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        基于虹膜識別的商務(wù)會館管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

        2017-07-20 20:47:54劉曉敏張艷麗樸順姬
        商場現(xiàn)代化 2017年12期
        關(guān)鍵詞:管理系統(tǒng)

        劉曉敏?張艷麗?樸順姬

        摘 要:企業(yè)商務(wù)會館使廣大的商務(wù)精英使用的一個(gè)交流、互助的平臺,這讓會員能夠長期結(jié)成戰(zhàn)略伙伴。由于基于虹膜的生物特征識別技術(shù)識別精度高、不能偽造以及具有非侵犯性等特點(diǎn),本文提出了基于虹膜識別的商務(wù)會館管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法。研究內(nèi)容包括:虹膜的識別技術(shù)和該系統(tǒng)開發(fā)過程。

        關(guān)鍵詞:商務(wù)會館;生物特征;虹膜識別;管理系統(tǒng)

        從信息時(shí)代的企業(yè)文化構(gòu)建考慮,商務(wù)會館是商務(wù)精英的交流、互助的平臺,它使得會員們成為長期合作伙伴;從微觀的經(jīng)濟(jì)效益理解,商務(wù)會館也是企業(yè)實(shí)力和尊榮的象征,它能夠提升企業(yè)形象、有效增強(qiáng)員工忠實(shí)度,在這方面都起到了較好的作用;它也給城市文化增添了新的亮點(diǎn),最終成為推動城市前進(jìn)的新動力。因此,一個(gè)商務(wù)會館管理系統(tǒng)應(yīng)該保證具有更新的技術(shù),能夠體現(xiàn)高科技的發(fā)展戰(zhàn)略。由于基于虹膜的生物特征識別技術(shù)常常具有識別精度高、不能偽造以及具有非侵犯性等特點(diǎn),所以在門禁系統(tǒng)、海關(guān)出入境、機(jī)場和金融等各個(gè)領(lǐng)域具有很廣的應(yīng)用。本書將虹膜識別技術(shù)用于會員的識別,并提出了基于虹膜識別的商務(wù)會館管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法并實(shí)現(xiàn)。

        一、虹膜識別過程介紹

        虹膜識別過程通常包括虹膜質(zhì)量評價(jià)、虹膜內(nèi)外輪廓定位以及虹膜識別算法設(shè)計(jì)。

        1.虹膜質(zhì)量評價(jià):在虹膜識別應(yīng)用中,一幅虹膜圖像的質(zhì)量常常由多測度共同決定。單一測度的虹膜圖像質(zhì)量評價(jià)結(jié)果不能較好的反映虹膜樣本的整體質(zhì)量狀態(tài)。本文研究思路從單一質(zhì)量測度評價(jià)向多質(zhì)量測度評價(jià)上轉(zhuǎn)換。這些年,最簡單的方法就是將單測度虹膜圖像質(zhì)量評價(jià)分值通過級聯(lián)方法進(jìn)行連接,通常先判斷單一的因子值是否能滿足質(zhì)量的要求,如果不滿足,馬上將其丟棄以便丟掉低質(zhì)量的虹膜圖像,如果滿足質(zhì)量要求,該方法將繼續(xù)測試下一個(gè)質(zhì)量的測度,直到所有的質(zhì)量測度檢查結(jié)束。這種方法可有效地將單一質(zhì)量變化突出的低質(zhì)量虹膜圖像去除,然而對多測度包括綜合作用下的虹膜圖像質(zhì)量變化的敏感性卻比較弱。于是也就使得多測度虹膜圖像質(zhì)量評價(jià)開始發(fā)展。

        2.虹膜內(nèi)外輪廓檢測:本文使用基于K-Means聚類和圓的Hough變換的算法檢測虹膜外輪廓、基于膚色信息檢測虹膜外輪廓和內(nèi)輪廓的檢測方法,經(jīng)過基于虹膜識別的商務(wù)會館管理系統(tǒng)的驗(yàn)證,證明這些方法都具有很好的分割效果。

        (1)基于K-Means聚類和圓Hough變換的方法檢測外輪廓:為了能更好地對虹膜外輪廓進(jìn)行檢測,本文使用基于K-Means聚類和圓的Hough變換方法檢測虹膜外輪廓,基于K-Means聚類和圓Hough變換檢測外輪廓的方法包括3部分,分別是基于共生直方圖特征的K-Means聚類分割方法、邊緣檢測和橢圓Hough變換準(zhǔn)確檢測人眼子圖像和改進(jìn)的基于圓的Hough變換檢測虹膜外輪廓。

        (2)在彩色圖像中,膚色是人臉的一個(gè)特征信息。它不依賴人的面部細(xì)節(jié)特征,它具有相對的穩(wěn)定的特征。在色度空間中,人臉的膚色分布展示出非常好的聚類性。利用膚色的特征可快速去除大量的背景因素同時(shí)可迅速得到目標(biāo)區(qū)域。

        (3)虹膜表面包含許多斑點(diǎn)、凹陷區(qū)和皺紋,這些特征具有豐富的信息并且終生不變,這些信息可以按照不同的特征形式被提取并進(jìn)行分析。本文使用了經(jīng)典的方法即Daugman提出的多尺度Gabor濾波器提取虹膜特征的方法對身份進(jìn)行識別。

