[发明专利]一种嵌入式人脸识别门禁系统有效
申请号: | 201210564327.2 | 申请日: | 2012-12-24 |
公开(公告)号: | CN103035051A | 公开(公告)日: | 2013-04-10 |
发明(设计)人: | 李军;蒙仕格;范权昌;陈金 | 申请(专利权)人: | 李军 |
主分类号: | G07C9/00 | 分类号: | G07C9/00 |
代理公司: | 佛山东平知识产权事务所(普通合伙) 44307 | 代理人: | 詹仲国 |
地址: | 510000 广东省广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 嵌入式 识别 门禁 系统 | ||
技术领域
本发明涉及安防系统技术领域,尤其是涉及一种嵌入式人脸识别门禁系统。
背景技术
随着计算机和网络技术的发展,人们需要记住的口令也越来越多,像银行卡密码、邮箱密码、QQ密码之类,伴随着生活节奏的加快,这些密码也很容易就被遗忘,从而爆发“口令危机”。这时信息安全就展示了前所未有的重要性了,而身份识别作为保证信息安全的必要前提,也越来越受到重视。生物特征识别技术是根据每个人独有的可以采样和测量的生物学特征和行为学特征而进行身份识别的技术。由于生物特征不像各种证件类持有物那样容易窃取,也不像密码、口令那么容易遗忘或破解,所以在身份识别上体现了独特的优势,近年来在国际上被广泛研究。
综合各种生物特征识别技术的特点,考虑人们对信息安全方面的需求,人脸识别技术比较符合人们的要求,人脸识别的准确性虽然不如虹膜、指纹等的识别,但是由于其直观性和无侵害性而最为人们所接受。
在安防设备日益受到重视的今天,生物识别技术取得了巨大的发展,人脸识别技术作为生物识别方法中应用最广泛的技术之一,更是发展迅速。人脸识别门禁系统是人脸识别技术中的一种重要应用场合,具有广泛的应用前景。目前大多数的人脸识别门禁系统是基于PC机的,这具有成本较高,体积较大的缺陷。
发明内容
本发明的目的就是为了解决现有技术之不足而提供的一种结构简单,成本低,体积小的嵌入式人脸识别门禁系统。
本发明是采用如下技术解决方案来实现上述目的:一种嵌入式人脸识别门禁系统,其特征在于,它包括人脸识别子系统、显示设备、门禁控制系统和电子门锁,人脸识别子系统包括人脸资料库训练部分和人脸识别部分,人脸资料库训练部分经过人脸检测、预处理和特征提取过程采集人脸信息并加以保存,作为人脸识别部分的检测依据;人脸识别部分连接门禁控制系统并根据人脸识别结果向其发出执行相关动作指令;门禁控制系统包括嵌有操作系统的CPU处理器、RAM内存、FLASH存储器电子组件,主要功能是根据人脸识别子系统发来的指令,执行相关动作。
作为上述方案的进一步说明,所述人脸识别子系统以USB摄像头作为视频采集设备,采用触摸屏作为输入,在采集到的图像中进行人脸定位,定位人脸后进行特征提取,然后把采集的特征脸和人脸资料库中的人脸资料进行特征对比,同时可进行对人脸特征的储存。
所述门禁驱动系统中的操作系统采用Linux操作系统,采用基于V4L2规范的API函数,实现对视频采集设备的驱动控制功能,并利用双帧缓存技术优化图像采集。
所述门禁控制系统采用以ARM11芯片作为CPU处理器的嵌入式核心板,电子门锁与嵌入式核心板之间连接有信号放大器。
本发明采用上述技术解决方案所能达到的有益效果是:
本发明围绕如何将人脸识别门禁系统智能化,小型化问题,运用嵌入式设备的设计方法,针对家用或人数较少等应用场合,分析了常见人脸识别算法和图像预处理方法,提出以ARM11为系统CPU,以Linux为操作系统,以LBP+PCA+岭回归方法为人脸识别算法的方案,开发的嵌入式人脸识别门禁系统,解决了现有技术中基于PC机的人脸识别门禁系统,具有成本较高,体积较大的缺陷。
附图说明
图1为本发明的结构示意图;
图2为人脸识别子系统检测识别算法流程图;
图3为视频采集部分的图像采集流程图。
附图标记说明:1、人脸识别子系统 1-1、人脸资料库训练部分 1-2、人脸识别部分 2、显示设备 3、门禁控制系统 4、电子门锁 5、门 6、打开视频设备 7、查询设备功能 8、查询视频设备输入 9、设置选择视频标准 10、设置选择视频标准 11、循环采集图像 12、关闭视频设备。
具体实施方式
如图1、图2所示,本发明一种嵌入式人脸识别门禁系统,它包括人脸识别子系统1、显示设备2、门禁控制系统3和电子门锁4,电子门锁4的插销位于门5的上方,当它吸合时门打开,当它复位时门被锁住。人脸识别子系统1包括人脸资料库训练部分1-1和人脸识别部分1-2,人脸资料库训练部分经过人脸检测、预处理和特征提取过程采集人脸信息并加以保存,作为人脸识别部分的检测依据;人脸识别部分连接门禁控制系统并根据人脸识别结果向其发出执行相应动作指令。在人脸识别子系统操作过程中,它包括以下四个阶段:
1、人脸检测:在系统的初始化阶段,计算机会不断的检测摄像头获取到的图像是否有人脸。
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