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基于人脸识别的门禁系统设计实现分析.doc
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基于人脸识别的门禁系统设计实现分析.doc
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基于人脸识别的门禁系统设计与实现
摘要
伴随着世界经济的飞速开展,在现代社会当中,对于企业相关知识产权的保
护一直是企业关注的重点。但是,由于在日常的经济活动当中,企业部常常有
非部人员进入到企业当中,因此,如何通过一定的方法限定其活动区域就成为
企业保护自身核心竞争力平安的重要方法。而随着现代生物技术产业的飞速开
展以及其与计算机领域联系的日益严密,通过生物学与计算机相结合的方法成
为许多门禁系统研究的热门方向。作为一种特殊的生物识别方法人脸识别系统
相比于其他的识别系统而言具有特异性强、识别误差小、使用方便以及普适性
优良等特点在许多行业当中得到了广泛的研究与应用。自从上世纪六十年代
提出利用人脸特征进展身份识别与鉴定以来人脸识别技术得
到了长足的开展并出现了一些典型算法与系统。但是,在实际的应用过程当中,
由于实验的条件与现实环境当中的条件存在较大的差异,因此,实验中所取得
的数据在现实生活当中并不能完全的重复出来,因此,有多的测试性能良好的
识别方式在实际的应用过程当中的效果并不明显。相关的研究说明,早诸多影
响因素当中,对于人脸识别影响最为显著的因素主要有采集以及识别过程当中
的光线强度、识别对象的表情以及年龄等、信息采集与应用过程当中采集对象
的姿态等。因此要研究出实用的、群众可承受的人脸识别系统还有很多工作要
做。本文是在现有人脸识别技术的根底上重点探讨了影响人脸识别性能的几个
方面。本论文的主要工作如下
!"研究了人脸特征点的准确定位方法介绍了常用的人眼定位方法指出了这些
方法的缺乏并提出了一种联合的人眼睛准确定位算法并测试、分析了该算法
定位效果。
#"总结了人脸识别中现有的光照问题解决方法利用小波技术分析了光照、表
情等变化对人脸图像低频信息的影响。提出了一种基于小波重建的人脸去光照
方法并分析和比拟了该算法处理受光照、表情影响人脸图像的识别效果。
$"分析了现阶段比拟典型的人脸图像的特征提取方法指出了各个算法的优点
和缺乏之处提出了一种新提取人脸图像中有利于识别的全局信息和局部构造信
息的独立源特征的方法。并在公开数据库上进展了测试比拟与分析。
%"设计并实现了一个模块化的人脸识别算法仿真与开发平台并详细地介绍了
各个模块应用的算法与工作流程。结合人脸识别技术在大型场馆门禁系统中的
应用给出了一种基于集群计算机工作模式的门禁系统并引入了 & 的 ''()
* 技术的系统并行加速算法。
+,-
."介绍了人脸识别门禁系统在 #//0 年好运测试赛以及 #1 届奥运会场馆门禁
系统中的应用给出了系统测试性能并进展了分析。本论文的研究成果不但在
鲁棒人脸识别技术上有一定的参考意义而且对系统的高速实时运行有一定的借
鉴意义所提出的算法局部已成功地应用在 #//0 年好运测试赛、#1 届奥运会
以及残奥会场馆门禁系统中。
关键词人脸识别2人脸检测2特征点准确定位2特征提取2门禁系统2并行加速处理
第一章绪论
!,!研究背景与意义
门禁系统从字面上理解,就是对于出入口通道权限的管理或者是限制,是从
传统的机械锁上逐渐开展而来的。平安管理是企业的生存之本,出入口的平安
及管理问题对于每个企业来说更是重中之重。在日常工作中,平安管控最常使
用的方法就是对于员工及来访人员的监管,随着企业的做大做强,员工的数量
增多,来访人流的加剧,或者说企业部对于员工的限制,某些区域需要特定的
身份才可以进入,某些区域或许就不让员工进入,如何解决这些方面的问题,
