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人脸识别技术的高校公寓门禁系统设计与实现研究

范文

摘要：人脸识别技术是以生物特征为基础进行的，对于识别身份具有特有优势，如今在身份识别中主要应用这种技术。该文介绍的高校公寓门禁管理系统就是以人脸识别技术为基础进行设计的，经过实践，表明这种门禁系统识别具有稳定、良好的人脸识别和运行效果，可以更好地实现高校学生公寓门禁安全管理。

关键词：人脸识别技术;门禁管理系统;设计与研究

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）05-0188-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

高校学生公寓是所有学生重要的出入场所，公寓管理的重要内容就是安全管理，要使学生公寓达到有效的安全管理，利用设计相应比较人性化、高智能的门禁控制管理系统，能够在公寓的出入口进行研究和设计，进而更好地实现学生公寓真正安全。如今科技信息技术及计算机技术高速发展，以生物特征为基础的识别技术在门禁管理系统中不断应用，并扩展了应用范围。以生物特征为基础的识别门禁管理系统是根据人体生物特征进行辨识的管理系统，通常有指纹、掌纹、语音、人脸等各种识别技术。传统识别技术通常是对认证通行码、识别卡、证件等进行识别的，这种识别方法存在的缺陷是容易伪造、遗失、识别效率低等，因此，如今越来越重视以生物特征进行识别的方法。在这些生物特征识别技术当中，人脸识别技术的优点是安全可靠、稳定、精准等，人们很容易接受，已经逐步成为进行身份识别的重要方法。高校学生公寓门禁的具体状况是具有突发性强和瞬时性，并且任务量，因此可以设计成人脸识别技术为基础的公寓门禁管理系统。

1 高校门禁系统实施人脸识别技术应用的设计方案

根据网络版设计成单向门禁管理系统。第一，进行各个学生公寓所有人员人脸图像数据收集，建立相应数据库[1]。需要对每个的不同姿态、光照、表情条件下的人脸图像进行采集，大于每个要有5-10张照片，这些图像照片信息都要保存到数据库当中。人进出相应公寓楼时，在楼门人口前，有相应的高清摄像头进行拍照，对其进行人脸图像实施采集，把其人脸信息利用网络传送到PC，和人脸数据库当中的人脸信息实施对比和记录。假如对比成功，PC会发送开门信号到门禁的硬件系统，进而打开楼门;假如对比失败，就会拒绝开门，同时对访问者人脸信息数据实施记录，并把它存储到PC，同时发出警告信息，同时提示公寓管理员。而在人们出公寓楼时，可以利用按楼门内侧的开门按钮进行开门。

2 门禁系统的硬件设计

门禁系统的硬件系统结构包括PC、摄像头、门禁控制器等，如图1所示。人脸识别硬件系统的应用过程中，系统的核心是PC，利用USB接口连接摄像头，把摄像头所传人的人脸图像信息进行有效接收，并实施预处理、检测和定位、比对等各种操作，以此得到最后结果，并发出信号给门禁控制器，或者发出提示信，同时在电脑上存储来访者图像信息，并对通行人员进出日志进行接收和准确[2]。门禁系统管理软件被安装在PC上，应用配置较高的台式机。在PC上的系统软件可以安装Win-dows XP。应用DirectShow技术进行控制摄像头，进行预览图像，同时一边预览一边实时抓拍视频，把视频传输到PC。可以应用ANC酷睿HD1080P高清版，在每栋楼的大门前各设立一台，可以实施人脸自动跟踪，让人脸图像一直处于画面中央位置，同时对大小调整使其符合窗口大小。这个通信媒介，是以交换机、局域网等各种网络设备进行连接PC和各门禁控制器。并且，门禁日志数据及其他各种控制信号的传输是利用局域网传输的。因此，应用高校校园网进行门禁控制器和PC的连接。应用的网络是实施总线型拓扑结构，对新门门禁控制器的安装新和日常维护。用AT89C51单片机实现门禁控制器设计。门禁控制器可以把门铃产生的脉冲传送到PC，进而让PC启动摄像头实施拍照。另外进行PC所传送的控制信号进行接收，进行公寓大门开启或者是对其提示警告。门锁设计是门禁系统当中的机械控制部件，其质量会对门禁质量有直接影响。选择门锁通道根据门的材质决定。可以应用电插锁，通电关闭，断电打开。在有人要进入公寓楼，按门铃。门铃发送开门信号给门禁控制器。在人脸识别失败后，门铃发出警报信息。UPS可以提供连续电源给硬件系统。在门的内侧有个开关，出门时按动按钮就可以出门。

3 门禁系统的软件设计

门禁系统的人脸识别软件系统是其核心，要把它安装到PC上，结合相应软件功能对其进行划分，分别有图像采集、人脸图像预处理、人脸检测模块，人脸特征提取和识别等四个模块[3l。相应的软件系统结构如下图。

3.1图像采集模块

这个模块是利用Directshow进行静态图像实施捕捉。建立视频捕捉类CCaptVideo，编程过程中要应用3个函数进行视频捕捉。第一，intNumb_Devices（HWND hlist），这个函数是对当前系统所安装的视频捕捉设备实施列举。第二，HRESULT int（int iDeviceID.HWND hWnd），视频捕捉窗口句柄是用hWnd表示，视频捕捉设备序号是使用iDeviceID表示。第三，void Grab-OneWindow（BOOL bGrab）;进行GrabOneWindow（true）调用，能进行静态人脸图像捕获，同时保存到硬盘上。

