目录
一.研究目的
人脸识别技术在安全领域有着广泛的应用。传统的门禁系统通过使用密码、刷卡等方式进行识别和控制，但存在着弱点，例如，密码容易被破解，刷卡可能存在伪造。而人脸识别技术能够利用人脸特征对个体进行准确的识别，从而增加了门禁系统的安全性。人脸识别门禁系统的工作流程一般包括人脸图像采集、特征提取、特征匹配等步骤，通过与预先注册的人脸特征进行比对，实现对门禁的控制和管理。
人脸识别技术在公共交通领域具有很大的应用前景。随着城市的发展和人口的增长，公共交通的安全和效率成为了重要的问题。使用人脸识别技术可以对乘客进行快速的身份认证，实现自助式的刷脸进站、出站等操作，提高了公共交通系统的运行效率。人脸识别技术还可以应用于安全监控，识别不法分子，并及时采取相应的措施，保障公共交通的安全。
人脸识别技术在金融领域也有广泛的应用。传统的金融交易需通过密码、指纹等方式进行身份验证，但这些方式存在风险和不便。而利用人脸识别技术，用户只需通过面部扫描便可进行身份验证，提高了身份识别的准确性和便利性。人脸识别技术在金融领域的应用还可以用于防止欺诈行为的发生，识别不法分子并遏制其非法行为。
人脸识别技术在社会管理领域也发挥着重要作用。例如，在学校管理中，人脸识别技术可以用于学生的考勤打卡、进出校门的识别等。此外，利用人脸识别技术可以对重要活动、会议等进行人员的管理和控制，并在需要时进行溯源追踪。
人脸识别技术的应用领域非常广泛，涵盖了安全、交通、金融、社会管理等多个领域。随着技术的不断进步和成熟，相信人脸识别技术将会在更多领域发挥重要作用，为社会的发展和进步做出贡献。
二.需求分析
为了实现一个高效、安全的实验室门禁系统，本章节将详细分析实验室门禁系统的功能需求。实验室门禁系统的功能需求主要包括以下几个方面。
实验室门禁系统需要具备人脸识别功能。这意味着系统应当能够识别并验证人们的身份信息，以便控制实验室内人员的进出。通过人脸识别技术，系统能够准确地辨别使用者的面部特征，确保只有授权人员才能进入实验室。这种功能对于提高实验室的安全性和管理效率非常重要。
实验室门禁系统还需要支持多种开锁方式。除了人脸识别外，还可以采用其他身份验证方式，如密码、指纹等。这样一来，使用者可以根据自己的需求和偏好选择合适的开锁方式，提升方便性和灵活性。系统还应具备互联网远程开锁功能，以方便实验室管理员对门禁系统进行监控和管理。
实验室门禁系统需要记录进出实验室的事件日志。系统应当自动记录每一次使用者的进出记录，包括时间、身份信息等。这些日志信息可以作为后续安全审计、研究活动等用途，有助于进行安全性分析和管理。因此，系统应当提供可靠的事件记录和查询功能，以便管理员方便地查看和管理。
实验室门禁系统需要与其他系统进行集成。例如，可以将门禁系统与实验室设备管理系统、实验室安全监控系统集成，实现更加高效和智能的实验室管理。这种集成可以提供更强大的功能，如自动统计实验室内人数、设备利用率等，为实验室的管理决策提供更科学的依据。
实验室门禁系统的功能需求应当包括人脸识别、多种开锁方式、事件记录和查询以及系统集成等。这些功能将使得实验室门禁系统更加安全、便捷和高效。在后续的章节中，我们将进一步讨论实验室门禁系统的性能需求和安全需求
在设计与实现实验室门禁系统时，系统的性能需求至关重要。性能需求涉及到系统在运行过程中所具备的各项功能以及相应的性能指标。本节将详细讨论实验室门禁系统的性能需求。
实验室门禁系统应具备高可靠性。这意味着系统在长时间运行时应能稳定可靠地进行身份验证和门禁控制，不会出现频繁的故障或中断。系统应具备快速响应的能力，确保实验室人员在识别成功后能够立即得到门禁授权，实现无感知的进出。
其一，实验室门禁系统还需具备高安全性。这不仅包括对人脸识别算法的严格要求，还包括对门禁数据的加密保护，以防止未经授权的访问。系统应采用最新的身份认证技术，识别准确率高，且具备抵御假冒攻击的能力。
其二，实验室门禁系统的性能还包括对大规模数据存储和处理的支持。系统应具备足够的存储容量，能够高效地存储和管理大量的人脸信息和门禁记录。同时，数据的读取和写入速度也需要满足实验室门禁系统日常运行的需求。
其三，实验室门禁系统还需考虑到系统的可扩展性。随着实验室规模的扩大或功能的增加，门禁系统应能够方便地进行升级和扩展，以适应不断变化的需求。所有的组件和模块应具备良好的兼容性，方便系统的集成和升级。
实验室门禁系统性能需求的关键在于可靠性、安全性、大规模数据处理能力和可扩展性。在设计和实现过程中，需注重考虑这些性能指标，并确保系统能够满足实验室门禁管理的实际需求。通过对性能需求的充分满足，才能保证实验室门禁系统的稳定运行和有效管理。
三.硬件展示
选用了module 3 wide 深度摄像头模组作为人脸识别门禁系统的人脸数据采集设备。这款摄像头模组结合了RGB图像和深度信息的采集，为我提供了更为全面和准确的人脸数据。
