[发明专利]一种使用人脸识别的访客系统在审
申请号: | 201811166455.5 | 申请日: | 2018-10-07 |
公开(公告)号: | CN109272624A | 公开(公告)日: | 2019-01-25 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 常熟安智生物识别技术有限公司 |
主分类号: | G07C9/00 | 分类号: | G07C9/00;G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 215500 江苏省苏州市常熟市高*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 人脸识别 电源驱动电路 音频输出电路 电路 访客系统 人脸采集 电源 喇叭 人脸图像提取 通信转换电路 门禁控制器 数字化处理 近红外光 可视信息 逻辑通信 音频提示 摄像头 对讲 访客 住户 传输 配置 | ||
一种使用人脸识别的访客系统,包括电源、电源驱动电路、人脸采集电路、SD卡、SD卡接口电路、cortex A8以上ARM处理器、LCD显示电路、LCD显示屏、音频输出电路、喇叭、RS232/485通信转换电路、门禁控制器,电源通过电源驱动电路与cortex A8以上ARM处理器相连,人脸采集电路与cortex A8以上ARM处理器相连,SD卡通过SD卡接口电路与cortex A8以上ARM处理器相连,cortex A8以上ARM处理器通过LCD显示电路将对讲可视信息传输到LCD显示屏,通过音频输出电路将音频提示通过喇叭传出,cortex A8以上ARM处理器对人脸识别和电路之间的逻辑通信进行控制,cortex A8以上ARM处理器配置近红外光led摄像头,对住户和访客进行人脸图像提取和数字化处理。
技术领域
本发明涉及一种使用人脸识别的访客系统,属于第三代生物识别技术领域。
背景技术
访客机,访客系统是一款集计算机技术、射频识别技术、指纹生物识别、触摸屏手写技术、文字识别(OCR)技术、热敏打印技术、条码技术、数码摄像技术、自动制证技术、硬件加密技术、网络技术于一体,全面记录、保存来访者来访人员的证件信息、图像信息及进出信息并对来访数据提供便捷的多方式查询,将目前手工填写出入登记管理、电话咨询被访人等传统方式转变为高科技的计算机化、数字化处理,消除了手写登记填写时间长,信息缺失虚假多,不易保存,信息查询困难等种种弊端。访客机又称“访客自动登记安全管理系统”。它取代手写来访登记,利用现代化信息技术,真正做到人员、证件、照片三者统一。
现有技术中,大多数采用的是卡式管理,比较先进的采用的是生物技术进行验证管理,而人脸识别生物技术在这个领域刚刚发展。用人脸识别进行身份认证时,获取的是人脸的图像特征。因此,不存在任何由于脸部表面的损伤、磨损、干燥或太湿等带来的识别障碍。用人脸识别进行身份认证,获取人脸图像时,脸部无须与设备接触,即可完成识别。这种方式没有接触设备时的不卫生的问题以及脸部表面特征可能被复制所带来的安全问题,并避免了被当作审查对象的心理不适,同时也不会因脏物污染后无法识别。用户接受度好。除了无需与扫描器表面发生直接接触以外,这种非侵入性的扫描过程既简单又自然,减轻了用户由于担心卫生程度或使用麻烦而可能存在的抗拒心理。因为有了前面的活体识别和非接触式2个方面的特征,确保了使用者的人脸特征很难被伪造。所以人脸识别系统安全等级高,特别适合于安全要求高的场所使用。相比现有技术有以下优点:(1)属于生理特征,不会磨损,较难伪造,具有很高安全性。(2可实现非接触式测量,卫生性好,易于为用户接受。以上技术存在的缺点是:采集设备有特殊要求,设计相对复杂,制造成本高。
发明内容
本发明的目的。
本发明就是为了员工和访客的区别,让员工使用人脸,访客使用身份证打卡,而提出的一种使用人脸识别的访客系统。
本发明所采用的技术方案。
一种使用人脸识别的访客系统,包括电源、电源驱动电路、人脸采集电路、SD卡、SD卡接口电路、cortexA8以上ARM处理器、LCD显示电路、LCD显示屏、音频输出电路、喇叭、RS232/485通信转换电路、门禁控制器,电源通过电源驱动电路与cortex A8以上ARM处理器相连,人脸采集电路与cortex A8以上ARM处理器相连,SD卡通过SD卡接口电路与cortexA8以上ARM处理器相连,cortexA8以上ARM处理器通过LCD显示电路将对讲可视信息传输到LCD显示屏,通过音频输出电路将音频提示通过喇叭传出,cortexA8以上ARM处理器对人脸识别和电路之间的逻辑通信进行控制,cortex A8以上ARM处理器配置近红外光led摄像头,对住户和访客进行人脸图像提取和数字化处理,其中人脸识别按照以下步骤进行:
第一步、训练及投影人脸图像,通过分类器的匹配得到五个候选的人脸图像,训练得到的最佳图像特征;
第二步、分类器中的五个候选人脸图像中找到最佳测试图像;
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