【精品论文】基于树莓派的人脸识别门禁系统.docx

加以工至上冬本科毕业设计说明书（论文）（2020届）论文题目基于树莓派的人脸识别门禁系统作者姓名Xx指导教师XK学科（专业）计算机科学与技术所在学院计算机科学与技术学院提交日期2020年6月摘要在经济高速发展的新时代，人们的生活水平不断提高，温饱和住房问题得到了有效的解决，使得安防系统越来越受到人们的重视。其中门禁系统是安防系统的重要组成部分，从居民住宅、银行到国家机要部门，无不有它的身影。所以在门禁领域，身份的安全验证问题已成为许多厂商和开发者的重点研究方向。解决安防系统的身份安全认证问题主要有以下几种方式：指纹识别、虹膜识别以及人脸识别等。随着嵌入式设备的蓬勃发展，同时考虑到传统的基于PC机的门禁系统的不足，本文设计并实现了一种基于树莓派的人脸识别门禁系统。本文的主要工作如下：1 .首先简要介绍了门禁系统的国内外研究现状以及代表性成果，然后对人脸识别基本流程、理论、算法进行了概述。2 .对门禁系统的总体结构进行了设计，选择了树莓派3B+开发板以及安卓作为基础硬件平台，实现了手机端与服务器端的通信功能，并对门禁系统运行环境及其他各个模块进行编程实现。3 .对图像进行了一系列的增强处理，同时为系统选择了合适的人脸识别算法以及图像加密算法，通过几种人脸识别算法的测试对比，最终采用OPeneV第三方模块提供的LBPH人脸识别算法作为系统的最终算法。关键词：门禁系统，人脸识别，树莓派3B+,OpenCV,通信模块AbstractNowadays,people,slivingstandardscontinuetoimprove,housing,foodandclothingproblemshavebeeneffectivelysolved,andthesecuritysystemisgainingmoreandmoreattention.Theaccesscontrolsystemisanimportantpartofthesecuritysystem.Youcanseeitspresenceeverywhere,fromlivingquarters,bankstostatesecretdepartments.Therefore,inthefieldofaccesscontrol,theissueofidentityverificationhasbecomeamajorresearchdirectionformanymanufacturersanddevelopers.Therearemainlythefollowingmethodstosolvetheidentityverificationproblemofthesecuritysystem:fingerprintrecognition,irisrecognitionandfacerecognition.Withthevigorousdevelopmentofembeddeddevices,takingintoaccounttheshortcomingsofthetraditionalPC-basedaccesscontrolsystem,thispaperdesignsandimplementsafacerecognitionaccesscontrolsystembasedonRaspberryPi3B+.Themainworkofthisarticleisasfollows:1. First,brieflyintroducethedomesticandforeignresearchstatusandrepresentativeachievementsoftheaccesscontrolsystem,andthenoutlinethebasicprocess,theoryandalgorithmoffacerecognition.2. Designedtheoverallstructureoftheaccesscontrolsystem,selectedtheRaspberryPi3B+developmentboardandAndroidasthebasichardwareplatform,realizedthecommunicationmodulebetweenthemobilephoneandtheserver,andrealizedtheoperatingenvironmentandothermodulesoftheaccesscontrolsystem.3. Aseriesofenhancementswereperformedontheimage.Atthesametime,asuitablefacerecognitionalgorithmandimageencryptionalgorithmwereselectedforthesystem.Throughthecomparisonofseveralfacerecognitionalgorithms,theLBPHfacerecognitionalgorithmprovidedbytheOpenCVthird-partymodulewasfinallyadopted.Keywords：Accesscontrolsystem,Facerecognition,RaspberryPi3B+,OpenCV,Communicationmodule目录摘要IIAbstractIII第一章绪论51.1 