智能人脸识别门禁系统研究

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1、智能人脸识别门禁系统研究-->第1章绪论1.1研究的目的及意义当今社会，随着计算机、信息、网络等技术的不断发展，伴随而来诸多不安全的因素，例如运用高技术手段进行偷窃、抢劫等事件越来越多，一些高安全等级场所的安全要求越来越高，传统门禁系统利用密码、磁卡等验证身份，这些验证方式因具有与用户可分离、容易丢失、破译和盗用等缺点，已经不能满足现代安防需求。因而建立一个具有更安全、更可靠、更便捷的身份识别功能的门禁系统，来解决日益严重的安全问题就显得尤为重要。由于人体的生物特征具有较高的稳定性、唯一性，而且不存在丢失忘记等缺点，若将其作为门禁系统验证方式，将可以弥

2、补传统门禁的不足[1]。...............1.2人脸识别技术的国内外研究现状分析在1888年和1910年Calton在《Nature》上发表两篇关于人脸识别的文章，标志人们开始人脸识别研究，但是没有涉及到自动人脸识别的研究[11]。1965年Chan和Bledsoe在PanoramicResearchInc上发表一篇学术报告开启了对自动人脸识别系统的研究[12]，至今50多年间涌现出许多著名的人脸识别算法，尤其是从90年代开始，人脸识别技术逐渐作为一门独立的学科出现，很多著名的高校、研究所、公司等开始从事人脸识别研究，从而推动了人脸识别技术

3、的快速发展。...............第2章人脸图像预处理及检测研究2.1人脸图像预处理在现实环境下采集图像，由于图像受到光线明暗不同、脸部表情变化、阴影遮挡等众多外在因素的干扰，导致采集图像质量不理想，那就需要先对采集到的图像预处理，如果图像预处理不好,将会严重影响后续的人脸检测与识别。用到的图像预处理手段包括：灰度调整、图像尺寸归一化、噪声消除等[30,31]。...............2.2基于AdaBoost算法的人脸检测研究AdaBoost算法是由Viola等提出的改进Boosting算法,具体来说通过多次的弱学习训练成为强学习的一种

4、算法，其通过改变数据分布实现算法，它通过每次训练中每个样本的分类正确率，和前一次的样本集整体分类准确率，确定每一个样本的权值，将新权值样本集作为下层分类器的输入进行训练，多次训练后将得到的多个弱分类器级联成强分类器。...............第3章基于SIFT特征匹配的人脸识别算法研究...............243.1SIFT特征提取算法...............243.2SIFT特征点提取算法的改进..............32第4章智能人脸识别系统的设计与实现...............364.1所用系统概述...........

5、.....364.2开发平台选择................39第4章智能人脸识别系统的设计与实现4.1所用系统概述Android是一种移动智能设备(、平板电脑等)操作系统，是建立在Linux开源系统基础之上，是完全为开发移动端系统而存在的软件。Android操作系统目前市场占有率达到80%以上，处于绝对的首位。...............4.2开发平台选择服务器：东芝L-700型笔记本，处理器为酷睿i3、主频为2.2Hz，6GB内存，操作系统为Win7家庭普通版。本文所有的图像处理及实验仿真和软件开发都在其上完成。...............

6、结论本文设计了一种智能人脸识别三重门禁系统，为一些高安全等级场所提供安全保证方案。本系统由移动端、嵌入式门禁端和后台服务器端组成，移动端采用Android系统，主要作用是验证申请入门人员身份；嵌入式门禁端主要作用为采集人脸图片，上传后台确认身份，控制门禁的开闭；后台服务器端主要进行图像的人脸匹配识别，以及与数据库中权限人身份进行匹配，成功后给嵌入式门禁端确权放行。