人脸识别技术在门禁系统中的应用研究

尹晨达

摘 要：现代社会安全防卫设备日益受到人们的重视，人们不在满足于传统的安全防卫系统，而生物特征识别技术如今已取得巨大的发展，尤其近年来嵌入式以及人脸识别技术的发展更加迅速。目前大多数的人脸识别门禁系统是基于 PC 机实现的，这具有体积大、成本高的缺点，不利于在一些场合使用。但是随着嵌入式技术日新月异的发展，利用嵌入式技术实现人脸识别系统成为现实。本文围绕着如何将人脸识别技术在门禁系统中实现智能化、小型化的问题，展开了针对小型办公场所以及家用人脸识别设备的应用与设计。

关键词：人脸识别技术；门禁系统；应用

1 引言

社会经济快速发展，人们生活质量大幅提高，入室偷窃案件屡见不鲜。为了保护自身人身和财产安全，人们对安防系统的有效性和安全性的要求不断提高。如何利用高科技手段设计出更安全可靠的防卫系统，成为安防领域研究的重点。智能门禁系统的出现为安全防卫系统研究设计提供了新的研究方向，引起自身的安全性和智能化特点深受广大用户的青睐。传统的门禁系统是通过口令验证、密码验证或者是磁卡验证等方式进行验证的，但是这种验证手段和用户本身是分离的，不法分子很容易盗取和破解，人脸识别技术在门禁系统的应用，又为安防系统的研究提供了新的方向，这项技术既满足了智能化要求，也使得人们的生命和财产安全得到了更高的保证。

2 人脸识别技术的现状

美国、英国、日本等发达国家科技发达、资金雄厚以及拥有许多优秀的人才等优势，同时又都是以国家层面在研究人脸识别技术的，例如美国国防部成立的FERET以及英国成立的XM2VTS，因此这些国家的人脸识别技术走在这一领域的前沿，遥遥领先世界其他国家，都促使这些国家。我国80年代开始研究人脸识别技术，研究起步较晚，但在我国许多科研院所的不懈努力下，在人脸识别技术上也取得一些有意义的科研成果，不断缩小同发达国家差距。例如2008年北京奥运会首次使用具有自主知识产权的人脸识别系统取得很好效果；2014年，中国香港中文大学的汤晓鸥教授及其团队研发成果，基于原创的人脸识别算法，首次超越人眼识别能力97.53%，准确率达到98.52%。相信随着我国科研能力不断的提高，人脸识别技术会有更广阔的发展空间。

3 门禁系统

随着智能技术的发展，单纯的通过机械钥匙来管理的门禁系统已经无法满足现代安全防护系统的要求，门禁系统已发展成为一套完整的管理系统，并用于单位日常管理之中，例如在员工考勤管理中发挥了重要的作用。门禁系统的由身份识别、传感与报警、线路及通讯、处理与控制、电锁与执行几部分组成，门禁系统中各部分的功能如下：

3.1 身份识别

身份识别功能是整个门禁系统的最基础也是最核心的部分，通过卡证类身份识别、密码类识别、生物识别类身份识别以及复合类身份识别方式对通行人员的身份进行识别和确认。

3.2 传感与报警

传感与报警功能是通过具有一定的防机械性创伤措施的各种传感器、探测器和按钮等设备来实现的，不受人为对开关量报警信号的屏蔽和破坏的影响，门禁系统也能够监测出报警、设备断路、短路、安全、开路、请求退出、干扰、屏蔽、噪声、防拆等状态，提高门禁系统的智能性和安全性。