就成了企业急需解决的问题。门禁系统是解决以上问题的主要方法,现在市场
上的门禁系统根本是上使用密码、接触式 & 卡,非接触的射频卡或者指纹认证
来解决。但是密码被遗忘、卡被盗、指纹被盗的案例屡见不鲜,同时随着人员
的增多,这种可以离开人这个本体的物理特征,对于平安管理来说本身就是一
个巨大的漏洞。
生物识别的出现能够很好的解决物理特征脱离个体而存在的问题。随着快速
生活的到来,社会各方面都在致力于研究各种方法来解决快速识别个人身份的
问题。如同目前已被广泛使用的指纹、34、虹膜、气味及声纹等生物特征,
人脸识别是一种新兴的,同时又是一种最为古老的识别方式,因为人与生俱来
就具有人脸识别的能力,自上个世纪六十年代起,人们开场对使用机械进展人
脸识别进展了研究,作为生物特征比对方式的一种,人脸特征具有唯一性。然
而相较于其他的身份鉴定方式,人脸识别具有更友好的采集方式,更快速的比
照效率,更低廉的使用本钱。目前,人脸识别技术已经被广泛的应用到各个行
业,如公安追踪,海关边检及社会重点区域监控等,接下来人脸识别将走进商
业,慢慢的改变我们的生活模式。人脸是相对于其他比对手段来说,是随身携
带,长久不变的,人脸的采集具有隐蔽性、非接触性相比其他的身份认证具有
很好的友好性,同时人脸识别又是可以防止因使用照片、蜡像等手段骗取密码
获取权限的有效手段。目前,防监控技术已经遍布各处,但大多应用在大型公
共场合,例如火车站、码头、机场。#//0 奥运会和世博会也用到了相应的人
脸识别技术。随着科技的兴起,物联网的日益兴旺,我国家庭安防也步入起步
阶段,日后也将会成为网络智能家庭业务的组成局部。
!,#人脸识别的门禁系统研究现状
人脸识别系统的开发可以追述到二十世纪初 5 在646杂志发表
的两篇关于利用人脸进展身份识别的文章其标志着人脸识别系统开场被人们所
+,-
意识到,这为后来人脸识别系统额应用开创了方向。自从人脸识别系统被人们
意识到之后,其自身显著的优势逐渐引起许多相关学者研究的极大兴趣,在这
当中尤以六十年代作为分水岭,从那时起,许多研究人员将大量的经历投入到
人脸识别系统的研究与开发当中,也正是在这个时期,人脸识别系统得到了第
一次的飞跃式开展。通过对于相关文献的研读,目前,在人脸识别系统的研究
领域,将人脸识别的开展历程大体上分为三个主要的开展阶段第一阶段 !17%
年一 !11/ 年"这一阶段主要是人脸识别系统研究的起步阶段,其主要的研究
方向是将人脸识别作为一个一般性的模式识别问题来研究所采用的主要技术方
案是基于人脸几何构造特征 5。8"的方法这集中表达在
人们对于剪影 9:"的研究上人们对面部剪影曲线的构造特征提取与分析方
面进展了大量研究人工神经网络也一度被研究人员用于人脸识别的问题中。总
体而言这一阶段是人脸识别研究的初级阶段因此,其主要的奉献在于对于后
续的人脸识别系统的开展奠定一定的根底并积累一定的理论以及实践的经历,
所以在这一时期非常重要的成果不是很多也根本没有获得实际应用。第二阶段
!11! 年一 !11; 年"尽管从时间跨度上来看,这一阶段仅仅只有 ; 年的时间,
相对于第一阶段而言时间较为短暂,但是,其所取得的的成果却是非常丰硕的:
在这一时期,相关的理论工作取得了巨大的成绩,有许多人脸识别的算法的一
出现,并且得以在实际的生活当中得以应用,二者其中最为著名的就是美国军
方的 ** **/!/",其对当时公认的较有前途的
相关算法进展了一系列的测试并取得了巨大的成功;在商业化运作方面,第二
阶段时期出现了许多与人脸识别系统相关的公司,这当中最为著名的就是
现为 &<"的 系统等,其在测试当中以优异的表现给当时
的人们留下来深刻的印象,同时也是的当时的研究者以及相关商业公司对于人
脸识别的广阔研究领域以及商业市场产生量强烈的渴求。在技术上麻省理工学
院媒体实验室的 = 和 9 提出的“*〞方法无疑是这一时期