课题背景及研究意义51.2 国内外研究现状51.2.1 国外研究成果51.2.2 国内研究成果61.3 本文的主要工作61.4 本文的组织结构61.5 本章小结7第二章人脸识别算法研究72.1 人脸图像采集82.2 人脸图像预处理92.2.1 几何归一化92.2.2 图像灰度化92.2.3 直方图均衡化92.2.4 中值滤波102.3 人脸检测算法研究102.3.1 基于特征的人脸检测112.3.2 基于模板匹配的人脸检测112.3.3 基于统计的人脸检测122.4 人脸识别算法研究122.4.1 基于几何特征的人脸识别方法132.4.2 基于子空间的人脸识别方法132.4.3 基于机器学习的人脸识别方法142.4.4 基于局部模式的人脸识别方法152.5 图像加密算法研窕152.5.1 基于矩阵变换的图像加密方法152.5.2 基于现代密码体制的图像加密方法162.5.3 基于混沌的图像加密方法162.6 本章小结17第三章系统的设计173.1 系统的总体设计173.2 系统各个模块的设计与主要功能183.2.1 客户端模块183.2.2 服务器端模块193.3 本章小结20第四章系统的实现204.1 客户端的实现204.1.1 Android运行环境搭建214.1.2 客户端主程序流程224.1.3 通信模块的实现224.1.4 登录模块的实现244.1.5 预约模块的实现244.1.6 图像加密功能的实现244.2 服务器端的实现254.2.1 树莓派运行环境搭建254.2.2 服务器端主程序流程284.2.3 通信模块的实现284.2.4 人脸识别方案选择314.2.5 识别模块的实现错误!未定义书签。4.3 本章小结33第五章系统的测试335.1 客户端测试345.1.1 登录功能测试345.1.2 预约功能测试355.2 服务器端测试375.2.1 识别功能测试375.3 本章小结38第六章总结396.1 完成的工作396.2 存在的问题及下一步工作39参考文献40致谢42附附附件件件12 3毕业设计文献综述43毕业设计开题报告43毕业设计外文翻译（中文译文与外文原文）43图目录图2-1含椒盐噪声的原图像10图22经过中值滤波处理后的图像10图2-3人脸特征11图24两层感知神经网络结构15图2-5基于现代密码体制的加密通信过程17图2-6基于混沌的加密通信过程17图3-1系统总体设计18图3-2未加密图像20图3-3加密后图像20图4-1勾选Androidvirtualdevice选项22图4-2安装SDK工具22图率3客户端主程序流程图23图4-4包结构24图4-5请求发起和响应处理流程图24图46镜像写入成功对话框26图4-7安装Opencv-Python26图4-8安装Opencv-Contrib-Python26图4-9服务器端主程序流程图27图4-10服务器端请求处理流程图28图&IloRL人脸数据库29图4-12自建人脸数据29图4-13识别模块工作流程图31图5-1登录界面32图5-2主界面32图5-3用户名或密码错误32图5-4添加预约对话框33图5-5日期选择33图5-6时间选择33图5-7完成预约信息的填写34图5-8添加预约成功34图5-9删除预约提示框35图5-10没有添加预约或者当前时间不在预约时间段以内时的识别结果36图5-11当前时间在预约时间段以内时的识别结果36表目录表4-1参与实验的人脸数据库及变量设置30表小2三种算法在ORL人脸数据库、自建数据库下的实验结果30第一章绪论1.1 课题背景及研究意义在经济高速发展的新时代，人们的生活水平不断提高，住房和温饱问题得到了有效的解决，使得安防系统越来越受到人们的重视。门禁系统是安防系统的重要组成部分，从居民住宅、银行到国家机要部门，无不有它的身影。随着生物识别技术的快速发展，由于其具有便利性、难伪冒等优点，已经逐步取代机械锁、电磁锁等传统识别技术，成为人们关注的重点，越来越多地被应用在各个领域。其中，门禁系统与生物识别技术结合的创新就成为了人们研究的热点和重点。生物特征具有唯一性的特点，生物识别技术利用这些生物特征进行身份识别,具有难伪冒、安全性高等优点，是目前比较理想的身份识别依据。其中，指纹识别、虹膜识别和人脸识别是如今应用最多的生物识别技术。相比于指纹识别和虹膜识别，人脸识别具有非接触性、友好性等优点。指纹识别需要人们将手指按在传感器上，虹膜识别则需要人们离摄像头靠的很近，相对而言，人脸识别仅要求人们站在摄像头的视野之内即可。传统的人脸识别技术主要搭建在PC平台上，得益于PC机强大的处理能力和丰富的扩展接口。但在小区门禁等人员访问量不大的地方，PC机长期空闲，反而导致资源的浪费。于是人们将目光投向蓬勃发展的嵌入式设备，在具备足够处理能力的同时，减少了资源浪费，降低了成本。因此，本文将采用基于ARM平台的树福派3B+设计开发一个人脸识别门禁系统。1.2 国内外研究现状1.2.1 国外研究成果美国的Visage公司开发的实时人脸识别系统FaceFinder,凭借其高速的识别速率，已经广泛应用于门禁系统和各种签证系统中；美国GeneX公司发布的多模态的FaCeGam3D产品，能够在2秒内实现身份的验证，将人脸识别产品带到一个新的高度；IBM采用IdentiX公司推出的FaceIt系统进行身份认证，可以结合监控系统用于门禁控制；韩国的FirS公司研制的ViSionGate人脸识别系统，具备考勤、门禁等多种功能，识别率接近99.9%。1.2.