摘要：人臉識別技術是以生物特征為基礎進行的，對于識別身份具有特有優(yōu)勢，如今在身份識別中主要應用這種技術。該文介紹的高校公寓門禁管理系統(tǒng)就是以人臉識別技術為基礎進行設計的，經(jīng)過實踐，表明這種門禁系統(tǒng)識別具有穩(wěn)定、良好的人臉識別和運行效果，可以更好地實現(xiàn)高校學生公寓門禁安全管理。

關鍵詞：人臉識別技術;門禁管理系統(tǒng);設計與研究

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）05-0188-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

高校學生公寓是所有學生重要的出入場所，公寓管理的重要內(nèi)容就是安全管理，要使學生公寓達到有效的安全管理，利用設計相應比較人性化、高智能的門禁控制管理系統(tǒng)，能夠在公寓的出入口進行研究和設計，進而更好地實現(xiàn)學生公寓真正安全。如今科技信息技術及計算機技術高速發(fā)展，以生物特征為基礎的識別技術在門禁管理系統(tǒng)中不斷應用，并擴展了應用范圍。以生物特征為基礎的識別門禁管理系統(tǒng)是根據(jù)人體生物特征進行辨識的管理系統(tǒng)，通常有指紋、掌紋、語音、人臉等各種識別技術。傳統(tǒng)識別技術通常是對認證通行碼、識別卡、證件等進行識別的，這種識別方法存在的缺陷是容易偽造、遺失、識別效率低等，因此，如今越來越重視以生物特征進行識別的方法。在這些生物特征識別技術當中，人臉識別技術的優(yōu)點是安全可靠、穩(wěn)定、精準等，人們很容易接受，已經(jīng)逐步成為進行身份識別的重要方法。高校學生公寓門禁的具體狀況是具有突發(fā)性強和瞬時性，并且任務量，因此可以設計成人臉識別技術為基礎的公寓門禁管理系統(tǒng)。

1 高校門禁系統(tǒng)實施人臉識別技術應用的設計方案

根據(jù)網(wǎng)絡版設計成單向門禁管理系統(tǒng)。第一，進行各個學生公寓所有人員人臉圖像數(shù)據(jù)收集，建立相應數(shù)據(jù)庫[1]。需要對每個的不同姿態(tài)、光照、表情條件下的人臉圖像進行采集，大于每個要有5-10張照片，這些圖像照片信息都要保存到數(shù)據(jù)庫當中。人進出相應公寓樓時，在樓門人口前，有相應的高清攝像頭進行拍照，對其進行人臉圖像實施采集，把其人臉信息利用網(wǎng)絡傳送到PC，和人臉數(shù)據(jù)庫當中的人臉信息實施對比和記錄。假如對比成功，PC會發(fā)送開門信號到門禁的硬件系統(tǒng)，進而打開樓門;假如對比失敗，就會拒絕開門，同時對訪問者人臉信息數(shù)據(jù)實施記錄，并把它存儲到PC，同時發(fā)出警告信息，同時提示公寓管理員。而在人們出公寓樓時，可以利用按樓門內(nèi)側的開門按鈕進行開門。

