嵌入式人脸识别门禁系统的研究

工学硕士学位论文

嵌入式人脸识别门禁系统的研究

魏娜

河北工程大学２０１２年５月

Ｊ１１ＪｌｌｌｌＪＪＪｆｌｌｌｌｌｆｌｌｌＪｌＪｆｌｌｌｌＩｌｌｒｔＪＵｌ

Ｙ２１３２７１４

分类号：婴

ＵＤＣ：密级：——单位代码：ｊ业卫

工学硕士学位论文

嵌入式人脸识别门禁系统的研究

作者姓名：魏娜

指导教师：郎利影

申请学位级别：工学硕士

学科专业：计算机应用技术

所在单位：信息与电气工程学授予学位单位：河北工程大学

ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏ

ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

ＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

ＲｅｓｅａｒｃｈＥｍｂｅｄＦａｃｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ

ＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍｏｎ

Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＮａＷｅｉ

Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏ￡ＬｉｙｉｎｇＬａｎｇ

ＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

Ｓｐｅｃｉａｌｔｙ：ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｅｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

Ｃｏｌｌｅｇｅ／Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ：ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄ

ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ—

Ｍａｙ，２０１２

独创性声明

本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得河北工程大堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者签名：旎烈ｆ；签字日期：动他年上月；１日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解塑兰垦墨堡盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权塑兰堡王堡基堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档。

（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）

学位论文作者签名：协饵争签字日期：沁心年兰月３ｆＲ

。八

导师签名：１训一签字日期：Ⅺ＞年玉月≥１日

摘要

摘要

当今社会是科学技术飞速发展、信息广泛传播的时代。人们在感受高科技进步的同时，还希望借助于科学技术拥有更舒适、更安全的生活环境。智能建筑的提出，使作为智能建筑中重要部分的门禁系统得到迅猛发展。传统的机械锁、单片机控制类的刷卡式等门禁系统由于要近距离接触，而且容易丢失、损坏和复制，已经不能满足人们生活的需要。如何更有效的防盗成为人们关注的问题。伴随计算机和模式识别技术发展起来的生物识别技术成为研制高性能安防系统的关键技术。

人脸识别技术，是生物识别技术中的一种，是指通过对人脸特征的分析来进行身份认证的技术。人脸识别技术和嵌入式技术结合，生产出的门禁系统，在工业生产、公安司法、家居生活、公司管理和银行金库等方面得到了很好的应用，很好的满足了人们生活的需要。

本文对基于人脸识别的门禁系统进行了研究和设计。在介绍国内外发展现状后，首先对门禁系统中人脸识别算法进行了系统的阐述，分析了实验室门禁系统的功能需求，进行了系统硬件总体设计，根据总体设计框图选择适当的芯片，绘制各模块的电路图。然后，概述了嵌入式操作系统，选择Ｌｉｎｕｘ作为该系统的操作系统，详细介绍了交叉编译环境的建立、引导程序和内核的裁剪、文件系统的生成，成功的搭建了嵌入式软件平台。最后，对系统软件进行了总流程设计，描述了重要设备驱动程序的设计与移植过程。

相对于用ＰＣ机或者简单的单片机控制芯片研发的门禁系统，该系统更加精简，具有智能化强、时效性好、易扩展和成本低等优点。关键词：人脸识别；嵌入式技术；门禁系统；Ｌｉｎｕｘ

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｎｏｗａｄａｙｓ，ｓｏｃｉｅｔｙｉｓｔｈｅａｇｅｔｈａｔｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｂｒｏａｄｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｅｄ．ＰｅｏｐｌｅｗａｎｔａｍｏｒｅｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅａｎｄｓｅｃｕｒｅｌｉｖｉｎｇｅｎＶｌｒｏｎｍｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｈｅｌｐｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｈｉｌｅｔｈｅｙｐｅｒｃｅｉｖｅｔｈｅｈｉｇｈ．ｔｅｃｈ１ｓｃｏｍｉｎｇａｌｏｎｇ Ｓｉｎｃｅｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｂｕｉｌｄｉｎｇｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｔｈｅａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒ０１ｓｖｓｔｅｍ．ｗｈｉｃｈＩＳｔｈｅＩｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｂｕｉｌｄｉｎｇ，ｈａｓｂｅｅｎｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ．Ｂｅｃａｕｓｅ

ｃｏｎｔａｃｔｓ

ａｓｏｆｔｈｅｎｅｅｄｏｆｃｌｏｓｅａｎｄｐｒｏｎｅｔｏｌｏｓｓ，ｄａｍａｇｅ，ａｎｄｌｏｃｋｓｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｏｌｄａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓ，ｓｕｃｈ

ｃｏｎｔｒｏｌｃａｒｄａｃｃｅｓｓｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄｓｉｎｇｌｅ．ｃｈｉｐｐｒｏｃｅｓｓｏｒｔｏｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，Ｃａｎｎｏｌｏｎｇｅｒｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｏｆｈｕ】ｍｅｎｌｉｖｅ．Ｈｏｗｇｕａｒｄａｇａｉｎｓｔ衄Ｒｍｏｒｅ

ｋｅｙｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｂｅｃｏｍｅａｎｉｓｓｕｅｏｆｃｏｎｃｅｒｎ．Ａｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｂｅｅｎａｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｆｏｒｈｉｇｈ—ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｅｃｕｒｉｔｙｓｙｓｔｅｍｓ．

Ｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｏｎｅｏｆｔｈｅｂｉｏｍｅｔｒｉｃｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ｒｅｆｅｒｓｔｏｆａｃｉａ】ｆｅａｔｕｒｅ

ｂｙａｎａｌｙｓｉｓｆａｃｅｆｏｒｉｄｅｎｔｉｔｙａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓｐｒｏｄｕｃｅｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｅｍｂｅｄｄｅｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ｈａｖｅａｇｏｏｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｐｕｂｌｉｃｓｅｃｕｒｉｔｙ

ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ

ｐｅｏｐｌｅ’Ｓｌｉｖｅｓ．

Ｉｎａｎｄｊｕｓｔｉｃｅ，ｈｏｍｅｌｉｆｅ，ｃｏｍｐａｎｙａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｒｅａｓｓｕｃｈａｓｂａｎｋｖａｕｌｔｓ．，ａｎｄｇｒｅａｔｌｙｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ

ａｉｓｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ａｆｔｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ，ｉｔｍａｋｅｓ

ｏｆｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｅｘｐｏｓｉｔｉｏｎｆｉｒｓｔ．Ｗｈａｔｉｓｍｏｒｅ，ｉｔａｌｓｏａｎａｌｖｚｅｓｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｌａｂｏｒａｔｏｒｙａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍａｎｄｍａｋｅｓｔｈｅ

０ｎｇｅｎｅｒａｌｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｒｄｗａｒｅ．Ａｎｄｔｈｅｎ，ｓｅｌｅｃｔａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｃｈｉｐｂａｓｅｄｔｈｅ

ｇｅｎｅｒａｌｄｅｓｉｇｎｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍ，ｄｒａｗｃｉｒｃｕｉｔｄｉａｇｒａｍｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｍｏｄｕｌｅｓ．Ａｔｔｈｅｌａｓｔ．ｐｒｏｖｉｄｅａｌｌｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｅｍｂｅｄｄｅｄｏｐｅｒａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ，ｓｅｌｅｃｔＬｉｎｕｘａｓｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｓｅｔｕｐｏｆｔｈｅｃｒｏｓｓ—ｃｏｍｐｉｌｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｆｉｌｅｓｙｓｔｅｍｉｎｄｅｔａｉｌｓ，ｆｉｎａｌｌｙｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｓｅｔｕｐｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｓｏｆｔｗａｒｅｐｌａｔｆｏｒｍ Ｉｎｔｈｅｌａｓｔｃｈａｐｔｅｒ，ｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｔｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｒｉｖｅｒｓ

ＩＴ

Ａｂｓｔｒａｃｔ

ＩｎｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｔｈｅａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｗｈｉｃｈｕｓｅｓａＰＣｏｒｓｉｍｐｌｅｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃｏｎｔｒｏｌｃｈｉｐｔｏｃｏｎｔｒｏｌ，ｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｉｓｍｏｒｅｓｔｒｅａｍｌｉｎｅｄ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ，ｔｉｍｅｌｉｎｅｓｓ，ｅａｓｙｔｏｅｘｐａｎｄａｎｄｌｏｗｃｏｓｔ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｅｍｂｅｄｔｅｃｏｎｏｌｏｇｙ；ａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ；ＬｉｎｕｘＩＩＩ

目录

目录

摘要………………………………………………………ＩＡｂｓｔｒａｃｔ……………………………………………………ＩＩ第１章绪论………………………．．………………………．．１

１．１课题背景及研究意义……………………………………．．１１．２嵌入式系统概述……………．…………………………．．１１．３人脸识别技术概述………………………………………．２１．４国内外研究现状…………………………………………３

１．４．１门禁系统的发展过程………………一………………．３１．４．２人脸识别门禁系统的研究与发展现状……．．．……………．４１．５论文的主要研究内容……………………………………．．５第２章门禁系统中的人脸识别算法研究……………………………．６

２．１运动区域检测…………………………………………．．６

２．１．１图像预处理………………………………………．．７２．１．２运动区域检测………………………………………８２．１．３形态学处理………………………………………．．９２．２人脸检测与定位………………………………………．．１０

２．２．１ＹＣｂＣｒ肤色模型……………………………………１０２．２．２肤色检测…………………………………………ｌＯ２．２．３基于几何特征的人脸定位……………………………．１１２．３人脸识别………………………………………………１５