摄像头模块：摄像头模块包括一个镜头和一个图像传感器（sensor）。树莓派module 3 wide摄像头使用的是索尼IMX219PQ CMOS图像传感器，这种传感器支持最高3280x2464像素静态图像和1080p视频。焦距和视角：module 3 wide摄像头具有一个相对较短的焦距，可以提供更广阔的视角，适合于需要捕捉更广阔场景的应用。连接线：摄像头模块通过一根柔性连接线（ribbon cable）连接到树莓派的摄像头接口。这条连接线通过一端连接到摄像头模块，另一端连接到树莓派的摄像头接口上。
通过module 3 wide 采集到的人脸数据，我将利用预先训练好的卷积神经网络进行特征提取，并输出特征向量以供后续的判断和识别。该摄像头模组的高清分辨率和精确深度测量能力，确保了人脸数据的质量和稳定性，为人脸识别门禁系统的准确性和可靠性提供了有力保障。
该摄像头的实际图片及内部构造如下图
设计并实现了一款基于RMB460 +处理器模组的人脸识别门禁系统。该系统能够实时处理和存储人脸数据，并通过控制单片机实现门禁设备的开关机操作。
RMB460 +处理器模组作为系统的核心部件，利用其强大的计算能力和丰富的接口资源，实现了对人脸识别算法的高效运行和数据处理。我选用了高清摄像头作为人脸数据采集设备，利用开源的人脸识别库，我们对捕获到的人脸数据进行特征提取和比对，从而判断是否为授权用户。
一旦确认匹配到授权用户的人脸数据，RMB460 +i将发送控制信号至单片机。单片机接收到信号后，根据预设的逻辑判断执行开门操作，实现门禁设备的自动化控制。同时，RMB460 +还将人脸数据和访问记录保存到本地存储或远程数据库中，以便后续的数据分析和查询。
通过本设计，我充分利用了RMB460 +处理器模组的计算能力和扩展性，成功实现了一款功能完善、性能稳定的人脸识别门禁系统。该系统不仅提高了门禁管理的效率和安全性，还为学生进行人脸识别相关研究提供了实践平台。
下图为RMB460 +处理器模组的实物图
四.代码展示
@0verride
public int updateFaceData(FaceData faceData) { return faceDataMapper.updateFaceData(faceData); }
/大大
*批量删除人脸数据
大
* @param ids 需要删除的人脸数据主键
* @return 结果
大1
@0verride
public int deleteFaceDataByIds(String ids) i return faceDataMapper,deletefaceDataByIds(Convert.tostrArray(ids)
/大大
* 删除人脸数据信息
* @param id 人脸数据主键
* @return 结果
*/
上述代码创建了一个简单的卷积神经网络模型，其最后一层的输出可以被视为输入图像的特征表示。
我们在人脸识别算法中引入了人脸对齐技术。人脸对齐是指将输入的人脸图像进行预处理，将人脸关键点对齐到一个统一的坐标系中。通过人脸对齐，可以减少人脸识别过程中由于人脸姿态、角度等因素引起的误差，进而提高识别的准确性。我们采用了传统的基于人脸特征点的对齐方法，通过检测人脸关键点（如眼睛、嘴巴等），并对齐到一个标准的人脸模板。
以下是一个简化的流程，展示如何在CNN特征提取之前引入人脸对齐：
- 使用人脸检测算法（如Haar Cascade、MTCNN等）检测图像中的人脸。
- 使用人脸对齐算法（如dlib库中的shape_predictor）定位人脸关键点。
- 根据关键点进行仿射变换，对齐人脸。
- 将对齐后的人脸图像输入到CNN中进行特征提取。
import cv2 import dlib import numpy as np from imutils import rotate_bound # 加载预训练的人脸检测器和关键点预测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') def align_face(image, grayscale, landmark_predictor): # 检测人脸 rects = detector(grayscale, 1) if len(rects) > 0: rect = rects[0] # 预测关键点 shape = landmark_predictor(grayscale, rect) shape = np.array([(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(0, 68)]) # 计算仿射变换矩阵 # 这里可以使用更复杂的算法，如Active Shape Models或Active Appearance Models # 这里仅使用简单的中心点对齐和旋转作为示例 center_x = shape[30][0] # 鼻子中心点x坐标 center_y = shape[30][1] # 鼻子中心点y坐标 # 旋转图像，使得眼睛水平 # 这里假设眼睛关键点为shape[42]和shape[36]（左眼和右眼的外眼角） angle = np.degrees(np.arctan2(shape[36][1] - center_y, shape[42][0] - center_x)) (h, w) = image.shape[:2] rotated = rotate_bound(image, angle) # 这里还可以进一步裁剪图像，只保留人脸部分 return rotated else: return None # 读取图像 image = cv2.imread('face_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对齐人脸 aligned_face = align_face(image, gray, predictor) if aligned_face is not None: # 预处理图像以适应模型输入（例如，调整大小、归一化等） preprocessed_image = preprocess_image(aligned_face) # 提取特征 features = extract_features(model, preprocessed_image) # ...后续处理... else: print("Face not detected or alignment failed.")人脸对齐是一个复杂的任务，实际应用中可能需要更精细的算法和参数调整。上述代码只是一个简化的示例，用于说明如何在CNN特征提取之前引入人脸对齐的步骤。
在这之后我通过LFW数据集进行测试。测试前需要针对LFW数据集中的图像可能具有不同的大小和格式，进行预处理。预处理步骤通常包括：
图像裁剪和缩放：将每张人脸图像裁剪到固定大小，并缩放到模型输入所需的尺寸（例如，224x224像素）。
灰度转换（如果需要）：如果您的模型接受灰度图像，您需要将彩色图像转换为灰度图像。但通常，深度学习模型使用彩色图像作为输入，因为它们包含更多的信息。
归一化：将图像像素值缩放到[0, 1]范围内，这有助于模型更快地收敛。
之后构建和训练模型
import cv2 import numpy as np import serial # 用于与STM32通信的库 # 初始化串口通信 ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600) # 假设STM32连接在USB0上，波特率为9600 # 加载人脸识别模型和人脸数据集（这里需要您自己准备） face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') known_face_encodings = np.load('known_face_encodings.npy') known_face_names = np.load('known_face_names.npy') # 捕获视频流（来自连接的摄像头） cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 将帧转换为灰度图像，以便进行人脸检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces: # 对检测到的每个人脸进行编码 face_encoding = face_recognition.face_encodings(gray, [x, y, w, h])[0] # 与已知人脸编码进行比对 matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding) name = "Unknown" # 找到最佳匹配 if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = known_face_names[first_match_index] # 在帧上绘制矩形和名称 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, name, (x + 6, y - 6), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (255, 255, 255), 1) # 显示帧 cv2.imshow('Video', frame) # 等待按键或检测到人脸时发送开门信号给STM32 if cv2.waitKey(1) == ord('q') or (name != "Unknown" and not ser.isOpen()): ser.write(b'1') # 假设'1'是开门信号的字节表示 # 清理资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ser.close()
五.页面展示
下图是设备管理页面，可以编辑摄像头模组对摄像头进行增删改查的操作等可以通过设备名称，设备操作对相关设备进行查询
六.源码获取方式
本文只展示了部分页面和源码，需要源代码可以私或
