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1、www.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術有限公司生物識別門禁系統(tǒng)設計方案本文所設計的門禁系統(tǒng)由一個服務器和兩個門禁控制器組成，一個門禁控制器在通過攝像頭采集人臉圖像的同時另一個可以通過指紋采集儀采集指紋信息。管理服務器軟件并行連接兩個門禁識別器軟件，通過USB接口實現(xiàn)相互通信，服務器端軟件對兩個門禁識別器軟件的連接實現(xiàn)多線程處理。目錄1.生物識別門禁系統(tǒng)的工作原理2.生物識別門禁系統(tǒng)的發(fā)展3.生物識別門禁系統(tǒng)方案簡述1.生物識別門禁系統(tǒng)的工作原理www.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術有限公司
2、英唐眾創(chuàng)技術公司研發(fā)的這款生物識別門禁系統(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，直接處理會產(chǎn)生龐大的計算量，所以在人臉識別之前要進行特征提取。在降低特征空間的維數(shù)的同時，盡可能地保留識別信息，以達到分類的作用。本系統(tǒng)使用主成分分析算法實現(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)量的特征對樣本進行描述以達到降低特征空間維數(shù)的方法，方法的基礎是Karhu
3、nen-Loeve展開式。K-L變換的優(yōu)點是去相關性好。這樣可以將圖像中大量無關的冗余信息去除，降低了之后運用神經(jīng)網(wǎng)絡的結構復雜度，同時也提高了神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練效率和收斂率。2利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對人臉圖像進行識別BP網(wǎng)絡是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡。（3層的BP網(wǎng)絡）。BP學習算法稱為誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǎ舅枷胧峭ㄟ^網(wǎng)絡誤差函數(shù)的極小值來調(diào)整權重分布使神經(jīng)網(wǎng)絡收斂于穩(wěn)定狀態(tài)，從而使網(wǎng)絡在接受未知輸入時也會給出適當?shù)妮敵?。系統(tǒng)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對人臉識別的的具體過程有以下幾步：1）產(chǎn)生一個訓練集，訓練集用于BP網(wǎng)絡
4、在模式識別方面訓練網(wǎng)絡，使網(wǎng)絡能夠按照學習算法調(diào)整結構參數(shù)，以達到學習的目的。如果在實際應用中，人臉的樣本可能只有1，2個，這樣就會導致BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練樣本缺乏，所以在應用中應有充分人臉對象的樣本采集。2）設計BPwww.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術有限公司網(wǎng)絡并進行訓練。網(wǎng)絡的每一個輸入節(jié)點對應于樣本的一個特征，而輸出節(jié)點數(shù)等于類別數(shù)。設計好網(wǎng)絡層數(shù)，隱藏層神經(jīng)元數(shù)及所期望的網(wǎng)絡誤差，學習速率后，用上述主分量分析法取得的特征樣本對網(wǎng)絡進行反復訓練，直到對所有訓練樣本，網(wǎng)絡都能給出滿意的結果時，
5、學習訓練完成。3）進行識別。在此階段，當一個未知類別樣本A作為一個測試樣本作用到輸入端時，經(jīng)過投影之后取得特征矩陣Y，利用訓練好的網(wǎng)絡分類器對其進行分類，考察各輸出節(jié)點的輸出，從而識別出所屬類別?！?指紋識別指紋識別傳感器采用固態(tài)指紋傳感器MBF200，它除可自動檢測指紋外，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，所有金屬電極充當一個電容板，接觸的手指充當?shù)?個電容板，器件表面的鈍化層作為兩板的絕緣層。當手指觸摸傳感器表面時，指紋的高低不平就會在傳感器陣列上產(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。采用標準COMS技術的電容性固態(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.指紋采集時間不超過0.5s;指紋識別比對時間不超過0.5s/枚；指紋誤識率小于百分之0.001。指紋識別算法實現(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)庫進行特征匹配并得
7、出結果。www.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術有限公司2.生物識別門禁系統(tǒng)的發(fā)展傳統(tǒng)PCA方法在處理人臉圖像時，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)達到上萬維，計算工作量大，特征提取速度慢。針對PCA算法的不足，也有研究者提出了獨立分量分析法（ICA，IndependentComponentAnalysis），在這些方面仍有待作進一步探索。而且雖然BPwww.uuzcc.comm深圳市英唐眾創(chuàng)技術有限公司網(wǎng)絡取得了廣泛應用，但其自身也存在一些缺陷和不足，主要包括網(wǎng)絡的收斂速度慢，且存在
8、局部問題?？刹捎米兓膶W習速率或自適應的學習速率以及附加動量法加以改進和解決。將指紋識別與人臉識別相結合，進行人臉圖像的一對一比對，所以識別速度更快，合法用戶與非法用戶的識別率均較高，提高了身份驗證的可靠性和效率。人臉和指紋這兩個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，達到減少人為因素對門禁系統(tǒng)的影響的目的。因此，生物識別門禁系統(tǒng)適用于高度機密性場所保