ＰＣＡ算法进行特征提取………………………………１５

２．３．２最近邻法特征匹配……………………．……………１６２．３．１２．４本章小结…．．…………………………………………１６第３章系统硬件设计………………………………………… １。７

３．１系统需求分析………………………………………… ｌ’７３．２系统硬件总体设计………．．…………………………… ｌ４，

３．２．１硬件设计基本流程…………………………………．１７３．２．２系统硬件结构框图…………………………………．１８３．３主要芯片选型和参数分析…．…………．…一……………．．１８

目录

３．３．１微控制器￥３Ｃ２４４０Ｂ的参数分析………………………．．１８３．３．２电源和复位芯片参数分析……………………………．２０３．３．３存储器芯片参数分析………………………………．．２１

３．３．４网络通信芯片ＣＳ８９００参数分析………………………．．２２３．４各单元电路设计………………………………………．．２３

３．４．１电源电路设计……………………………………．．２３３．４．２复位电路设计……………………………………．．２４３．４．３时钟电路设计……………………………………．．２５

ＪＴＡＧ电路设计……………………………………．２６

３．４．５存储扩展电路设计…………………………………．２７３．４．４３．４．６网络通信部分电路设计………………………………２８３．４．７门锁控制电路设计…………………………………．２９３．４．８键盘模块电路设计…………………………………．２９

ＵＳＢ模块电路设计…………………………………．３０

３．５本章小结……………………………………………．．３０３．４．９第４章嵌入式系统平台搭建……………………………………．３１

４．１嵌入式Ｌｉｎｕｘ操作系统…………………………………．．３ｌ４．２交叉编译环境的建立……………………………………．３２４．３ＢｏｏｔＬｏａｄｅｒ的裁剪和编译………………………………．．３３

４．３．１ＢｏｏｔＬｏａｄｅｒ的概念…………………………………３３４．３．２

４．３．３

４．３．４ＢｏｏｔＬｏａｄｅｒ的操作模式……………………………．．３３ＢｏｏｔＬｏａｄｅｒ的工作…………………………………３４ＶｌＶＩ的裁剪………………………………………３４４．４内核定制与裁剪………………………………………．．３５

４。４。１内核分析…………………………………………３５４．４．２内核的配置和编译…………………………………．３６４．５文件系统的裁剪和编译…………………………………．．３６

４．５．１根文件系统……………………………………．…３６４．５．２配置和裁剪文件系统………………………………．．３７４．６本章小结…………………………………．……．……３７第５章系统软件设计…………………………………………．．３８

５．１系统软件总体设计…．…………………………………．．３８５．２系统软件总流程………………………………………．。３８５．３Ｌｉｎｕｘ驱动程序结构………．．．．…．．．．…．．．…．．……．．…．３９

目录

５．４网络设备驱动程序移植…………………………………．．４０

５．４．１以太网概述………………………………………．４０５．４．２Ｌｉｎｕｘ网络驱动体系………………………………．．４ｌ５．４．３网络设备驱动程序实现………………………………４２５．４．４网卡驱动程序的移植………………………………．．４２５．５ＵＳＢ摄像头驱动程序移植……．．…………………………．４３

５．５．１驱动程序中的重要数据结构…………………………．．４３５．５．２驱动程序模块……………………………………．．４４５．５．３驱动程序移植过程…………………………………．４６５．５．４摄像头应用程序编程………………………………．．４６５．６本章小结……………………………………………．．４’７结论与展望…………………………………………………．４８致谢……………………………………………………．．４９参考文献……………………………………………………５０作者简介…一……………………………………………… ５３

第１章绪论

第１章绪论

１．１课题背景及研究意义

社会经济快速发展，在提高生活质量的同时，人们渴望有更舒适、更便利的生活方式，对安全防范方面也提出了更高要求。同时，随着科学技术的不断进步，智能建筑也日益流行，要求楼宇自动化管理和安全监控具有更高的安全性和可靠性。通过值班人员看门、对访客进行出入登记及要求户主亲自开关门锁已经不能满足现代生活安全、便捷的需求。各种不同自动化水平和智能化程度的门禁系统就应运而生了。

门禁系统又被称为门禁出入口自动化管理系统【ｌＪ，是楼宇自动化系统的核心子系统，也是解决重要地方或者部门出入口安全管理的有效措施，涉及到很多新兴技术领域，如通信、生物、光学、机械、计算机［２１等。门禁系统主要是方便住户或者公司员工正常进出，阻止外人出入，实现正常的进出控制、防盗和报警等功能，通常设置在建筑或者住户出入口、银行、机房、军械库和机要室等场所。

常见的门禁系统有密码门禁系统、非接触ＩＣ卡（感应式ＩＣ卡）门禁系统和生物（人脸、指纹、虹膜掌型）识别门禁系统等［３－４１ｏ门禁系统通常由处理器、读卡器（识别器）、电控锁、待识别物（感应卡、生物特征）、相关驱动和应用软件、电源及其他相关设备组成［３１，由门禁系统自带的处理器控制或者使用上位机服务器通过网络进行远程监管，进而实现对进出口的实时管理和智能化控制。

