生物識(shí)別門禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

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1、www.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術(shù)有限公司生物識(shí)別門禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案本文所設(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)門禁控制器在通過攝像頭采集人臉圖像的同時(shí)另一個(gè)可以通過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USB接口實(shí)現(xiàn)相互通信，服務(wù)器端軟件對兩個(gè)門禁識(shí)別器軟件的連接實(shí)現(xiàn)多線程處理。目錄1.生物識(shí)別門禁系統(tǒng)的工作原理2.生物識(shí)別門禁系統(tǒng)的發(fā)展3.生物識(shí)別門禁系統(tǒng)方案簡述1.生物識(shí)別門禁系統(tǒng)的工作原理www.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術(shù)有限公司

2、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。本系統(tǒng)使用主成分分析算法實(shí)現(xiàn)對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Karhu

3、nen-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。2利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人臉圖像進(jìn)行識(shí)別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?，基本思想是通過網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)的極小值來調(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)妮敵觥Ｏ到y(tǒng)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人臉識(shí)別的的具體過程有以下幾步：1）產(chǎn)生一個(gè)訓(xùn)練集，訓(xùn)練集用于BP網(wǎng)絡(luò)

4、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，所以在應(yīng)用中應(yīng)有充分人臉對象的樣本采集。2）設(shè)計(jì)BPwww.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術(shù)有限公司網(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網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，直到對所有訓(xùn)練樣本，網(wǎng)絡(luò)都能給出滿意的結(jié)果時(shí)，

5、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)測試樣本作用到輸入端時(shí)，經(jīng)過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)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

6、，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)指紋檢測能力，內(nèi)含8位模數(shù)轉(zhuǎn)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0.5s;指紋識(shí)別比對時(shí)間不超過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GABOR濾波，減弱噪聲、改進(jìn)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)庫進(jìn)行特征匹配并得

7、出結(jié)果。www.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術(shù)有限公司2.生物識(shí)別門禁系統(tǒng)的發(fā)展傳統(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)到上萬維，計(jì)算工作量大，特征提取速度慢。針對PCA算法的不足，也有研究者提出了獨(dú)立分量分析法（ICA，IndependentComponentAnalysis），在這些方面仍有待作進(jìn)一步探索。而且雖然BPwww.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術(shù)有限公司網(wǎng)絡(luò)取得了廣泛應(yīng)用，但其自身也存在一些缺陷和不足，主要包括網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢，且存在

8、局部問題。可采用變化的學(xué)習(xí)速率或自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率以及附加動(dòng)量法加以改進(jìn)和解決。將指紋識(shí)別與人臉識(shí)別相結(jié)合，進(jìn)行人臉圖像的一對一比對，所以識(shí)別速度更快，合法用戶與非法用戶的識(shí)別率均較高，提高了身份驗(yàn)證的可靠性和效率。人臉和指紋這兩個(gè)生物特征都具有很好的抗干擾性和不怕遺失的特性，而且識(shí)別率也非常，可以很好的解決傳統(tǒng)門禁系統(tǒng)如IC卡門禁所存在的不足，達(dá)到減少人為因素對門禁系統(tǒng)的影響的目的。因此，生物識(shí)別門禁系統(tǒng)適用于高度機(jī)密性場所保