财产安全、社会稳定和谐发展的重要基础。

　　在公共场所架设人脸识别系统,例如火车站、地铁、街道、公园等公共场所,人脸识别系统可以对这些场所出现的人物面孔进行记录,还能对危险人物进行识别。系统不仅能提高公安机关的工作效率、节省人力资源,同时也使得公共安全得到了保障。

　　3)身份验证:对一些特殊的场所,如监狱、银行、国家保密场所等。这些场所的进出权限需要得到严格控制。原始的刷卡开启门禁,由于其磁卡易伪造和易丢失,给这些场所的安全性带来了威胁。将人脸识别应用于门禁系统,人脸的唯一性决定了使用人脸识别技术来核对身份信息来获得进入门禁许可的安全性是无可比拟的,同时通过摄像头采集识别信息,并不需要接触采集,非常方便快捷。

　　尽管人脸识别技术相对于其他生物识别技术有很多优势,并且这些优势在当今生活中己经得到体现。但是人脸识别技术也有不足的地方,比如由于人脸是非刚体,在人脸图像的采集过程中可能会因为表情、姿态的变化使得采集的识别信息存在变化的随机性,这就有可能导致误识或者识别错误;当人脸部有装饰品,戴着眼镜、围巾、帽子等干扰物,在特征提取时提取到的有用信息较少,也会致使人脸识别率的降低;外界的环境是复杂的,光照的强弱、人脸离采集设备距离的远近、采集角度这些干扰因素也会给人脸识别带来影响;当有不法分子采用合法人员的照片进行欺骗人脸识别的门禁系统时,门禁的安全性就受到了威胁。因此为使得门禁系统更高的安全性,更好的应用于人们的生活中,对人脸识别技术进一步研究是很有必要的。

　　本文在基于Adaboost人脸检测算法、PCA人脸识别算法的基础上,研宄设计人脸识别的智能门禁系统,然后针对侧面人脸识别提出基于自编码器的重建正面人脸的方法。

　　其中人脸识别的智能门禁系统结合OpenCV计算机视觉库和QT界面库一同设计:使用Adaboost实现人脸的检测,同时选择睁眼和闭眼的样本训练睁眼闭眼分类器去进行人眼睛的眨眼检测,来判断是否为活体来访;然后在检测到人脸的基础上,将检测得到的人脸与己经训练好的合法人脸库中的人脸数据对比,判断来访者的合法性。在PC端完成信息管理中心的设计,可实现对管理人员的信息管理、合法人员的信息管理、门禁来访记录等功能。使用MATLAB仿真实验测试正面人脸重建结果。课题的主要研宄内容如下:

　　1)搜索阅读相关文献,了解人脸识别的研宄现状、嵌入式技术等相关技术,然后归纳总结确定了系统的实际设计方案。

　　2)根据课题的整体设计方案,结合实际需求,选取适合系统的USB摄像头和核心开发板,并完成嵌入式Linux操作系统的移植。在宿主机完成开发环境的搭建,包括交叉编译器的安装、SecureCRT的参数配置、OpenCV和QT的安装。完成MySQL的安装并连接VS2013进行信息管理中心的设计。

　　3)对人脸检测、人脸识别算法进行理论上的研宄学习,选择适合课题的人脸识别算法。为提高系统对光照的鲁棒性,提出使用分块LBP算子表征人脸的纹理信息结合PCA进行人脸识别。针对常见的人脸识别算法对姿态的鲁棒性差的这一劣势,提出基于自编码器的正面人脸的重建的方法,并通过仿真测试说明该方法识别侧面人脸时成功率有所提升。

　　4)设计完成系统功能,包括人脸检测,活体认证,人脸识别,信息管理中心。在现有条件中通过USB摄像头采集图像,在Linux环境下结合OpenCV计算机视觉库和QT完成以上功能的程序编写,再对人脸检测、眨眼检测、人脸识别的实时性进行测试,人脸识别的成功率进行测试。在MySQL数据库中设计出管理人员的表单、合法人员的表单、出入记录的表单,并结合VS2013完成信息管理中心的界面设计及内部逻辑的编写。