早期的门禁系统使用单片机做处理器，可实现基本的开关控制功能，由于结构和功能比较单一，处理效率低，已不能满足目前对门禁系统的主动性、实时性、灵活性及可扩展性高的需求【５卅。新门禁系统应该集嵌入式处理器、生物技术、通信等诸多领域技术的优点，这样处于不同地点的管理者可以借助于网络远程监控被监测的区域，实时报警出现的异常情况，还可以进行Ｆ１记记录。目前，由于嵌入式技术的快速发展和人脸识别技术的不断进步，这两种技术相结合成功的为嵌入式门禁系统的产生和发展奠定了坚实的基础，进而打造了有力的平台“Ｊ。嵌入式系统具有稳定、实时和精简的优点，而且还支持网络通信；人脸识别技术具有非接触、方便和便捷的优点；人脸识别嵌入式门禁系统集合了这两种技术的优点，可以安全、高效和可靠的对被监测区域进行了智能化管理。１．２嵌入式系统概述

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嵌入式系统是指以应用为中心，计算机技术为基础，并且软硬件可裁剪，适用于对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。一般情况下，嵌入式系统通常是由嵌入式微处理器、外围的硬件设备、操作系统及用户应用程序四部分组成。除了桌面计算机及服务器，嵌入式系统已经在工业控制、消费电子、网络和通信等各个行业得到了广泛的应用。

嵌入式系统融合了计算机、半导体和电子等方面的先进的技术，用于实现对其他设备的控制和管理。嵌入式系统中的ＣＰＵ通常采用ＲＩＳＣ指令结构，在此结构基础上发展出了ＡＲＭ、ＭＩＰｓ和ＰｏｗｅｒＰＣ等多个微处理器系列，种类繁多，各有优缺点，ＡＲＭ在过去的十多年里已经发展成为最受欢迎的处理器，该处理器具有以下特点：

①支持Ｔｈｕｍｂ（１６位）／ＡＲＭ（３２）位双指令集，兼容多种外设；

②采用多级流水线的方式处理指令，提高系统的指令吞吐率；

③寄存器数量多并且被大量使用，执行指令的速度更快；

④引导和加载指令，处理器只处理寄存器中的数据。

由于具有以上的特点为，虽然是基于ＲＩＳＣ结构，但却能更好的满足实际需求，更适合开发具有更高系统综合性能和低功耗的嵌入式系统。

未来嵌入式系统的发展趋势如下：

①开发嵌入式产品是项系统工程，未来嵌入式系统生产厂商除了要生产出系统的软硬件，还要能够支持强大的开发工具及软件包；

②产品功能多样，结构更加复杂；

③随着网络技术的发展，嵌入式产品形成物联网是必然趋势；

④系统的内核和算法将会更加精简，功耗和软硬件成本也将进一步降低；⑤将提供友好的多媒体人机交互界面。

１．３人脸识别技术概述

人类视觉识别中最普遍的识别方式就是通过人脸，人脸所能提供的信息在人际交往中有着其他信息不可替代的作用，因此近年来成为人工智能研究方面的热点。人脸识别主要是利用计算机的高技能处理和分卡厅人脸图像中的信息，进而提取出有效识别信息的一种技术，目前应用在安防、银行系统、身份认证等各个方面。最早在１９世际７０年代开始进行研究，但是因为很多条件限制，进展缓慢。近些年来，很多国家和厂商加大了投入，而身份识别正是安防的一个核心问题，人脸识别技术得到了快速发展。

第１章绪论

在人脸识别系统中，常用的输入图像有正面的，侧面的，还有倾斜的，其中主要是针对正面的人脸图像进行研究，人脸识别技术的发展大至有以下阶段：

第一阶段：主要是针对人脸图像的面部特征进行研究，这个阶段的识别过程完全依赖操作人员。

第二阶段：借用操作人员以前的经验，但仍然需要操作人员的干预的人机交互式识别。

第三阶段：使用高性能的计算机对人脸图像进行处理的自动识别阶段，这个阶段人脸识别技术有了快速的进展，研究人员提出了多种识别方法。

采用人脸识别技术进行身份鉴别的系统和设备被广泛应用到重要档案管理、刑侦破案等多种场合，但是人脸识别门禁系统尚处于市场培育阶段，其发展空间非常广阔，近几年受到非常大的关注。与声音、虹膜和指纹等识别技术相比，人脸识别在实际的应用中具有以下独特的优势：

（１）便捷且直观：眼睛识别的最直观信息就是看到的人脸图像，人脸图像不仅符合根据貌识人的的认知规律，而且用摄像头采集不需要和人接触，在识别对象无知觉时采集，不会产生排斥心理。

