人臉識別技術在門禁系統中的應用研究

尹晨達

摘 要：現代社會安全防衛設備日益受到人們的重視，人們不在滿足于傳統的安全防衛系統，而生物特征識別技術如今已取得巨大的發展，尤其近年來嵌入式以及人臉識別技術的發展更加迅速。目前大多數的人臉識別門禁系統是基于 PC 機實現的，這具有體積大、成本高的缺點，不利于在一些場合使用。但是隨著嵌入式技術日新月異的發展，利用嵌入式技術實現人臉識別系統成為現實。本文圍繞著如何將人臉識別技術在門禁系統中實現智能化、小型化的問題，展開了針對小型辦公場所以及家用人臉識別設備的應用與設計。

關鍵詞：人臉識別技術；門禁系統；應用

1 引言

社會經濟快速發展，人們生活質量大幅提高，入室偷竊案件屢見不鮮。為了保護自身人身和財產安全，人們對安防系統的有效性和安全性的要求不斷提高。如何利用高科技手段設計出更安全可靠的防衛系統，成為安防領域研究的重點。智能門禁系統的出現為安全防衛系統研究設計提供了新的研究方向，引起自身的安全性和智能化特點深受廣大用戶的青睞。傳統的門禁系統是通過口令驗證、密碼驗證或者是磁卡驗證等方式進行驗證的，但是這種驗證手段和用戶本身是分離的，不法分子很容易盜取和破解，人臉識別技術在門禁系統的應用，又為安防系統的研究提供了新的方向，這項技術既滿足了智能化要求，也使得人們的生命和財產安全得到了更高的保證。

2 人臉識別技術的現狀

美國、英國、日本等發達國家科技發達、資金雄厚以及擁有許多優秀的人才等優勢，同時又都是以國家層面在研究人臉識別技術的，例如美國國防部成立的FERET以及英國成立的XM2VTS，因此這些國家的人臉識別技術走在這一領域的前沿，遙遙領先世界其他國家，都促使這些國家。我國80年代開始研究人臉識別技術，研究起步較晚，但在我國許多科研院所的不懈努力下，在人臉識別技術上也取得一些有意義的科研成果，不斷縮小同發達國家差距。例如2008年北京奧運會首次使用具有自主知識產權的人臉識別系統取得很好效果；2014年，中國香港中文大學的湯曉鷗教授及其團隊研發成果，基于原創的人臉識別算法，首次超越人眼識別能力97.53%，準確率達到98.52%。相信隨著我國科研能力不斷的提高，人臉識別技術會有更廣闊的發展空間。

3 門禁系統

隨著智能技術的發展，單純的通過機械鑰匙來管理的門禁系統已經無法滿足現代安全防護系統的要求，門禁系統已發展成為一套完整的管理系統，并用于單位日常管理之中，例如在員工考勤管理中發揮了重要的作用。門禁系統的由身份識別、傳感與報警、線路及通訊、處理與控制、電鎖與執行幾部分組成，門禁系統中各部分的功能如下：

3.1 身份識別

身份識別功能是整個門禁系統的最基礎也是最核心的部分，通過卡證類身份識別、密碼類識別、生物識別類身份識別以及復合類身份識別方式對通行人員的身份進行識別和確認。

3.2 傳感與報警

傳感與報警功能是通過具有一定的防機械性創傷措施的各種傳感器、探測器和按鈕等設備來實現的，不受人為對開關量報警信號的屏蔽和破壞的影響，門禁系統也能夠監測出報警、設備斷路、短路、安全、開路、請求退出、干擾、屏蔽、噪聲、防拆等狀態，提高門禁系統的智能性和安全性。

