基于人脸识别的智能门禁系统

乔思远

（徐州市撷秀中学，江苏徐州，221000）

1 概述

■1.1 基于人脸识别的智能门禁系统的目的及意义

近年来，随着各个国家对高新科技领域竞争的不断加剧，越来越多的国家地区走上现代化道路，便利了人们衣食住行的同时，也使得许多不法分子的犯罪手段变得越加先进多样。为应对此问题，市面上便出现了一大批智能门禁系统。然而，这些系统在实际的安全性、实用性等方面存在着诸多不足之处。与此同时，随着计算机硬件性能的迅猛发展，尤其是CPU中央运算处理器的发展,让计算机视觉技术和射频识别技术得到了飞速的发展，各种各样的人机交互软件不断推陈出新，人工智能技术在此过程当中起到了推波助澜的作用。[1]这一进步，也促使科技变得更具服务性，更加贴近人们的生活。其中，生物特征识别技术便是一个鲜活的例子，它正在科技发展的新态势下，逐渐走向成熟，得到广泛应用。正是人们的自身需求与生物特征识别技术的逐渐成熟，造就了当今为保护人们安全的智能门禁系统的出现。在这些基于生物识别技术的门禁系统中，基于人脸识别的智能门禁系统由于友好的用户体验以及成熟的技术积淀而受到广泛认可。

■1.2 人脸识别技术与智能门禁系统研究现状综述

人脸识别技术作为此系统的一项核心技术，一直在被科学家们不断研究和探索。早在十年前，美国国防部高级研究署就资助了一个HID(Human Identi fi cation at a Distance)计划，用来研究使用各种方法监控人脸识别每个人的身份，从而建立人脸库模型，从而达到增强国防能力的目的，免受恐怖袭击[1]。此外，2008年北京奥运会的开、闭幕式运用了人脸识别技术。它将预存特征与现场提取的特征进行1:1的身份验证，保障了奥运会安检的安全通畅[2]。由此可见人脸识别技术在各个领域应用是十分广泛的，尤其是人脸识别在智能门禁领域的研究越来越受到研究者的热捧。而对于智能门禁，一些国家很早便将其用于本国重要领域，比如美国、英国、德国、日本等国家，都将智能门禁系统应用到其军事等各个领域[1]。

现阶段，国内对于人脸识别和智能门禁技术的研究和发展仍存在一些问题。例如，在实际应用中光线变化、用户姿态变化、表情变化等大量不确定因素的存在，使得目前在实验室环境下得到的人脸识别方法在实际应用中性能急剧下降。这也使得研究人员开始越来越关注人脸识别技术在实际应用中所面临的各种挑战[3]。而对于门禁系统，行业规范与标准的缺失，以及没有形成合理的管理体系等问题，也成为了制约其发展的关键因素[1]。

■1.3 本系统的创新点

本文将传统人脸识别技术与智能门禁系统相结合，并在技术以及系统结构上进行了一系列改进和优化，提出了一种更加安全、便捷的智能门禁系统解决方案。系统运作流程大致如下：在用户到达系统识别区域时，高清摄像头会对其面部进行图像拍摄，之后，图片将会被传输到系统内部，并对其进行人脸检测与识别；这个过程当中，拍照可能发生在黑夜的条件下，这就会对识别过程造成极大的负面影响，因此，集成红外光学系统是一个不错的选择。此外，本系统还会集成云日志、RFID双层验证、手机管理认证等一系列安全保障机制，以进一步加强系统的安全性。

2 本系统的技术原理

■2.1 人脸识别技术

人脸识别是指给定一个场景的静态图像或动态视频,利用存储有若干已知身份的人脸图像的数据库验证和鉴别场景中单个或多个人的身份[4]。 其步骤如图1所示。

（1）图像预处理:可降低图像的噪声，方便后续的处理。预处理常见的方法有：归一化、直方图均衡、图像灰度变换等。

（2）人脸检测:人脸检测是指在任意给定的一张图片当中，判断是否有人脸的存在。如果有人脸存在，则给出人脸的位置坐标、人脸大小、人脸个数等信息[3]。当今常用的人脸检测的分类器有：Adaboost算法，SVM（支持向量机），隐马尔可夫模型，神经网络方法等。

图1 人脸识别原理图

（3）特征提取和降维:提取方面，对于一张人脸，不同角度、不同照明下会呈现不同的特征，所以特征的提取要抓住人脸的主要特征，适当忽略次要特征和人脸照片灰度值的细微变化。常见的特征类型有：灰度直方图；Haar特征；LBP纹理特征；HOG特征（方向梯度直方图）等。降维方面:通常采用PCA方法（即主成分分析法）。它的目标通过提取主要特征，过滤掉次要特征，来提高匹配的精确度，减少特征维度，进而减少了计算的复杂度。

（4）人脸库:采用平均脸及特征脸相结合的方法进行构建。平均脸指从一定数量的人脸中提取面部特征，并将这些特征进行测量并求出平均值，最后合成的一张人脸。特征脸，指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量，主要用来解决人脸识别过程中的人脸分类问题。