　　5)最后将编写好的程序及OpenCV计算机视觉库交叉编译后移植到开发板,然后进行效果验证。

　　人脸识别的智能门禁系统测试：

人脸实时检测

实时眨眼检测

视频流中保存的人脸区域

人脸实时识别

开发板运行效果

重建正面人脸的效果图

　　1 绪论
　　　　1.1 课题研宄背景及意义
　　　　1.2 人脸识别技术的发展及国内外研宄现状
　　　　1.3 嵌入式技术简介
　　　　1.4 论文研究的主要内容
　　　　1.5 论文结构安排
　　2 系统的整体方案设计及软硬件平台的搭建
　　　　2.1 系统的需求分析
　　　　2.2 系统的特点及指标
　　　　2.3 系统整体方案设计
　　　　2.4 硬件方案设计
　　　　　　2.4.1 处理器的选择
　　　　　　2.4.2 图像采集设备
　　　　　　2.4.3 存储器的选择
　　　　　　2.4.4 显示模块
　　　　2.5 嵌入式操作系统的选择
　　　　2.6 主机开发环境的搭建
　　　　2.7 嵌入式操作系统编译
　　　　　　2.7.1 BootLoader
　　　　　　2.7.2 Linux内核的配置及编译
　　　　　　2.7.3 根文件系统的制作
　　　　2.8 信息管理中心开发平台的搭建
　　　　　　2.8.1 数据库MySQL
　　　　2.9 本章小结
　　3 人脸识别算法的研究
　　　　3.1 人脸识别算法概述
　　　　3.2 图像的预处理
　　　　　　3.2.1 彩色图像的灰度化
　　　　　　3.2.2 去噪声处理
　　　　　　3.2.3 直方图均衡化
　　　　　　3.2.4 图像的大小归一化
　　　　3.3 基于Adaoost算法的人脸检测
　　　　　　3.3.1 Haar特征及图像特征数的计算
　　　　　　3.3.2 Adaboost算法的基本原理
　　　　　　3.3.3 Adaboost分类器的设计
　　　　　　3.3.4 人脸检测仿真实验
　　　　3.4 基于PCA的人脸识别
　　　　　　3.4.1 K-L变换
　　　　　　3.4.2 PCA用于人脸识别
　　　　3.5 提高PCA算法的抗干扰性的研宄
　　　　　　3.5.1 局部二值模式的基本原理
　　　　　　3.5.2 基于LBP与PCA结合的人脸识别
　　　　　　3.5.3 实验结果
　　　　3.6 侧面人脸识别算法的研究
　　　　　　3.6.1 自编码器模型和限制玻尔兹曼机
　　　　　　3.6.2 反向传播算法
　　　　　　3.6.3 自编码器模型的训练
　　　　　　3.6.4 基于自编码器的正面人脸重建
　　　　3.7 本章小结
　　4 系统软件设计
　　　　4.1 实时图像采集及预处理
　　　　　　4.1.1 V4L2的简介
　　　　　　4.1.2 图像采集
　　　　4.2 人脸检测的设计
　　　　4.3 防照片欺诈行为的设计
　　　　　　4.3.1 基于Adaboost算法的眨眼检测
　　　　　　4.3.2 正负样本的选取
　　　　　　4.3.3 训练分类器
　　　　　　4.3.4 眨眼检测
　　　　4.4 人脸识别模块
　　　　　　4.4.1 训练阶段
　　　　　　4.4.2 识别阶段
　　　　4.5 信息管理中心的设计
　　　　　　4.5.1 登录模块
　　　　　　4.5.2 主界面
　　　　　　4.5.3 用户管理
　　　　　　4.5.4 管理员密码修改
　　　　　　4.5.5 人员信息管理
　　　　　　4.5.6 门禁设置
　　　　4.6 本章小结
　　5 系统测试结果及分析
　　　　5.1 人脸实时检测结果与分析
　　　　5.2 活体检测结果
　　　　5.3 人脸识别结果
　　　　5.5 正面人脸重建效果验证
　　　　5.6 本章小结
　　6 结论
　　　　6.1 结论
　　　　6.2 不足及改进之处
　　攻读硕士学位期间发表的论文
　　参考文献
　　致谢
　　学位论文知识产权声明
　　学位论文独创性声明

（如您需要查看本篇毕业设计全文，请您联系客服索取）

相关内容