具有红外测温功能的人脸识别门禁系统设计.pdf

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1、科技信息高校理科研究具有红外测温功能的人脸识别门禁系统设计安徽国防科技职业学院机电工程系侯国栋常迎梅［摘要］本文介绍了一种新的具有红外测温功能的人脸识别门禁系统设计，它在原有的IC卡门禁系统上增加红外测温功能，并采用IC卡信息加人脸特征进行身份识别取代单一的IC卡的方式，使门禁系统不但能够阻止具有发烧高温特征的患者入内,极大减少其他人员的感染几率，并具有人脸识别技术的高安全性，这种门禁系统更安全，更易被人接受。实验证明，该系统能够起到很好的实际应用效果。［关键词］非接触式门禁系统红外测温人脸识别0.引言息，所以在本文中就

2、选择它作为人脸图像的表征（图2是小波分解后的门禁系统是一种新型的公共安全管理系统，集微机自动识别技术人脸图像）。和现代安全管理措施为一体，是小区出入口实现安全防范管理的有效在本识别方法中，将预处理过的人脸图像先进行2层小波分解，取途径。为业主和工作人员提供了方便和安全,对使用者的人身与财产安2层分解后的LL小波系数作为人脸的表征，此时人脸图像的维数就已全起到很大的防护作用，现在应用已经非常广泛[1][2][3]。经大大的下降了，然后对此系数进行傅里叶变换并取模，得到人脸图像随着人们对自身安全和健康要求的不断提高，原有接触

3、式门禁系对平移变化不敏感的频域信息，再对该频域信息的坐标进行对数变换，统缺点不断显露。其接触式的身份验证方法可能直接导致发热类疫情从而将人连图像的尺度变换转化为平移变化，最后将结果表示成极坐的传播，而且其身份验证的凭证存在易遗失、伪造的危险。因此许多国标的形式，从而也将人脸图像的旋转变化也转化为平移变化。再进行一家纷纷采取措施，主要方法是在原有门禁基础上增加采用手持式的红次傅里叶变换并取模，最终得到了对平移和尺度以及旋转变化不变的外测温仪检测。该方式的优点是不接触皮肤，对人体无任何害处，而且傅里叶变换特征。速度快，在1秒

4、钟内就能鉴别被检测者是否发烧。但是缺点是增加了检主成分分析(PCA)是一种经典的统计方法，它对多元统计观测数据测者的感染几率，给他们造成很大的心理负担。如果采用人脸识别来提的协方差结构进行分析，求出能简约地表达这些数据依赖关系的主成高安全性，非接触式红外测温来检验申请者是否发烧，就可以有效地解分。具体地说，通过线性变换将原始n维观测矢量化为个数相同的一组决该问题[4]。新特征，即每一个新特征都是原始特征的线性组合。如果这些新特征互1.红外测温原理不相关，其中少数m个(m≤n)包含了原始数据的最重要的特征就是主任何温度超过

5、绝对零度的物体，都会以电磁波的形式向外界辐射成分。因此，主成分分析是一种特征抽取的方法。对于一个给定的观测出能量。所辐射能量的大小，直接与该物体的温度有关，并且与该物体样本集(x1,…,xi,…,xn),我们假设其均值为零（不为零的需做平移处理）则热力学温度的4次方成正比。用公式可表达为：该样本集的主成分方向是矩阵（1）的特征向量。44nE=σε(T-T)1T0c=Σ（1）xi·xi式中：E为辐射出射度，W/m3；σ为斯蒂芬———波尔兹曼常数，ni=15.67×10-8W/(M2K4)；ε为物体的辐射率；T为物体的温度；

6、K为物体周围那些对应的特征值非零的特征向量在观测样本集所能张成的空间的环境温度。之中，因此主成分方向可以表示成观测样本的线性组合。把观测向量在根据上面的公式，测量出所发射的E，就可得出温度。利用这个原这些特征向量上进行投影，可获得一组坐标系数，它代表了该图像在主理制成的温度测量计叫红外温度计，这种测量不需要与被测对象接触。成分子空间的位置，可作为分类的依据。因此属于非接触式测量。红外温度计可用于很宽温度范围的测温，对得到的傅里叶不变特征用主成分分析的方法来进行特征提取，从———50℃直至高于3000℃。得到用于人脸识别的

7、识别特征。用得到的人脸识别特征来训练支持向人体的体温一般保持在36.5℃左右，是一个天然的生物红外辐射量机网络，最后用训练好的支持向量机进行识别。这种方法具有很高的识别率，并且计算量少，能够满足系统的实时性要求[7]。源。人体能量的45％是以红外辐射的形式散发的，因此完全可以利用红外测温进行测量。近30年来，非接触红外测温仪在技术上得到迅速4.门禁系统的总体设计发展，性能不断完善，功能不断增强，品种不断增多，适用范围也不断扩门禁系统由控制器、读卡器、电控锁、红外检测模块、人脸识别模大[5]。块、开门开关、识别卡和通信管理

8、器、管理主机、管理软件等组成。其中2.红外体温测量系统结构门禁控制器与读卡器通过RS485进行通信。系统总体构成如图3所示：本系统中设计的红外体温测量子系统是由主光学系统、检测元件、信号处理单元等几部分组成。测量系统原理如图1所示：图1红外体温测量系统组成框图3.人脸识别算法设计图3门禁系统的总体构成框图图2小波分解