（２）难仿冒：人脸图像具有独一性，而且采集图像要识别对象亲历现场，无法替代和仿冒。

（３）高精度的识别率：人脸识别的识别精度很高，错误识别率低；

（４）成本低：使用人脸识别技术不需要专用的图像采集设备，常用的摄像头就可满足需求。一

总而言之，人脸识别在生物识别技术中是精度最高、而且最难仿冒的，如果应用到门禁系统中将会有很大的市场前景。

１．４国内外研究现状

１．４．¨］禁系统的发展过程

传统的机械门锁是早期人们保护财产和人身安全的主要方式，由于机械结构简单，即使设计非常合理，材料非常坚固，也能通过某些手段打开，而且门锁的开关由钥匙控制，钥匙管理有很多隐患，比如钥匙丢失或者人员变更都需要重新更换锁。电子门禁系统的产生不但解决了机械门锁出现的一些问题，而且使门禁管理进入了自动化时代，很大程度上提高了出入口管理水平和安全级别。电子门禁从开锁方式来看，可分为以下几个发展阶段瞵Ｊ：（１１密码识别门禁系统

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在键盘上输入密码，通过检验密码是否正确作为门锁控制开关打开或者关闭的依据。这类产品的键盘分为两种，一种是普通的固定式键盘，０，－，９数字在键盘上有固定位置，具有操作方便，成本低廉的优点，但容易泄露，安全性差，而且只能单向控制，容量小，不能保存记录；一种是乱序键盘，０～９数字在键盘上的位置定期改变、随机分布，不易被窥视而泄露密码，但安全性仍不高，也不能保存记录。

（２）卡片识别门禁系统

门禁系统所用的卡片分为接触式卡和感应卡。接触卡顾名思义必须与读卡器接触，可连接电脑操作并保存出入记录，但卡片易复制和损坏；感应卡是非接触式的，分为射频Ｉ心ＩＤ卡和Ｍｉｆａｒｅ智能卡等，可通过卡内的感应天线使读卡器以感应方式读取卡内资料，与识卡设备无需接触、寿命长、安全性高，但成本较高。

（３）生物特征识别门禁系统

通过检验进出人员自身的生物特征，如指纹、掌形、虹膜、人脸、声音等作为允许开关门的依据。用钥匙开门从开门方式上说是用“ｓｏｍｅｔｈｉｎｇｙｏｕｈａｖｅ”，密码开门则是用“ｓｏｍｅｔｈｉｎｇｙｏｕｋｎｏｗ”，而生物特征开ｆｑ贝Ｊ］是用“ｗｈｏｙｏｕａｒｅ＂１８］。每个人的生物特征各不相同，而且除了特殊情况外，终身不会有什么改变，而且特征随身携带，其他方式密钥有的仿制、盗用、丢失、遗忘等缺点都不会发生。生物特征所具有的惟一性和独特性使人脸识别门禁系统可以更好的对高机密场所进行安全监控。

１．４．２人脸识别门禁系统的研究与发展现状

随着自动识别技术的发展，许多公司投入大量人力和物力进行门禁系统的开发和生产。国外门禁系统的知名品牌有美国的休斯（ＨＩＤ）、西屋（ＷＳＥ）、洛泰克（ＮＴＫ）、摩托罗拉（ＭＯＴＯＲＯＬＡ），以色列ＤＤＳ、ＳＥＲＶＡＮＴ，英国集宝，新加坡ＳＹＲＩＳ，韩国ＳＵＰＥＲＬＯＣＫ等诸多品牌【９ｌ，其中美国西屋生产的门禁系统因系统功能强大和稳定性好享誉世界。

国内从事门禁系统生产和研发的也有很多公司，知名的有汉王、门吉利、ＰＫ、华润达实、杭州立方、清华紫光等公司。在时间和技术方面，国内门禁系统市场的发展都远远落后于国外。早期，国内研发门禁系统的厂家主要采用的研发方法不是直接选用国外已有的集成模块，就是仿造国外已有的系统。随着技术的进步和成熟，国内门禁系统晶牌也有很大的创新。

目前国内外市场上的门禁系统主要是感应卡和生物识别门禁系统【１０】。感应卡门禁系统中的ＲＦＩＤ门禁系统应用最为广泛，而生物识别门禁系统中的人脸识别

第１章绪论

门禁系统正在迅猛发展，但国内人脸识别门禁系统的产品在市场上所占份额还比较小，许多公司主要是采用国外提供的核心技术，进行加工后开始产品化。清华大学、中科院自动化所和中科院计算所自主研发的核心算法已经达到世界上的先进技术水平。

在“２００８中国国际社会公共安全产品博览会＂上，众多公司展出的采集图像速度和识别精度不同的人脸识别门禁考勤机让人大开眼界；其中中科奥森公司的产品是国内唯一通过中国中国信息安全产品测评认证中心身份认证产品与技术测评中心认定的系统…Ｊ。“人脸通Ｆ７１０”是由北京汉王科技推出的全球首款双摄像头嵌入式人脸识别考勤机，能够瞬间完成识别；另外其他公司推出的一些新产品使观会者对国内技术发展水平有了充分的了解。