3.3 處理與控制

處理與控制用于存儲著大量用戶的卡號、密碼等信息，同時還負責對用戶的各種請求進行響應進行判斷，是門禁系統中的“中樞神經”，是整個門禁系統中最重要核心組成部分。

3.4 電鎖與執行

電子鎖具型號和種類多樣，根據工作原理的不同，可以分為電插鎖、磁力鎖、陰極鎖、陽極鎖和剪力鎖等等，然后根據大門的材質和類型選擇適合的類型。

3.5 線路及通訊

門禁控制器可以支持RS232、485 或TCP/IP 等多種聯網的通訊方式，根據具體情況選擇合適的聯網的方式，以實現全國甚至于全球范圍內的系統聯網。

4 人臉檢測基本方法

4.1 基于幾何特征的檢測方法

幾何特征主要是指人體面部器官在幾何呈現上的特征，其中其主要分為模板方法、特征不變性方法以及先驗知識三種方法。其中模板方法則包括變形模板以及預定模板兩種。變形模板主要先將模板參數指定出來，并結合待測區域的數據來修個參數直至其收斂為止，以便于能夠將人臉面部器官位置檢測出來。預定模板主要指的是先將標準模板制定胡來，并將待檢測區域與標準相關值計算出來，如果與準則相符就判定為人臉。特征不變性的方法主要是結合人體面部如口、鼻、眼、眉等不變的特征來對人臉區域進行檢測。先驗知識主要指的是通過編碼面部器官間的關系在進行處理。

4.2 基于膚色模型的檢測方法

在人臉中膚色是一項重要信息，且具有穩定型，和大多數背景顏色存在較大區別。尤其在彩色圖像中，膚色是區別人臉與非人臉的顯著特征。

5 人臉識別過程

5.1 人臉的檢測

人臉檢測算法要先判斷動態的場景與復雜的背景中是否存在人臉圖像，由于人臉具有自身內在屬性，并不是完全隨機的，對于不同的人臉來說，這些部件特征之間的相對距離和位置是不同的，因此人臉識別算法就能夠從中分離出人臉并標定人臉所在區域。但是在復雜的環境條件下采集人臉，光照、姿態、面部表情等變化，所采集的圖像也會有很大的改變，識別率就會降低，目前即使是世界上最好的人臉識別設備，在人臉識別的過程中，仍然受到光照條件的影響。如何降低光照、姿態、面部表情變化的影響，是未來人臉識別技術的主要研究方向，只有解決了這些問題，才能更好的滿足了本系統的應用要求，提升門禁系統的安全性。

5.2 預處理

預處理就是要去除噪聲，加強有用信息，為后續的特征提取和人臉比對做好準備，復原輸入設備或其他因素造成的退化現象。例如：頭發等非人臉本質因素會對識別性能造成影響，要對人臉圖像進行預處理后，才能提取檢測到的人臉特征。預處理采用的方法是人臉歸一化，包括幾何歸一化，灰度歸一化。幾何歸一化即廣義對稱變換方法，是指通過對人臉圖像進行縮放、旋轉，使臉部各個特征點在所有圖像中的位置不變。例如對眼睛的位置進行檢測，以雙眼的位置為準，在平面內旋轉人臉圖像，但是雙眼位置要同一水平線上，再放大或縮小圖象到標準圖像大小?；叶葰w一化是為了克服光照變化的影響，對圖像進行光線補償等處理。

5.3 人臉特征提取

對人臉特征進行提取是為了降低特征空間的維數以及盡可能地保留識別信息，對人臉信息進行有效的分類。在提取的過程中要遵循亮相原則：一是為了降低人臉表示的維數，減少數據計算量，要盡可能的去除人臉圖像中的相關性。二是，為了提高識別率，以提取人臉最本質的，最能表現不同人臉間區別的特征。

5.4 人臉比對

人臉比對就是根據提取到的面部特征的待識別人臉與數據庫中的錄入的人臉進行配比，判斷該人臉的身份信息。

6 結束語

目前的人臉識別技術仍存在很多影響因素，目前的人臉識別技術大多都是在二維的空間中進行的，而現實生活中人臉都是三維的，隨著科技的進步，三維數據的獲取更快捷、精確，如果能夠將三維信息和二維信息相結合來對人臉進行識別，相信人臉識別技術將會得到質的飛躍，門禁系統的安全性能也將大大提高。

參考文獻：

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