        二、系統(tǒng)的需求分析

        根據(jù)用戶描述,本文將系統(tǒng)需求分為以下幾個(gè)部分:

        1.首先顧客進(jìn)入會館時(shí),需填寫會員注冊信息單;

        2.然后操作人員輸入會員的基本信息,然后采集虹膜圖像并且提取虹膜特征,最后根據(jù)會員的特征以及基本信息收取會員的會費(fèi),并且將所有信息,包括會員基本信息、虹膜特征信息、會員會費(fèi)全部寫入會員信息表中;

        3.如果會員是老會員,則采集虹膜圖像同時(shí)提取虹膜特征,然后將提取的虹膜特征與數(shù)據(jù)庫中存放的虹膜特征進(jìn)行匹配,如果匹配成功則完成各種消費(fèi),所有消費(fèi)的基本信息在基本信息的維護(hù)工作中完成,并將消費(fèi)信息存儲在基本信息表中,其中消費(fèi)信息可包括住宿、餐飲、娛樂、洗浴和商務(wù)等消費(fèi),完成各種消費(fèi)后,可以進(jìn)入結(jié)賬操作,同時(shí)產(chǎn)生費(fèi)用清單返回給會員。

        三、系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)

        如圖1所示,該系統(tǒng)包括4個(gè)模塊,分別是:會員基本信息處理模塊、基本信息管理

        模塊、會員消費(fèi)處理模塊和查詢打印消費(fèi)清單模塊。

        1.會員基本信息預(yù)處理模塊將調(diào)用輸入會員基本信息模塊,該模塊需要錄入數(shù)據(jù)會員的基本信息,接著將會員的基本信息寫入后臺會員基本信息表;然后將虹膜圖像傳遞給采集虹膜特征信息模塊,將虹膜圖像的信息轉(zhuǎn)成虹膜的特征信息;最后通過虹膜特征信息查詢會員的基本信息。

        2.基于虹膜識別的商務(wù)會館管理系統(tǒng)通過調(diào)用基本信息管理模塊可對系統(tǒng)的消費(fèi)基本信息和操作人員基本信息進(jìn)行管理,調(diào)用該模塊需輸入數(shù)據(jù)消費(fèi)的基本信息、操作人員基本信息和查詢信息。

        3.該模塊需得到模塊會員基本信息模塊傳遞過來的虹膜特征信息,該信息再傳給虹膜特征匹配模塊,這個(gè)過程會得到會員號,通過會員號會員消費(fèi)處理模塊將調(diào)用住宿處理模塊、餐飲處理模塊、商務(wù)處理模塊、洗浴處理模塊以及娛樂模塊,這些模塊將完成會員在會館中的所有消費(fèi),并且在會員消費(fèi)處理模塊中還提供了查詢和修改消費(fèi)信息表的模塊,該模塊可完成了消費(fèi)信息表的插入、刪除、修改等操作。

        4.該模塊需輸入虹膜特征信息、會員號和報(bào)表信息,通過虹膜特征信息或者會員號該模塊可完成查詢消費(fèi)信息模塊,這個(gè)模塊可以查詢會員在會館中的所有操作;并且查詢打印消費(fèi)清單模塊能通過報(bào)表信息調(diào)用打印消費(fèi)報(bào)表模塊,該模塊可完成月報(bào)表和年報(bào)表的輸出。

        四、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

        如圖2所示,該系統(tǒng)的主界面整體結(jié)構(gòu)為上中下三個(gè)部分,上面顯示系統(tǒng)的名稱,中間是系統(tǒng)功能菜單,包括會員基本信息預(yù)處理、基本信息管理、會員消費(fèi)處理和查詢打印消費(fèi)清單4個(gè)部分,點(diǎn)擊菜單中子菜單進(jìn)入功能模塊;最下面顯示了應(yīng)用該系統(tǒng)的商務(wù)會館的圖片信息。

        五、結(jié)語

        本文提出為了提高商務(wù)會館管理效率,使顧客的身份認(rèn)證具有高效性是必要的,但傳統(tǒng)的身份認(rèn)證方式卻降低了商務(wù)會館管理的效率。因此本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于虹膜識別技術(shù)的企業(yè)商務(wù)會館管理系統(tǒng),這大大提高了該系統(tǒng)的效率。

        參考文獻(xiàn):

        [1]J. Daugman. High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independence[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1993, 15(11).

        [2]J. Canny. A Computational Approach to Edge Detection[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1986, 8(6).

        [3]劉曉敏.虹膜識別中預(yù)處理算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D].哈爾濱:黑龍江大學(xué),2009.

        [4]劉鳳鳴.基于虹膜識別的酒店管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京:北京郵電大學(xué),2012.

        作者簡介:劉曉敏(1980- ),女,黑龍江佳木斯大學(xué)講師,碩士,主要從事計(jì)算機(jī)專業(yè)的教學(xué),研究方向?yàn)椋簣D像處理和模式識別;通訊作者:張艷麗(1974- ),女,黑龍江佳木斯大學(xué)講師,博士,主要從事農(nóng)業(yè)電氣化、電氣工程專業(yè)的教學(xué),研究方向:電氣控制、農(nóng)業(yè)智能控制、模式識別

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