论文研究-嵌入式门禁系统的设计与实现 .pdf

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嵌入式门禁系统的设计与实现,佟英杉,马洪连,门禁系统伴随着科技术的发展,已经逐渐地从传统的卡式门禁系统向生物特征识别门禁系统发展。文中介绍一种以人脸为生物特征的门禁
中国武技论又在统 http://www.paper.edu.cn 初始化 图像采集 否 有人? 是 照明? 照明功能 否 检测识别 否 家人? 来访申请 是 音提示 开 图2系统软件流程图 Fig. 2 the software of the system flow chan 4检测识别功能 41人脸检测 个完善的自动人脸识别系统是人脸检测和人脸识别技术的完美结合。人脸检测是系统 的关键部分,戊功与否直接影响系统的性能。本系统通过髙速摄像头采集图像信息,与原始 无人状态进行对比,当有人时,进入到人脸检测识别功能模块 人脸检测功能是从图像画面中搜索人脸并确定人脸大小和位置。搜索人脸就是搜索人 脸的面部特征,即搜索脸部的眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等狙立的器官 图像边缘信息在图像分析和人的视觉中都是十分重要的,是图像识别中提取图像特征的 个重要属性。由于边缘是图像上灰度变化比较剧烈的地方,在灰度变化突变处进行微分, 将产生高值,因此在数学上可用灰度的倒数来表小变化 罗伯特梯度算子采用的是对角方向相邻两象素之差,即 f(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y-1) (1) 根据梯度的定义,图像的梯度幅度为: Glf(,D]=<[A f(x,y)+[a,f(x,)i 中国武技论又在统 http://www.paper.edu.cn 本系统应用种利用眼睛梯度特征来检测人脸的方法。预处理后,采用罗伯特边缘检测 算子进行处理,得到其梯度图像。由于眼球的灰度级较低,而眼球周围白色区域的灰度级较 高,因此在其交界处灰度级产生强烈突变。利用这一特征先从图像中找出可能的眼睛对,定 位可能的人脸区域,通过计算其对称性以及确定各种人脸特征的存在以更进一步验证可能的 人脸区域 42人脸识别 在成功检测出人脸位置后,需要进步对用户身份进行桷定,从而完成系统桷定用户身 份的功能。系统采用 Fisherface人脸识别方法5,这种方法是采用了PCA与LDA的两步人脸 识别过程,首先通过PCA法将人脸降维到一个适当的空间,然后采用LDA法得到最后的低 维空间数据。由此实现一个基于PCA和 Fisher线性判别的人脸识别方法 PCA是一种常用的K-L正交变换,是在均方误差最小的意义下获得数据压缩的最佳变换, 它着重于如何转换原始变量使之成为一些互相独立的线性组合变量,而且经由线性组合而 得的这些变量仍然能够休有原始变量最多的信息。所以PCA的关键就在于利用求特征值及特 征向量的方法,过滤出占最大信息量的成分,减少相关性、突出差异性。 i sher线性判别方法是将原来晑维的模式样本投影到最佳鉴别向量空间中以达到减少 特征空间维数的目的。 Fisher最佳鉴别向量方法使投影后的模式样本的类间散布矩阵最大而 类内散布矩阵最小,也就是说投影后保证模式样本在新的子空间中有最大的类间距离和最小 的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性 Fisher准则函数定义为 J(2) →max 其中S表示样本类间离散度矩阵和S表示类内离散度矩阵,t1(i=1,2,□m)是满足下 式的SB和S对应的m个最大特征值λ(i=1,2,口m),所对应的特征向量 Sm,ll(i=1,2,□,m) 注意到该矩阵最多只有C-1个非零特征值,C是类别数目 Fisher准则函数非常巧妙地将样本在投影矢量上的类间离散度和类内离散度结合在 一起,为确定最优投影方向提供了一个非常完美的准则,取极人化目标两数J(u,)的矢量u 作为投影方向,其物理意义是:特征样本在v上投影后,类间离散度和类内离散度之比达 到最大 Fisherface方法的好处在于对高维空间的降维,避免出现类内离散度矩阵不可逆的情 况。它选择与类内散布正交的矢量作为特征脸空间,从而能压制图像之间的与识别信息无关 的差异,在人脸图像有光照和表情变化的情况下,有较好的鲁棒性。 5结论 人脸识别门禁系统是安防领域的一个发展方向,人臉识别会受刭硬件设各精度的影响造 成误识,在实际应用中可以综合运用其他的技术,从而提高了识别速度,也相应地提高了识别 率。但是,人脸识别技术还需要进一步的研究,以解决人脸识别中对光线、姿态、表情、小部 分遮挡等不敏感的问题,这些问题解决好,人脸识别技术才能史好地实用化。 中国武技论又在统 http://www.paper.edu.cn 致谢 感谢大连坦⊥大学马洪连老师,丁男老师,和创新园大厦A0941的同学 参考文献 _1」徐挺.大容量人脸识别门禁系统的研究L」.训算机仿真,2008.6,25(6):217-219 2] ClausiD A. K2means Iterative Fisher KIF) unsupervisedclustering algorithm app lied to image texture segmentation[ J]. Pattern Recognition, 2002, 35(9):195921972 3] ROTH D, YANGM, AHUJA N. A snowbased face detection [J]. Neural Information Processing, 2000 (12) 4]王卫东,郑宇杰,杨静宁.具有动态调节功能的 Fisherface方法[J,汁算机科学.2006.8,33(5):188 王娟,汪红,陈文峰.人脸识别技术的比较与结合.计算机智能及识别技术.2008.01,734-737. Design and realization of embedded access Control System TONG Ying-shan', MA Hong-lian, WANG Yao-dong Electronic and Information Engineering school of DUt, Dalian(116024) Abstract Along with the development of the technology, Access Control Systems has gradually shifted from the traditional card access control systems to biometric identification access control system. In this paper, a ess control system is based on the biometric identification. The system uses the high-performance Intel Embedded Star EC5-1719CLDNA, the Intel Core Duo2 processor, the Fisherface method to achieve the access control system. The system has the functions of automated lighting, voice prompt, automatic face detection and identification, visit apply. Fisherface method uses the two face recognition methods of the PCa and the LDA. Firstly, the PCa drops down the high dimensional data, getting the best original features that make the covariance matrix non-singular and then the lda works Fisherface method is not sensitive to the changes of light and facial expression, and to a large extent resolves the affection of the changes of light and facial expression Keywords: Access Control System; face detection; face recognition; fisherface; Embedded platform 作者简介:佟英杉,女,1981年生,硕士研究生,主要研究方向是嵌入式系统软件开发以 及图形图像处理

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