最负盛名的人脸识别方法,由于这一算法对人脸识别系统的研究具有极高的理
论价值一次,其被许多后续的人脸识别系统以及相关的算法采用甚至复制。在
这之后,麻省理工学院 实验室的 和 9 对于当时备受关注的两
种识别系统亦或者说是识别算法即基于构造特征的方法与基于模板匹配方法进
展了详细的比对与研究,并对其某些性能进展了详细的比对,结果发现在诸多
评判标准当中,模板匹配的方法均优于基于构造特征的方法。而这一结论在很
大程度上对当时的研究方向进展了重新的规划与引导,也就是在此时,先前基
于纯粹的基于构造特征的人脸识别方法研究被大多数人所抛弃而模板匹配的方
法受到许多研究人员的追捧,这在很大程度上促进了基于表观 一
8"的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的开展。现
在 * 已经成为人脸识别的性能测试基准算法之一。这一时期的另一个
重要技术是由 等提出的 人脸识别方法。这一方法的主
要特点在于,其第一次将主成分分析 ,9
*"应用于人脸识别的研究当中,并对热脸识别过程中的图像表观特征
进展降维然后再通过线性判别分析 >3>3"的
方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类散度〞由
于该技术对于人脸识别系统具有较强的人别功能,因此在后续的研究当中,许
+,-
多相关的研究学者对其进展了细致的研究与改良最终使得该技术成为当时甚至
是目前均较为流行的主流的人脸识别技术之一。随着相关计算机技术的飞速开
展,目前有许多新的人脸识别技术得已产生,例如近年来产生的零空间法子空
间判别模型增强判别模型直接的 >3 判别方法以及近期的一些基于核学习的
改良方法等等,这些相关的人脸识别技术以及相关的算法为人脸识别的现实应
用提供了强大的技术以及理论支持。后来 ' 以及 ' 那么在
* 的根底上通过对 * 的分析与研究,具有针对性的提出了
一种新的人脸识别技术与算法及贝叶斯概率估计的人脸识别方法。其具体的试
验程序为,通过特定的方法即“作差法〞将待测对象与采取图片的近似比拟程度
转换成为一种分类比拟的简单问题,也就是将两幅图片进展一种相似性比对而
相互比对的比拟主要通过类差与类间差进展评判,在实际的比拟过程当中,类
差和类间差数据都要首先通过主成分分析 9"技术进展降维计算两个类别的
类条件概率密度最后通过贝叶斯决策 最大似然或者最大后验概率"的方法来进
展人脸识别。在后续广泛应用的弹性图匹配技术
*59'*5'"也是在这一时期被提出来的,其主要的研究以
及应用思路就是通过不同的属性来对识别对象进展准确的分类与评判:在实际
的采集仪以及应用过程送给您当中,相关属性图片当中的顶点上的关键部位意
味着识别对面那个的最为重要的特征部位其属性为相应特征点处的多分辨率、
多方向局部特征—58?70# 胭变换特征称为介才2边的属性那么为不同特
征点之间的几何关系。在实际的应用过程当中,对于采集到的相关实验对象的
脸部图像,系统会更具预设的不同人脸面部区分程度较为明显的特征部位进展
识别与区分,也就是说可以通过弹性图匹配对某些预先定义人脸识别过程当中
的某些关键特征点进展预先识别同时提取它们的介才特征得到输入图像的属
性图。最后通过计算其与己知人脸属性图的相似度来完成识别过程。相比去其
他的人脸识别系统以计算法而言,这种识别方法的优点是将以前的局部识别与
现有的全部识别相互融合,即具有了局部识别准确度高的特点,也同时具有了
全部识别准确定强不易遗漏的特性,因此其被大多数的人脸识别算法所采用。
随着相关技术的不断开展与更行,近几年来有许多相关的新技术对该算法以及
程序进展了更新与提升,使其的识别性本能更加强大与准确。二十世纪初,洛
克菲勒大学 助 =@"的 = 等人通过对以前的人脸识别技术
的优缺点的研究提出了一种新的人脸识别技术,即局部特征分析方法 >
