生物識(shí)別門禁系統(tǒng)方案

《生物識(shí)別門禁系統(tǒng)方案》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。

1、www.uuzcc.com深圳市優(yōu)軟眾創(chuàng)技術(shù)有限公司生物識(shí)別門禁系統(tǒng)開發(fā)方案英唐眾創(chuàng)技術(shù)公司提出了一種在門禁系統(tǒng)中利用人臉識(shí)別技術(shù)與指紋識(shí)別技術(shù)等生物識(shí)別技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行身份驗(yàn)證的設(shè)計(jì)方案。實(shí)驗(yàn)表明，結(jié)合兩種技術(shù)將會(huì)提高身份識(shí)別的效率和可靠性，能解決傳統(tǒng)門禁系統(tǒng)的不足之處。生物識(shí)別門禁系統(tǒng)方案簡(jiǎn)述　　本文所設(shè)計(jì)的門禁系統(tǒng)由一個(gè)服務(wù)器和兩個(gè)門禁控制器組成，一個(gè)門禁控制器在通過(guò)攝像頭采集人臉圖像的同時(shí)另一個(gè)可以通過(guò)指紋采集儀采集指紋信息。管理服務(wù)器軟件并行連接兩個(gè)門禁識(shí)別器軟件，通過(guò)USB接口實(shí)現(xiàn)相互

2、通信，服務(wù)器端軟件對(duì)兩個(gè)門禁識(shí)別器軟件的連接實(shí)現(xiàn)多線程處理?！　∠到y(tǒng)基于嵌入式Windows平臺(tái)開發(fā)，有體積小，專用性強(qiáng)等特點(diǎn)?！　D像采集端利用DirectShow技術(shù)對(duì)攝像頭進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)視頻圖像的預(yù)覽，并在預(yù)覽的過(guò)程中對(duì)實(shí)時(shí)的視頻進(jìn)行抓拍，將抓拍圖像傳至嵌入式計(jì)算機(jī)主板，由基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別軟件進(jìn)行識(shí)別處理。　　指紋采集端由指紋采集儀獲取用戶指紋，并通過(guò)封裝在識(shí)別器內(nèi)部的指紋處理模塊進(jìn)行指紋比對(duì)。門禁控制器包括AT89S52芯片MBF200識(shí)別模塊、液晶顯示器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、

3、鍵盤、電源和電控鎖等部分組成。本識(shí)別系統(tǒng)軟件在Windows平臺(tái)上采用VC++6.0進(jìn)行開發(fā)，全部核心算法都采用模塊化設(shè)計(jì)，提高了算法的可移植性。4www.uuzcc.com深圳市優(yōu)軟眾創(chuàng)技術(shù)有限公司生物識(shí)別門禁系統(tǒng)的工作原理　　英唐眾創(chuàng)技術(shù)公司研發(fā)的這款生物識(shí)別門禁系統(tǒng)工作原理如下：1PCA對(duì)人臉圖像的特征提取　　由于攝像頭采集的人臉圖片的信息量往往很大，直接處理會(huì)產(chǎn)生龐大的計(jì)算量，所以在人臉識(shí)別之前要進(jìn)行特征提取。在降低特征空間的維數(shù)的同時(shí)，盡可能地保留識(shí)別信息，以達(dá)到分類的作用?！　”鞠到y(tǒng)

4、使用主成分分析算法實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉圖像的特征提取。主成分分析（principalcompONentanalysis，PCA）是多元統(tǒng)計(jì)分析中用來(lái)分析數(shù)據(jù)的一種方法，它是用一種較少數(shù)量的特征對(duì)樣本進(jìn)行描述以達(dá)到降低特征空間維數(shù)的方法，方法的基礎(chǔ)是Karhunen-Loeve展開式。K-L變換的優(yōu)點(diǎn)是去相關(guān)性好。這樣可以將圖像中大量無(wú)關(guān)的冗余信息去除，降低了之后運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度，同時(shí)也提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和收斂率?！　　　　　?利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人臉圖像進(jìn)行識(shí)別4www.uuzcc.com深圳