目前已有少量国内自主研发的人脸识别门禁产品投入市场，将来会研发和生产更多功能齐全、安全性能高的门禁系统产品，也让人脸识别技术取代感应卡识别和指纹识别等技术，迎来门禁系统全新的人脸时代。

１．５论文的主要研究内容

本文的主要研究嵌入式人脸识别门禁系统的设计和应用，主要研究内容如下：第１章综述了嵌入式人脸识别门禁系统的研究与发展现状，并阐述了课题研究的背景和意义，最后介绍论文的组织结构和内容。

第２章对人脸识别门禁系统中的人脸识别算法进行概述，分析当前常用的方法。

第３章通过对系统功能的分析，进行硬件总体结构和框架设计，根据各个模块进行各模块电路单元进行设计，绘制电路图。

第４章介绍常用的嵌入式操作系统，选用Ｌｉｎｕｘ并对如何构建嵌入式Ｌｉｎｕｘ编译环境进行详细阐述，完成嵌入式系统平台搭建。

第５章对系统软件进行总体设计，介绍了驱动程序设计原理和重要模块的驱动程序移植过程，。最后，对课题的研究内容进行总结，提出不足之处，明确下一步的研究方向。

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第２章门禁系统中的人脸识别算法研究

随着电子技术的不断发展和生物识别技术的不断进步，人脸识别技术在鉴别个人身份方面的应用成为安全验证的主要方式。人脸识别门禁系统就是一个重要的应用，系统中动态采集的人脸图像能更好的应用，但是处理起来也更加复杂，因此系统中的人脸识别算法性能的好坏对系统的时效性和功能实现起着至关重要的作用。在门禁系统中，完整的人脸识别算法包括以下步骤：运动区域检测、人脸检测和定位、人脸识别，系统中人脸识别的总体框图如图２—１所示：

图２—１人脸识别过程图

Ｆｉｇ．２－１Ｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｃｈａｒｔ

运动区域检测：对连续采集的若干图像进行相关算法分析，把运动的图像部分和背景分离出来，减小人脸检测区域。

人脸检测和定位：判断上面步骤检测到的运动区域中是否有人脸存在‘１２】，若有，则判断存在的人脸个数并确定其位置，再将其分离出来。

人脸识别：把人脸区域中的人脸特征使用相关算法提取出来，和人脸库中的人脸进行比对，根据结果门禁控制器采取不同的控制方式。

下面对各个部分相关算法进行相应的详述。

２．１运动区域检测

对采集到的相邻帧问的图像进行变化检测是检测和识别运动目标的有力方法，虽然并不能得到唯一的运动目标，但是可以减小后面检测步骤中的区域。由于人脸图像是主要的待检目标，因此可以通过对图像中的运动轮廓进行检测来缩小人脸可能存在的区域。在该部分中，采集到的图像由于光照等原因会有一定的误差，要进行相关的去噪处理，运动目标检测过程框图如图２—２示：

第２章门禁系统中的人脸识别算法研究

图２－２运动目标检测框图

Ｆｉｇ．２－２Ｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｃｈａｒｔ

采集一帧图像时，由于摄像头及周围环境的影响，图像可能因为各种噪声失采集的图像有彩色和灰度图像之分。彩色图像的像素点由Ｒ、Ｇ、Ｂ三种基

Ｇｒａｙ＝０．３９ｘＲ＋０．５０ｘＧ＋Ｏ．“×Ｂ（２一１）

具体的处理过程如图２－３示：

读取图像卜＼得到红绿绿蓝卜＼计算像素点灰．。．．．。．．．．．．．．．Ｊ＼像素点着色分卜＼得到灰度数据∥三色分量／度值————１／量重新赋值∥图像

图２—３灰度变换流图

Ｆｉｇ．２—３ＧｒａｙｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｈｅｆｌＯＷｇｒａｐｈ

２．１．１．２中值滤波

中值滤波是常用的非线性滤波方法【１３】，将一个奇数点移动窗１２１的中心置于某一像素点上，窗１５１中所有点的像素值的中值即为该像素点的像素值，如果窗口中有五个像素点，像素值分别为７０，７５，８０，８５，９０，则窗１５１中心所对应的像素点２．１．１图像预处理真，为了后续有效、稳定的进行特征提取，采集图像后要进行预处理，即噪声的消除，图像转换为标准形式和校正失真等，常用的预处理方法有人脸图像灰度化、二值化，滤波，几何校正和锐化等操作，这里详细介绍一下灰度化和中值滤波。２．１．１。１灰度化色混合的。Ｒ、Ｇ、Ｂ的含量不同，组成的颜色也不同；而灰度图像是只有亮度没有色彩信息的图像，而且亮度是连续变化的。如果想把彩色图像转换成灰度图像，首先把亮度量化，即划分为从０到２５５共２５６个等级，其中０最暗，代表全黑，２５５最亮，代表全白。采用下面的公式可将彩色图像灰度化。

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的值为８０。这样图像中像素点的值就会是这个像素点邻域中所有点的中值，将会使该像素点的灰度值更接近真实的情况，便于减少甚至消除孤立的噪声点。

