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[發明專利]一種嵌入式人臉識別門禁系統有效

專利信息
申請號: 201210564327.2 申請日: 2012-12-24
公開(公告)號: CN103035051A 公開(公告)日: 2013-04-10
發明(設計)人: 李軍;蒙仕格;范權昌;陳金 申請(專利權)人: 李軍
主分類號: G07C9/00 分類號: G07C9/00
代理公司: 佛山東平知識產權事務所(普通合伙) 44307 代理人: 詹仲國
地址: 510000 廣東省廣*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 嵌入式 識別 門禁 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及安防系統技術領域,尤其是涉及一種嵌入式人臉識別門禁系統。

背景技術

隨著計算機和網絡技術的發展,人們需要記住的口令也越來越多,像銀行卡密碼、郵箱密碼、QQ密碼之類,伴隨著生活節奏的加快,這些密碼也很容易就被遺忘,從而爆發“口令危機”。這時信息安全就展示了前所未有的重要性了,而身份識別作為保證信息安全的必要前提,也越來越受到重視。生物特征識別技術是根據每個人獨有的可以采樣和測量的生物學特征和行為學特征而進行身份識別的技術。由于生物特征不像各種證件類持有物那樣容易竊取,也不像密碼、口令那么容易遺忘或破解,所以在身份識別上體現了獨特的優勢,近年來在國際上被廣泛研究。

綜合各種生物特征識別技術的特點,考慮人們對信息安全方面的需求,人臉識別技術比較符合人們的要求,人臉識別的準確性雖然不如虹膜、指紋等的識別,但是由于其直觀性和無侵害性而最為人們所接受。

在安防設備日益受到重視的今天,生物識別技術取得了巨大的發展,人臉識別技術作為生物識別方法中應用最廣泛的技術之一,更是發展迅速。人臉識別門禁系統是人臉識別技術中的一種重要應用場合,具有廣泛的應用前景。目前大多數的人臉識別門禁系統是基于PC機的,這具有成本較高,體積較大的缺陷。

發明內容

本發明的目的就是為了解決現有技術之不足而提供的一種結構簡單,成本低,體積小的嵌入式人臉識別門禁系統。

本發明是采用如下技術解決方案來實現上述目的:一種嵌入式人臉識別門禁系統,其特征在于,它包括人臉識別子系統、顯示設備、門禁控制系統和電子門鎖,人臉識別子系統包括人臉資料庫訓練部分和人臉識別部分,人臉資料庫訓練部分經過人臉檢測、預處理和特征提取過程采集人臉信息并加以保存,作為人臉識別部分的檢測依據;人臉識別部分連接門禁控制系統并根據人臉識別結果向其發出執行相關動作指令;門禁控制系統包括嵌有操作系統的CPU處理器、RAM內存、FLASH存儲器電子組件,主要功能是根據人臉識別子系統發來的指令,執行相關動作。

作為上述方案的進一步說明,所述人臉識別子系統以USB攝像頭作為視頻采集設備,采用觸摸屏作為輸入,在采集到的圖像中進行人臉定位,定位人臉后進行特征提取,然后把采集的特征臉和人臉資料庫中的人臉資料進行特征對比,同時可進行對人臉特征的儲存。

所述門禁驅動系統中的操作系統采用Linux操作系統,采用基于V4L2規范的API函數,實現對視頻采集設備的驅動控制功能,并利用雙幀緩存技術優化圖像采集。

所述門禁控制系統采用以ARM11芯片作為CPU處理器的嵌入式核心板,電子門鎖與嵌入式核心板之間連接有信號放大器。

本發明采用上述技術解決方案所能達到的有益效果是:

本發明圍繞如何將人臉識別門禁系統智能化,小型化問題,運用嵌入式設備的設計方法,針對家用或人數較少等應用場合,分析了常見人臉識別算法和圖像預處理方法,提出以ARM11為系統CPU,以Linux為操作系統,以LBP+PCA+嶺回歸方法為人臉識別算法的方案,開發的嵌入式人臉識別門禁系統,解決了現有技術中基于PC機的人臉識別門禁系統,具有成本較高,體積較大的缺陷。

附圖說明

圖1為本發明的結構示意圖;

圖2為人臉識別子系統檢測識別算法流程圖;

圖3為視頻采集部分的圖像采集流程圖。

附圖標記說明:1、人臉識別子系統??1-1、人臉資料庫訓練部分??1-2、人臉識別部分??2、顯示設備??3、門禁控制系統??4、電子門鎖??5、門??6、打開視頻設備??7、查詢設備功能??8、查詢視頻設備輸入??9、設置選擇視頻標準??10、設置選擇視頻標準??11、循環采集圖像??12、關閉視頻設備。

具體實施方式

如圖1、圖2所示,本發明一種嵌入式人臉識別門禁系統,它包括人臉識別子系統1、顯示設備2、門禁控制系統3和電子門鎖4,電子門鎖4的插銷位于門5的上方,當它吸合時門打開,當它復位時門被鎖住。人臉識別子系統1包括人臉資料庫訓練部分1-1和人臉識別部分1-2,人臉資料庫訓練部分經過人臉檢測、預處理和特征提取過程采集人臉信息并加以保存,作為人臉識別部分的檢測依據;人臉識別部分連接門禁控制系統并根據人臉識別結果向其發出執行相應動作指令。在人臉識別子系統操作過程中,它包括以下四個階段:

1、人臉檢測:在系統的初始化階段,計算機會不斷的檢測攝像頭獲取到的圖像是否有人臉。

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