>"。相比于以前的人脸识别技术而言,该方法在本质上
是一种基于统计的低维对象描述方法与只能提取全局特征而不能保存局部拓扑
构造的 9 技术相比> 在全局 9 描述的根底上提取的特征是局部的并能
够同时保存全局拓扑信息从而具有更佳的描述和判别能力。在人脸识别系统当
中,由于全局识别与局部识别各自均具有明显的优势,因此,局部识别与整体
识别在人脸识别技术的应用当中均占有重要的地位,也正是基于这一原因,其
均称为目前人脸识别研究的主要方向。在人脸识别技术实际的应用过程当中,
相关均是产业对人脸识别技术的开展产生量巨大的推进作用,在这当中尤以由
美国国防部反毒品技术开展方案办公室资助的 ** 工程最为著名。最初,美
国政府为了加强对于敏感军事单位以及军事技术的工作,想开发一种能够为平
安、情报和执法部门使用的自动人脸识别技术,其主要的组成局部为庞大的人
+,-
脸识别库以及具有特异性的人脸识别算法。在这两局部当中,人脸识别库又可
以被分为两局部,其中一局部的人脸数据库用于日常的实验研究,即用于对新
的算法以及人脸识别系统进展测试,另一局部人脸识别系统的采集对象为美国
相关均是部门的从业人员,该局部数据库也是人脸识别系统以及相关算法的真
正使用者。最初的实验当中, ** 于 !11; 年通过各种途径采集到了
!1111 个人的 !%!#7 幅图像在这一数据库当中包含了同一个人不同时间段、
不同表情以及不同姿势的图片,因此可以说,所采集到的图像具有广适性,进
而排除了实验过程当中的特殊性现象。该工程包括三局部容资助假设干项人脸
识别研究、创立 ** 人脸图像数据库、组织 ** 人脸识别性能评测。通
过将所得的人脸识别的算法以及程序应用于得到的人脸图像数据库当中,进而
对所得的相关算法以及系统进展测试,从而到达了对于相关算法以及系统的改
良与升级同时给出了人脸识别的进一步开展方向光照、姿态等非理想采集条
件下的人脸识别问题。
!,#,!人脸识别的研究现状
人脸识别技术在国外已经得到了长足的开展,其作为一种新的生物技术在相关
领域当中的开展也已经经历的半个多世纪的开展历程,在这已开展过程当中,
主要可以将其大体划分为三个主要的阶段:
第一阶段:机械式识别阶段。这一阶段的主要特征是通过人脸的几何特征来对
检测人员进展评价,而其中的评判方法与最终的评判结果并不是由计算机自助
完成的额而是由实验人员进展人为的评价,因此,从根本上说该方法并不是真
正的自助识别。
第二阶段:人机交互式识别阶段。与前一阶段相比,这一阶段的主要特征是大
量商业化人脸识别系统的出现。在这一时期,大量的商业企业以及国家将大量
的人力物力财力投入到人脸识别系统当中,这当中由其以美国的均是企业奉献
最大。在这一时期出现许多的不同的人脸识别算法,其中最为著名的是基于表
征空间及统计学的算法。
第三阶段:相比于上两个阶段,这一阶段最主要的特征是自动化识别系统。随
着相关生物技术以及计算机技术的飞速开展,人脸识别系统的自动化程度越来
越高,相关算法的准确程度也越来越高,这些均在一定程度上促进了人脸识别
系统自动化识别准确性的提高以及自动化程度的提升。并且在这一阶段,具有
划时代意义的 $3 模糊人脸识别系统得到了开发与初步的应用,这极提升了人
脸识别系统自动化的准确性与特异性。
存在问题:
尽管目前人脸识别技术经历了经半个世纪的开展,在这当中也取得了巨大的成
绩,但是,目前的人脸识别技术距离人们的目标还存在着一定的差距。相比于
人类大脑的人脸识别能力而言,尽管不同的人面部特征存在着较大的差异性,
但是通过计算机系统对人脸进展识别还是存在着许多实现难题。与计算机的人
+,-
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gjmm89
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