常用的方法是：使用特殊结构的滑动的二维模板，按像素值的大小对板内像素进行升序或降序排列，最后生成单调的上升的二维数据序列或者下降的二维数据序列，最终的输出为：

ｇ（ｘ，Ｙ）＝ｍｅｄ｛ｆ（ｘ－ｋ，Ｙ－１），《尼，，∈缈）｝（２—２）

其中／（ｘ，Ｙ）为源图像，而ｇ（ｘ，Ｙ）则为经过处理后的图像。二维模板矿通常是２奉２、３＊３的区域，还可以是如圆环、十字和线状等不同形状的区域【ｌ训。实际的操作步骤为：首先在图像中漫游模板，让图像中某特定的像素点和模板中心复合；然后获取得模板下各个像素点的灰度值，并对这些值按升序进行排序；最后，队列中最中间位置的像素值即为图像中特定点的像素值。

２．１．２运动区域检测

图像差分能在某种程度上反映出图像平面上人物运动的变化。对简单背景下的图像进行差分操作，可以快速地把图像序列里面的运动区域检测出来。所谓的差分法就是把当前图像和参考背景图像比较，确定亮度变化大的区域，该区域就是运动的人物相对应的区域。常用的差分方法有以下三种：

（１）单一图像和固定背景的差分

这种主要用在比较理想的输入，只需获取一幅图像，位置精确，速度很快，但易受周围环境的影响，而且在摄像头运动、背景灰度变化大的情况下是不适用的。这种方法的难点在于如何得到一个纯背景。

（２）两幅连续图像的差分

彳（ｘ，Ｙ）和灰（ｘ，Ｙ）为获得图像序列中的两幅图像，必须是连续的，那么这两幅图像的差分图像为：

Ｂ（ｘ，ｙ）：｛？矿ｌ石（ｘ，ｙ）一厶（ｘ，ｙ）ｌ≤ｓ（２－３）【Ｊｏｔｈｅｒｗｉｓｅ

下面几个原因是造成差分图像中的非零点产生的原因：

①彳（ｘ，Ｙ）和正（ｘ，Ｙ）分别属于运动着的物体和选取的固定背景；

②石（ｘ，Ｙ）和五（ｘ，Ｙ）两幅图像来自不同的运动着的物体；

③彳（ｘ，Ｙ）来自运动着物体的一个区域，而五（ＬＹ）则来自相同物体的另一个区域；④周围环境的噪声。

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出现前面的三种情况时，可以利用物体质心的运动变化计算出位移量，进而可以反映出物体的运动情况。前面的三种情况都有有第四种情况的出现，在处理过程中，对图像中非零的连通区域的面积采取判断等方法，从而消弱噪声的影响。

这种方法要求获取相邻的两幅图像，并且采集这两幅图像的时间间隔不能大，适合检测有相对运动的物体，缺点是物体的运动位置会因相对运动而不确定。

（３）累积差分

若五（ｘ，Ｙ）为包含刀帧图像序列中的第ｋ帧，那么进行累积差分处理后的图像为：

‰（ｗ）＝∑ａｋＩ石（训）一五（训）Ｉ

ｋ＝ｌ（２—４）

公式中的吼是权值系数，累积差分图像能可靠的检测微小或者变化缓慢的运动，还能确定物体的运动方向和运动大小的变化。

具体采用什么差分方法，主要取决于下面因素：

①相对于背景图像，运动物体的突出程度，这个因素受噪声影响比较大，决定了表示物体特征集的有效度；

②在相邻图像中，运动物体的相似度，这个因素取决于获取两幅图像的时间时隔，越短越好。

２．１．３形态学处理

根据噪声的影响，为填充连接成分中的空孔和裂缝进行的处理叫做图像的膨胀处理。而为了除去分散在背景中的作为噪声的１．像素和细小突起状噪声就要进行腐蚀处理。设Ｆ＝｛乃｝为输入图像，ｇｕ为输出图像，进行这两种处理时，在８连接的情况下分别进行如下操作。此外，对４连接的情况通过把以下的“８领域＂替换为“４领域＂就可以进行了。

（１）腐蚀处理

对所有的ｆ√，当彳，为１一像素时，ｇ，，由下式确定：

即ｐ＝＜ｆ１ｌｏ厶的８领域全部为１一像素时其他ｒｏ卧、厶Ｊ，、。

根据此式，可以进行一次腐蚀处理。

（２）膨胀处理

对所有的ｆ．Ｊ，当厶为。一像素时，ｇ，，由下式确定：

岛＝｛三厶的８领域至少翼箍一个１＿像素时（２—６）

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上述的腐蚀膨胀处理重复进行多次操作，但是腐蚀和膨胀不能保存图形的连接性和孔的个数等拓扑性质。