3.2 图像预处理

利用人脸图像初步分析处理，进而去除噪音，强化有用信息，复原出现老化现象的图像，进行提取人脸特征作比对准备。实施进行相应的复原，为特征提取和人脸比对做准备。图像预处理是就那些人脸图像尺度归一、灰度化并实施归一、直方图均衡并实施边缘检测，对背景、光照等因素的影响进行有效消除，进而有效從复杂背景中提取人脸信息。

3.3 人脸检测

实施图像预处理后，实施人脸检测，能够进行人脸区域图像有效获取，可以结合肤色进行获取，利用肤色进行非线性分段色彩的变换来完成。在图像当中分离出肤色区域，接着实施Adaboost检测。这是结合人的五官特点进行区域划分的，人两个眼睛对称、其下是鼻子、再下面是嘴巴。要进行特征实施准确提取，并实施人脸区域定位。图像处理的重点是准确定，假如是人脸，就会进行人脸区域准确标出;否则，就不能实施今后的图像处理及分析。

3.4 提取特征

提取特征是指有效降低特征空间维数，并对有用识别信息尽可能地保留，也就是保留人脸特征。提取特征模块当中，应用以离散小波分解为基础的变换方法，应用的是模糊姿势、表情、光照等因素产生的影响。在具体实验中，应用二次小波变换技术，实施定位入脸图像。人脸图像利用二次小波变换，图像维数降低了，在其低频部分是有用的能力和信息，并且，图像敏感位置经小波变换后，形成的特征有较大矢量模。这有利于人脸识别。

3.5人脸识别

在进行人脸识别时，应用识别算法，同时与人脸数据库当中的人脸特征实施对比，检测与之相匹配的人脸。人脸识别模块当中，要进行不同人脸图像实施采集，建立用户人脸图像集，组成相应的人脸图像模型，同时要在各用户文件夹当中存储其模型信息。接着利用相应模型进行检测人脸图像样本，要对人脸图像模型实施分解，变成相应的前额、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等区域，有效实施这些区域有序检测和识别，对人脸观察序列实施有效提取，也就是人脸特征向量，接着和人脸数据库当中的人脸模型实施对比，利用前向一后向算法获得二者似然率。最大的似然率人脸模型就是和进行识别的人脸模型。

3.6 识别结果输出

假如获取了相匹配的人脸，就要对其人脸图像进行输出，同时，PC发出开门信号给门禁管理器;假如获得的人脸图像不匹配，就会发出识别错误信息，同时，PC发出相应提示信息给管理员。具体实验过程中，应用的开发平台是Microsoft的VC++6.0，同时要对OpenCV所提供的开源代码进行充分有效利用，结合相应数据库进行系统开发，相应的核心算法应用的是模块化设计，进行增强了算法的可移植性。

4 实验测试研究

为了进行系统验证，可以应用Yale人脸数据库和实际高校学生数据进行共同实验测试，进行实验测试时，要在两个库当中分别选取30人组成一个小组，每个人要采集15张人脸图片，测试时是每组450张图片[4]。图像是人脸在不同情况下的照片，分别是不同时间、光照、背景、表情等情况下的照片。照片尺寸是128x128像素，对每个人脸图像的差异性和变化进行了有效反应。对图像库当中的人脸图像实施分组，以400张作训练样本，以50张作测试样本。在实验过程中，Yale数据组训练人脸模版平均需要10.1秒，进行人脸的识别平均需要0.5s，进行人脸识别率能够达到95%，误识别率是1.2%;实测数据组的训练时间比Yale组的要低一点，而其他数据和Yale组基本相同。进而表明，这个门禁系统的识别率和具体实时运行效果比较理想。

5 结束语

近几年高校不断扩大招生，高校学生不断人数，学生安全是高校管理的重点，高校学生公寓门禁管理是学生安全管理的重要部分。本文进行人脸识别技术和高校公寓门禁系统有效结合，所设计的学生公寓门禁系统比较安全，要具有高智能性。以不同情况下实施人脸识别实验，具有很好的测试结果。所设计的门禁系统具有很高的识别率，并具有很高的实时性，能对高校学生公寓门禁安全管理有效保证和满足。

參考文献：

[1]司凤玲，程建政.基于嵌入式人脸识别门禁系统的研究[J].电脑知识与技术，2017（34）.178-179.

[2]王越，瞿少成，陈青松.基于人脸识别技术的社区智能门禁系统的实现[Jl.电子测量技术，2018（16）.

[3]袁宜峰，薛雪，匡付华.基于人工智能的智慧建筑管理系统应用[J].机电工程技术，2019（5）.

[4]张田勘.人脸识别：知人知面不知“新”[J].当代工人，2018（15）.

【通联编辑：李雅琪】

收稿日期：2019-12-25

基金项目：广东省职业技术教育学会第三届理事会科研项目2019-2020年度立项课题：以工学交替为载体探索现代学徒制人才培养模式——以计算机网络技术专业为例（201907216）

作者简介：萧晓栩（1980-），男，广东茂名人，硕士，讲师，广州涉外经济职业技术学院，研究方向为人工智能、网络安全。

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