2 門禁系統(tǒng)的硬件設計

門禁系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)結構包括PC、攝像頭、門禁控制器等，如圖1所示。人臉識別硬件系統(tǒng)的應用過程中，系統(tǒng)的核心是PC，利用USB接口連接攝像頭，把攝像頭所傳人的人臉圖像信息進行有效接收，并實施預處理、檢測和定位、比對等各種操作，以此得到最后結果，并發(fā)出信號給門禁控制器，或者發(fā)出提示信，同時在電腦上存儲來訪者圖像信息，并對通行人員進出日志進行接收和準確[2]。門禁系統(tǒng)管理軟件被安裝在PC上，應用配置較高的臺式機。在PC上的系統(tǒng)軟件可以安裝Win-dows XP。應用DirectShow技術進行控制攝像頭，進行預覽圖像，同時一邊預覽一邊實時抓拍視頻，把視頻傳輸?shù)絇C?？梢詰肁NC酷睿HD1080P高清版，在每棟樓的大門前各設立一臺，可以實施人臉自動跟蹤，讓人臉圖像一直處于畫面中央位置，同時對大小調(diào)整使其符合窗口大小。這個通信媒介，是以交換機、局域網(wǎng)等各種網(wǎng)絡設備進行連接PC和各門禁控制器。并且，門禁日志數(shù)據(jù)及其他各種控制信號的傳輸是利用局域網(wǎng)傳輸?shù)?。因此，應用高校校園網(wǎng)進行門禁控制器和PC的連接。應用的網(wǎng)絡是實施總線型拓撲結構，對新門門禁控制器的安裝新和日常維護。用AT89C51單片機實現(xiàn)門禁控制器設計。門禁控制器可以把門鈴產(chǎn)生的脈沖傳送到PC，進而讓PC啟動攝像頭實施拍照。另外進行PC所傳送的控制信號進行接收，進行公寓大門開啟或者是對其提示警告。門鎖設計是門禁系統(tǒng)當中的機械控制部件，其質(zhì)量會對門禁質(zhì)量有直接影響。選擇門鎖通道根據(jù)門的材質(zhì)決定?？梢詰秒姴彐i，通電關閉，斷電打開。在有人要進入公寓樓，按門鈴。門鈴發(fā)送開門信號給門禁控制器。在人臉識別失敗后，門鈴發(fā)出警報信息。UPS可以提供連續(xù)電源給硬件系統(tǒng)。在門的內(nèi)側有個開關，出門時按動按鈕就可以出門。

3 門禁系統(tǒng)的軟件設計

門禁系統(tǒng)的人臉識別軟件系統(tǒng)是其核心，要把它安裝到PC上，結合相應軟件功能對其進行劃分，分別有圖像采集、人臉圖像預處理、人臉檢測模塊，人臉特征提取和識別等四個模塊[3l。相應的軟件系統(tǒng)結構如下圖。

3.1圖像采集模塊

這個模塊是利用Directshow進行靜態(tài)圖像實施捕捉。建立視頻捕捉類CCaptVideo，編程過程中要應用3個函數(shù)進行視頻捕捉。第一，intNumb_Devices（HWND hlist），這個函數(shù)是對當前系統(tǒng)所安裝的視頻捕捉設備實施列舉。第二，HRESULT int（int iDeviceID.HWND hWnd），視頻捕捉窗口句柄是用hWnd表示，視頻捕捉設備序號是使用iDeviceID表示。第三，void Grab-OneWindow（BOOL bGrab）;進行GrabOneWindow（true）調(diào)用，能進行靜態(tài)人臉圖像捕獲，同時保存到硬盤上。

3.2 圖像預處理

利用人臉圖像初步分析處理，進而去除噪音，強化有用信息，復原出現(xiàn)老化現(xiàn)象的圖像，進行提取人臉特征作比對準備。實施進行相應的復原，為特征提取和人臉比對做準備。圖像預處理是就那些人臉圖像尺度歸一、灰度化并實施歸一、直方圖均衡并實施邊緣檢測，對背景、光照等因素的影響進行有效消除，進而有效從復雜背景中提取人臉信息。

3.3 人臉檢測

實施圖像預處理后，實施人臉檢測，能夠進行人臉區(qū)域圖像有效獲取，可以結合膚色進行獲取，利用膚色進行非線性分段色彩的變換來完成。在圖像當中分離出膚色區(qū)域，接著實施Adaboost檢測。這是結合人的五官特點進行區(qū)域劃分的，人兩個眼睛對稱、其下是鼻子、再下面是嘴巴。要進行特征實施準確提取，并實施人臉區(qū)域定位。圖像處理的重點是準確定，假如是人臉，就會進行人臉區(qū)域準確標出;否則，就不能實施今后的圖像處理及分析。

3.4 提取特征

提取特征是指有效降低特征空間維數(shù)，并對有用識別信息盡可能地保留，也就是保留人臉特征。提取特征模塊當中，應用以離散小波分解為基礎的變換方法，應用的是模糊姿勢、表情、光照等因素產(chǎn)生的影響。在具體實驗中，應用二次小波變換技術，實施定位入臉圖像。人臉圖像利用二次小波變換，圖像維數(shù)降低了，在其低頻部分是有用的能力和信息，并且，圖像敏感位置經(jīng)小波變換后，形成的特征有較大矢量模。這有利于人臉識別。