２．２人脸检测与定位

在人脸识别系统中，人脸检测是指从输入图像的信息中确定有无人脸存在，存在的人脸的个数、位置和大小等，由于人脸数目不确定，人脸在图像中的旋转度和尺度不确定，表情和肤色等不同，还可能存在眼镜和胡须等附属物，使人脸检测具有很大的难度。本文主要介绍通过ＹＣｂＣｒ肤色模型进行的人脸检测和使用投影技术进行的人脸定位。

２。２．１ＹＣｂＣｒ肤色模型

ＹＣｂＣｒ模型是由ＹｕＶ色彩空间衍生的【１５－１６｜，把亮度和色度分量分割开，模型中的Ｙ分量表示亮度信息，Ｃｂ和Ｃｒ分量分别表示色度信息中的绿色色度分量和红色色度分量。ＹＣｂＣｒ模型在电视信号传输和图像压缩等领域中广泛使用，它是以ＣＣＩＲ６０１编码方案中采用的彩色来表示模型。由于可从ＲＧＢ模型线性变化得到，所以其应用较为普遍。ＹＣｂＣｒ与ＲＧＢ这两个色彩空间可以通过下面关系进行相互转换：

（１）ＲＧＢ转换为ＹＣｂＣｒ

ｆｙ＝（７７／２５６）Ｒ＋（１５０／２５６）Ｇ＋（２９／２５６）Ｂ

｛Ｃｒ＝（１３１／２５６）Ｒ－（１１０／２５６）Ｇ－（２１／２５６）Ｂ＋１２８（２—７）

【Ｃｂ＝（４４／２５６）Ｒ一（８７／２５６）Ｇ＋（１３１／２５６）Ｂ＋１２８

（２）ＹＣｂＣｒ转换为ＲＧＢ

ｆＲ＝Ｙ＋Ｉ．３７１（Ｃｒ一１２８）

｛Ｇ＝Ｙ－０．６９８（Ｃｒ－１２８）一０．３３６（Ｃｂ－１２８），

（２－８）

ｌ

２．２．２肤色检测Ｂ＝Ｙ＋Ｉ．７３２（Ｃｂ一１２８）

利用２．２．１中给出的肤色模型，逐点搜索区域中的像素点并进行判断，如果为肤色，则将该点像素值赋为０（全黑）。若不是肤色点，则把该点像素值置为ｌ，也即是全白ｆｍｌ纠，完成整个肤色区域的二值化。由于检测到的肤色区域经常存在孤立点和小的间隙等，可在这里采用形态学的－丌运算和闭运算来消除这些影响，并对剩下的连通域标记以便得到人脸候选域。

第２章门禁系统中的人脸识别算法研究

２。２．３基于几何特征的人脸定位

基于几何特征的人脸定位分两步进行，首先进行直方图统计，其次是在输入的图像上使用矩形框标注人脸区域。

２．２．３．１直方图统计

使用直方图进行统计可以反映出图像灰度空间分布的某些特征。每张人脸都会有不同的形状，这样在图像上会占用部分面积区域，通过二值化处理的图像中的人脸图像能表现出人脸形状的一定连续性。先对二值化的人脸图像进行水平直方图统计，然后再进行垂直直方图统计，统计出来的的结果就能够成为判断和标注人脸区域的依据【２们，最后结合人脸形状特点和统计的结果，判断出人脸位置的分布区域，使用矩形框框出。下面将详细介绍直方图统计的算法过程。

水平直方图统计算法：定义变量ｃｏｕｎｔ和数组ｎｕｍ［ｗｉｄｔｈ一１１，并初始化ｃｏｕｎｔ值为０，ｗｉｄｔｈ为整幅图像的宽度。首先，利用循环语句从ｉ＝０开始对每个像素点进行二值化图像扫描，如果扫描到的像素点灰度值是１，那边将ｃｏｕｎｔ的值进行加ｌ操作。当扫描完第ｆ列时，ｎｕｍ［ｉ１＝ｃｏｕｎｔ，按照这种思路，循环对各列进行扫描，直到最后－－Ｙｔ扫描完，然后建立分别以ｉ和ｎｕｍ［ｉ１为ｘ轴和Ｙ轴的坐标图，这样所得到的图像就是人脸图像的水平直方图。

垂直直方图统计算法：该方向的统计算法和水平方向的的统计算法相同，定义变量ｃｏｕｎｔ和数组ｎ“ｍｆＪｉｚ嘞砌一ｌ】，并初始化ｃｏｕｎｔ值为０，ｈｉｇｈｔｈ为整幅图像的高度。首先，利用循环语句从，＝０开始对每个像素点进行二值化图像扫描，如果扫描到的像素点灰度值是Ｉ，那边将ｃｏｕｎｔ的值进行加１操作。当扫描完第，列时，ｎｕｍ［ｊ］：ｃｏｕｎｔ，按照这种思路，循环对各列进行扫描，直到最后一列扫描完，然后建立分别以，和门“圳［ｆ】为Ｘ轴和Ｙ轴的坐标图，这样所得到的图像就是人脸图像的垂直直方图。人脸二值化直方图统计结果如图２—４所示

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