基于人脸识别的高校寝室安全管理系统的智能设计与实现.pdf

基于人脸识别的高校寝室安全管理系统的智能设计与实现 本系统旨在结合互联网与人脸识别功能以及智能锁应用，旨在高校寝室安全管理中提高安全防盗、考勤打卡的效率。该系统分为面部采集、存储、面部识别打卡、面部解锁寝室门以及数据管理终端服务五大部分。 1. 面部数据采集存储对比端 该部分采用 Python 语言作为编程语言，通过程序出编写具有图像采集系统，接受红外感应发出的信号以及 LED 灯源模块。在设定的图像窗口大小为 92×112 像素内，被拍摄者尽量让自己的面部均匀的分布在窗口内这样才能降低人为因素造成的数据差，通过面部特征值记录下被拍摄者的数据进行存档方便下次查询或者对比时提取数据文件。 2. 终端服务与网络通信 该部分通过网络将被拍摄者的面部特征数据传输至终端服务器上，并存储该数据。检测时，采用 PCA 和 LBP 算法提取人脸图像的特征，对比数据库中特征值的大小来检验此人是否预先存储了自己的面部信息或者是不是本人的情况。而数据库中需要存储学生的个人信息，以及各个时刻的考勤打卡记录方便辅导员进行查询或者统计工作。 3. 面部智能锁 在面部识别之后利用此模块的其他 IO 口输出当前信号的指令给继电器，然后继电器控制电磁锁的开关。此人是该寝室成员就通过信号电平给予一个信号指令打开寝室门锁。若不是则不打开寝室门锁。 4. 硬件设计 该系统电路原理图如图 2 所示，面部识别的运算速度快，工作的效率要求十分的高，要求能够快速识别面部特征并且发出指令。对此我们采用 OPENMV 因为它搭载了 STM32H743 的 32 位单片机用此芯片作为处理器。 5. 软件设计 在接通电源之后，整个系统完成初始化之后。开始有序的执行一系列的工作，从最开始的拍摄人脸开始，存储人脸照片至数据库，服务器会根据学生的照片导入学生的基本信息进行存档后续工作开展的快捷；用户端就可以开始执行余下的，考勤打卡，面部解锁寝室门等一些列操作。本系统采用 python 语言程序设计，主要由初始化程序，面部采样程序，采样信号对比程序组成。 本系统旨在高校寝室安全管理中提高安全防盗、考勤打卡的效率，通过面部识别、智能锁、单片机等技术的应用，提高了系统的智能化和自动化程度。