■2.2 RFID技术

RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术[5]，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作能够自主运行，高度智能化，且可工作于各种恶劣环境。不仅如此，这种技术亦可对高速运动中的物体进行识别并可同时识别多个电子标签，操作起来也快捷方便[6]。现在的RFID系统以此技术作为支撑的，该系统用于控制、检测和跟踪物体。它的构造简单，大致由电子标签（内含芯片与天线）、RFID读写器以及后台计算机系统三部分组成。

RFID工作时，主要包括以下几步：

（1）当电子标签进入读写器工作的可测范围内时，将会感应到读写器发射的特定射频信号，此时，电子标签被激活，并将自身编码信息通过内置射频天线向外发送；

（2）标签发来的调制信号被读写器接收，并传送至其信号处理模块，在天线解调器解调和解码后，将有效信息送至后台的计算机系统中，进行后续处理；

图2 系统工作示意图

（3）计算机系统通过逻辑运算对该标签的身份进行识别，验证与所注册信息是否相同，之后，处理和控制RFID系统内部对应的设定，最终使读写器在系统发出的指令信号下相应的读写操作。

3 系统设计

系统工作时无需人工操作，自动进行验证。其工作原理如图2所示，主要分为用户信息的注册和实时监控认证两大部分。

■3.1 用户信息的注册与储存

用户信息的注册与储存包括RFID信息、APP管理端账户以及人脸信息的注册与存储三个方面。RFID信息注册环节，为了避免RFID标签丢失造成的安全风险，系统在录入保存RFID信息过程中，设置了可对已注册RFID信息进行修改、注销的功能机制，这种机制有效防止RFID标签的丢失，提高了系统的安全性。手机管理端账户注册环节，用户需注册一个账号来获得与门禁系统交互的“钥匙”，这样，手机认证就可发挥与RFID电子标签认证一样的作用，以此来解锁人脸识别功能。此番举措，大大降低了用户忘带RFID标签而无法进入家门的风险，提高了系统的安全性，实用性。人脸信息的采集存储环节，主要是用来采集并存储人脸特征，建立足够可靠的人脸库，为实时检测认证环节做好充分的准备。

■3.2 实时监控与认证

实时监控与认证过程，系统主要采用RFID信息认证与人脸识别认证相结合的方式，并添加手机账户认证、云端日志系统等辅助安全保障措施。

信息验证首先需要由RFID标签认证来完成。持有RFID标签的用户在进入RFID解读器所能检测的范围后，RFID系统就会自动进行匹配识别，若成功，则解锁人脸识别功能；若失败，则通过云系统将来访者信息传给手机管理端。此外，用户手机管理端的认证同样可以解锁人脸识别功能。这提升了用户的使用体验，也使系统更加灵敏便捷。在解锁人脸识别功能后，高清摄像头对来访者的面部进行拍摄，并将图像传输到系统内部进行特征提取，与先前存储的特征进行比对认证。

在经过初步的信息验证后，云端日志系统将会开启，并将认证结果进行记录和传递。若人脸认证成功，则系统绿灯长亮，并伴发出“叮咚”的声音；若认证失败，则系统闪烁红灯，并伴随5s“滴滴”的警报声。此时，系统会迅速地储存来访者的生物信息，并记录下此次开门的具体时间，接着，系统会生成日志，传到云管理端上，再通过云管理端发送到注册的手机客户端中，方便使用者的查看。这大大降低了人身与财产安全遭受损害的风险，增强了门禁系统整体的安全性。

辅助保障机制方面，首先，在高清摄像头上安装有红外光学系统，这一举措，有效避免了夜晚回家时图像拍摄不清晰而导致人脸无法正常识别这类问题的发生，提高了系统对恶劣工作环境的适应度。其次，整个系统内部还配有使用寿命较长的可充电电池，在系统正常运行时，通过家庭电路进行充电并储存电量。若发生楼房停电这类紧急情况，门禁系统不会因此而无法运行。这一系列举措，在丰富了系统功能的同时，大大提高了其安全性，能够更好地满足用户对安全的需求。

4 结语

本文在传统的基于人脸识别的门禁系统基础上，融合了一系列新型的技术手段，提出了一种安全性更高、适应性更强、用户体验更友好的智能门禁系统解决方案。如今，在这个信息多元化的时代，融合新兴技术手段的新型门禁系统有着更广阔的发展前景，更强劲的市场竞争力。它们的出现及在生产生活中的应用正逐渐被大众接受和认可，希望改良后的系统能在扩大自身技术优势的同时，谋求智能门禁系统更加智能化、人性化的进步，为公民的财产和自身安全带来强有力的保障，为公共秩序的维护和国家现代化科技的发展做出更大的贡献。

* [1]王宇欣. 基于人脸识别的门禁认证系统的设计与实现[D]. 电子科技大学, 2016.

* [2]苏光大. 人脸识别在社会公共安全领域的应用[J]. 中国安防,2015(14):12—14.

* [3]薛晓利. 基于人脸识别的门禁系统研究[D]. 西南交通大学,2011.

* [4]Zhao W, Chellappa R, Phillips P J, et al. Face recognition:A literature survey[J]. Acm Computing Surveys, 2003, 35(4):399—458.

* [5]韩立毛, 赵跃华, 钱宇力. 基于RFID技术的物品跟踪识别方案研究[J]. 通信技术, 2009, 42(10):142—144.

* [6]于广威, 何文才. 基于RFID技术的身份识别系统设计与实现[J]. 通信技术 , 2010, 43(4):106—108.