3.3 处理与控制

处理与控制用于存储着大量用户的卡号、密码等信息，同时还负责对用户的各种请求进行响应进行判断，是门禁系统中的“中枢神经”，是整个门禁系统中最重要核心组成部分。

3.4 电锁与执行

电子锁具型号和种类多样，根据工作原理的不同，可以分为电插锁、磁力锁、阴极锁、阳极锁和剪力锁等等，然后根据大门的材质和类型选择适合的类型。

3.5 线路及通讯

门禁控制器可以支持RS232、485 或TCP/IP 等多种联网的通讯方式，根据具体情况选择合适的联网的方式，以实现全国甚至于全球范围内的系统联网。

4 人脸检测基本方法

4.1 基于几何特征的检测方法

几何特征主要是指人体面部器官在几何呈现上的特征，其中其主要分为模板方法、特征不变性方法以及先验知识三种方法。其中模板方法则包括变形模板以及预定模板两种。变形模板主要先将模板参数指定出来，并结合待测区域的数据来修个参数直至其收敛为止，以便于能够将人脸面部器官位置检测出来。预定模板主要指的是先将标准模板制定胡来，并将待检测区域与标准相关值计算出来，如果与准则相符就判定为人脸。特征不变性的方法主要是结合人体面部如口、鼻、眼、眉等不变的特征来对人脸区域进行检测。先验知识主要指的是通过编码面部器官间的关系在进行处理。

4.2 基于膚色模型的检测方法

在人脸中肤色是一项重要信息，且具有稳定型，和大多数背景颜色存在较大区别。尤其在彩色图像中，肤色是区别人脸与非人脸的显著特征。

5 人脸识别过程

5.1 人脸的检测

人脸检测算法要先判断动态的场景与复杂的背景中是否存在人脸图像，由于人脸具有自身内在属性，并不是完全随机的，对于不同的人脸来说，这些部件特征之间的相对距离和位置是不同的，因此人脸识别算法就能够从中分离出人脸并标定人脸所在区域。但是在复杂的环境条件下采集人脸，光照、姿态、面部表情等变化，所采集的图像也会有很大的改变，识别率就会降低，目前即使是世界上最好的人脸识别设备，在人脸识别的过程中，仍然受到光照条件的影响。如何降低光照、姿态、面部表情变化的影响，是未来人脸识别技术的主要研究方向，只有解决了这些问题，才能更好的满足了本系统的应用要求，提升门禁系统的安全性。

5.2 预处理

预处理就是要去除噪声，加强有用信息，为后续的特征提取和人脸比对做好准备，复原输入设备或其他因素造成的退化现象。例如：头发等非人脸本质因素会对识别性能造成影响，要对人脸图像进行预处理后，才能提取检测到的人脸特征。预处理采用的方法是人脸归一化，包括几何归一化，灰度归一化。几何归一化即广义对称变换方法，是指通过对人脸图像进行缩放、旋转，使脸部各个特征点在所有图像中的位置不变。例如对眼睛的位置进行检测，以双眼的位置为准，在平面内旋转人脸图像，但是双眼位置要同一水平线上，再放大或缩小图象到标准图像大小。灰度归一化是为了克服光照变化的影响，对图像进行光线补偿等处理。

5.3 人脸特征提取

对人脸特征进行提取是为了降低特征空间的维数以及尽可能地保留识别信息，对人脸信息进行有效的分类。在提取的过程中要遵循亮相原则：一是为了降低人脸表示的维数，减少数据计算量，要尽可能的去除人脸图像中的相关性。二是，为了提高识别率，以提取人脸最本质的，最能表现不同人脸间区别的特征。

5.4 人脸比对

人脸比对就是根据提取到的面部特征的待识别人脸与数据库中的录入的人脸进行配比，判断该人脸的身份信息。

6 结束语

目前的人脸识别技术仍存在很多影响因素，目前的人脸识别技术大多都是在二维的空间中进行的，而现实生活中人脸都是三维的，随着科技的进步，三维数据的获取更快捷、精确，如果能够将三维信息和二维信息相结合来对人脸进行识别，相信人脸识别技术将会得到质的飞跃，门禁系统的安全性能也将大大提高。

参考文献：

[1] 辛姗姗，候芳.人脸识别技术在门禁系统中的应用研究[J].工程技术：文摘版， 2016（4）：69.

[2] 施勇，冯华丽.人脸识别技术在门禁系统中的研究与应用[J].烟台职业学院学报，2012（4）：83～87.