5、市優(yōu)軟眾創(chuàng)技術(shù)有限公司　　BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。（3層的BP網(wǎng)絡(luò)）。BP學(xué)習(xí)算法稱為誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǎ舅枷胧峭ㄟ^(guò)網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)的極小值來(lái)調(diào)整權(quán)重分布使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂于穩(wěn)定狀態(tài)，從而使網(wǎng)絡(luò)在接受未知輸入時(shí)也會(huì)給出適當(dāng)?shù)妮敵?。　　系統(tǒng)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人臉識(shí)別的的具體過(guò)程有以下幾步：　　1）產(chǎn)生一個(gè)訓(xùn)練集，訓(xùn)練集用于BP網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別方面訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)能夠按照學(xué)習(xí)算法調(diào)整結(jié)構(gòu)參數(shù)，以達(dá)到學(xué)習(xí)的目的。如果在實(shí)際應(yīng)用中，人臉的樣本可能只有1，2個(gè)，這樣就會(huì)導(dǎo)致BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本缺乏，所

6、以在應(yīng)用中應(yīng)有充分人臉對(duì)象的樣本采集。　　2）設(shè)計(jì)BP網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于樣本的一個(gè)特征，而輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)等于類別數(shù)。設(shè)計(jì)好網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，隱藏層神經(jīng)元數(shù)及所期望的網(wǎng)絡(luò)誤差，學(xué)習(xí)速率后，用上述主分量分析法取得的特征樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，直到對(duì)所有訓(xùn)練樣本，網(wǎng)絡(luò)都能給出滿意的結(jié)果時(shí)，學(xué)習(xí)訓(xùn)練完成。3）進(jìn)行識(shí)別。在此階段，當(dāng)一個(gè)未知類別樣本A作為一個(gè)測(cè)試樣本作用到輸入端時(shí)，經(jīng)過(guò)投影之后取得特征矩陣Y，利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)其進(jìn)行分類，考察各輸出節(jié)點(diǎn)的輸出，從而識(shí)別出所屬類別。3指紋識(shí)

7、別　　指紋識(shí)別傳感器采用固態(tài)指紋傳感器MBF200，它除可自動(dòng)檢測(cè)指紋外，還帶有多種接口模式，為電容性傳感器，其電容性傳感器陣列由二維金屬電極組成，所有金屬電極充當(dāng)一個(gè)電容板，接觸的手指充當(dāng)?shù)?個(gè)電容板，器件表面的鈍化層作為兩板的絕緣層。當(dāng)手指觸摸傳感器表面時(shí)，指紋的高低不平就會(huì)在傳感器陣列上產(chǎn)生變化的電容，從而引起二維陣列上電壓的變化，并形成指紋傳感圖像。采用標(biāo)準(zhǔn)COMS技術(shù)的電容性固態(tài)器件，具有500dpi的分辨率，傳感器面積為1.28cm×1.50cm.具有自動(dòng)指紋檢測(cè)能力，內(nèi)含8位模數(shù)轉(zhuǎn)

8、換器，可提供3種總線接口形式。5V工作電壓下的功耗小于70mW.指紋采集時(shí)間不超過(guò)0.5s;指紋識(shí)別比對(duì)時(shí)間不超過(guò)0.5s/枚；指紋誤識(shí)率小于百分之0.001。　　指紋識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)為：1）提取脊線方向，脊線頻率。2）經(jīng)過(guò)GABOR濾波，減弱噪聲、改進(jìn)4www.uuzcc.com深圳市優(yōu)軟眾創(chuàng)技術(shù)有限公司圖像質(zhì)量，以便于特征提取。3）特征提取。4.與指紋數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行特征匹配并得出結(jié)果。生物識(shí)別門禁系統(tǒng)總結(jié)　　傳統(tǒng)PCA方法在處理人臉圖像時(shí)，要將二維圖像矩陣轉(zhuǎn)換成一維的列向量，使圖像的維數(shù)達(dá)到上萬(wàn)維，