3.5人臉識別

在進行人臉識別時，應用識別算法，同時與人臉數(shù)據(jù)庫當中的人臉特征實施對比，檢測與之相匹配的人臉。人臉識別模塊當中，要進行不同人臉圖像實施采集，建立用戶人臉圖像集，組成相應的人臉圖像模型，同時要在各用戶文件夾當中存儲其模型信息。接著利用相應模型進行檢測人臉圖像樣本，要對人臉圖像模型實施分解，變成相應的前額、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等區(qū)域，有效實施這些區(qū)域有序檢測和識別，對人臉觀察序列實施有效提取，也就是人臉特征向量，接著和人臉數(shù)據(jù)庫當中的人臉模型實施對比，利用前向一后向算法獲得二者似然率。最大的似然率人臉模型就是和進行識別的人臉模型。

3.6 識別結果輸出

假如獲取了相匹配的人臉，就要對其人臉圖像進行輸出，同時，PC發(fā)出開門信號給門禁管理器;假如獲得的人臉圖像不匹配，就會發(fā)出識別錯誤信息，同時，PC發(fā)出相應提示信息給管理員。具體實驗過程中，應用的開發(fā)平臺是Microsoft的VC++6.0，同時要對OpenCV所提供的開源代碼進行充分有效利用，結合相應數(shù)據(jù)庫進行系統(tǒng)開發(fā)，相應的核心算法應用的是模塊化設計，進行增強了算法的可移植性。

4 實驗測試研究

為了進行系統(tǒng)驗證，可以應用Yale人臉數(shù)據(jù)庫和實際高校學生數(shù)據(jù)進行共同實驗測試，進行實驗測試時，要在兩個庫當中分別選取30人組成一個小組，每個人要采集15張人臉圖片，測試時是每組450張圖片[4]。圖像是人臉在不同情況下的照片，分別是不同時間、光照、背景、表情等情況下的照片。照片尺寸是128x128像素，對每個人臉圖像的差異性和變化進行了有效反應。對圖像庫當中的人臉圖像實施分組，以400張作訓練樣本，以50張作測試樣本。在實驗過程中，Yale數(shù)據(jù)組訓練人臉模版平均需要10.1秒，進行人臉的識別平均需要0.5s，進行人臉識別率能夠達到95%，誤識別率是1.2%;實測數(shù)據(jù)組的訓練時間比Yale組的要低一點，而其他數(shù)據(jù)和Yale組基本相同。進而表明，這個門禁系統(tǒng)的識別率和具體實時運行效果比較理想。

5 結束語

近幾年高校不斷擴大招生，高校學生不斷人數(shù)，學生安全是高校管理的重點，高校學生公寓門禁管理是學生安全管理的重要部分。本文進行人臉識別技術和高校公寓門禁系統(tǒng)有效結合，所設計的學生公寓門禁系統(tǒng)比較安全，要具有高智能性。以不同情況下實施人臉識別實驗，具有很好的測試結果。所設計的門禁系統(tǒng)具有很高的識別率，并具有很高的實時性，能對高校學生公寓門禁安全管理有效保證和滿足。

參考文獻：

[1]司鳳玲，程建政.基于嵌入式人臉識別門禁系統(tǒng)的研究[J].電腦知識與技術，2017（34）.178-179.

[2]王越，瞿少成，陳青松.基于人臉識別技術的社區(qū)智能門禁系統(tǒng)的實現(xiàn)[Jl.電子測量技術，2018（16）.

[3]袁宜峰，薛雪，匡付華.基于人工智能的智慧建筑管理系統(tǒng)應用[J].機電工程技術，2019（5）.

[4]張?zhí)锟?人臉識別：知人知面不知“新”[J].當代工人，2018（15）.

【通聯(lián)編輯：李雅琪】

收稿日期：2019-12-25

基金項目：廣東省職業(yè)技術教育學會第三屆理事會科研項目2019-2020年度立項課題：以工學交替為載體探索現(xiàn)代學徒制人才培養(yǎng)模式——以計算機網(wǎng)絡技術專業(yè)為例（201907216）

作者簡介：蕭曉栩（1980-），男，廣東茂名人，碩士，講師，廣州涉外經(jīng)濟職業(yè)技術學院，研究方向為人工智能、網(wǎng)絡安全。