摘 要

6、 正文部分应包括：系统的设计要求、系统的总体方案设计、元件的选择，系统的硬件电路设计，系统的软件设计，系统调试及结果分析等；

1. 毕业设计成果在文字上要求字数20000字以上，阅读文献不低于20篇，其中外文文献不少于5篇.

（三） 进度安排

1 － 2周 查阅相关文献，了解设计要求；

3 － 4周 翻译外语资料，提出合理的设计方案，写开题报告；

5 － 6周 方案论证并进行的总体方案设计；

7 － 8周 硬件电路设计；

9 －10周 软件程序设计；

11－12周 系统调试，测试完善工作；

13－14周 撰写论文，完成初稿；

15周 修改论文，完成答辩PPT，并交与相关院系老师验收认证工作，参加毕业答辩。

（四）必读参考资料及主要参考文献

[1] 章毓晋.图象处理和分析（图象工程上册），清华大学出版社，2004

[2] 张明照，戚红雨.应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像，北京，科学出版社，2000

（五） 其他要求

每周与老师见面，经常在毕业设计小组群上沟通。

指导教师签名： 年 月 日

系主任签名： 年 月 日

院长签名（章）： 年 月 日

目录

摘要 I

Abstract II

1 绪论 1

1.1 课题的背景及意义 1

1.2 课题的国内外研究现状 1

1.2.1 人脸识别技术发展现状 1

1.2.2 门禁系统发展现状 2

1.3 本文主要研究内容及结构安排 2

1.3.1 主要研究内容 2

1.3.2 预期目标 3

1.3.3 本文结构安排 3

2 课题的相关技术 4

2.1 人脸识别技术 4

2.2 人脸识别算法 5

2.2.1 常用人脸图像识别方法 5

2.2.2 特征脸法（Eigenface） 5

2.2.3 Fisherface 6

2.2.4 局部二值模式直方图（LBPH） 9

2.3 树莓派（Raspberry Pi） 11

2.4 OpenCV 12

2.5 虚拟网络控制台（VNC） 12

2.6 本章小结 13

3 系统硬件设计 14

3.1 总体硬件设计 14

3.2 驱动电路设计 14

3.2.1 简易电子锁驱动电路 14

3.2.2 光耦 三极管驱动电路 16

3.3 元器件选型 17

3.4 主控模块 17

3.5 检测模块 18

3.6 外围元器件 18

3.7 后台操作系统 20

3.8 本章小结 20

4 系统软件设计 21

4.1 系统运行环境的搭建 21

4.1.1 VNC远程控制 21

4.1.2 树莓派OpenCV环境搭建 21

4.2 系统主要算法模块 21

4.2.1 人脸检测和采集 22

4.2.2 训练数据集 22

4.2.3 人脸识别 23

4.3 本章小结 25

5 系统调试和分析 26

5.1 人脸录入 26

5.2 人脸识别 26

5.3 本章小结 27

6 总结与展望 28

致谢 29

参考文献 30

摘要

近几年，人脸识别已经广泛应用于人们的日常生活中。从智能手机的“刷脸”、社区门禁系统的设计到医疗、公安、金融乃至于国防项目中，计算机视觉技术的应用随处可见。生活水平的提高对安全保障提出了更高的要求，传统门禁系统大多都采用钥匙、门禁卡或者密码等解锁措施，但这存在着很多弊端。密码的泄露、钥匙和门禁卡的丢失都会产生安全和财产隐患，本文将要谈论的是基于人脸识别的门禁控制系统。由于人的脸部生物特征具有唯一性并且人脸识别有着使用方便、识别速度快、识别准确率高等优点，故而高性能的人脸识别门禁系统对于个人、社区和组织机构都具有非凡的意义。

本文设计的人脸识别门禁系统以树莓派3B 开发板为核心控制器，在树莓派上搭建OpenCV环境，采用红外USB摄像头进行图像的采集和识别。通过摄像头对人脸的检测并与采集的人脸数据库进行对比，可以实现人脸的识别。根据识别的置信度，控制器将发送信号给LED灯、蜂鸣器和电磁锁显示控制结果。当置信度达到要求时，LED亮绿灯，同时电磁锁开锁，表示识别成功，大门开启；当置信度不够时，LED亮红灯，同时蜂鸣器报警，提高了安全度。

关键词：人脸识别；树莓派；OpenCV；置信度

Abstract

In recent years,face recognition has been widely used in People's Daily life.The application of computer vision technology can be seen everywhere from the "face swiping" of smart phones and the design of community access control system to medical treatment, public security, finance and even national defense projects.The improvement of living standards puts forward higher requirements for security. Most of the traditional access control systems adopt following unlock measures such as keys, access CARDS or passwords, but there are many drawbacks.The leakage of passwords, the loss of keys and access CARDS will cause security and property risks. This paper will discuss the access control system based on face recognition.Due to the uniqueness of human face biometrics and the advantages of face recognition such as convenient use, fast speed and high accuracy, the high-performance face recognition access control system is of great significance for individuals, communities and organizations.

The face recognition access control system designed in this paper takes raspberry PI 3B development board as the core controller, builds OpenCV environment on raspberry PI, and uses infrared USB camera for image acquisition and recognition.By detecting the face with the camera and comparing it with the collected face database, face recognition can be realized .Depending on the confidence of the recognition, the controller will send signals to the LED lights, buzzer and electromagnetic lock.When the confidence reaches the requirement, the LED lights green and the electromagnetic lock turns on, indicating that the recognition is successful and the door is opened;When the confidence is not enough, the LED lights red, while the buzzer alarm, improving the safety.

Keywords: Face Recognition;Raspberry Pie;OpenCV;Degree of Confidence

1 绪论

课题的背景及意义

自20世纪70年代以来，人工智能、机器视觉以及其相关的学科的研究得到了极大的发展，机器识别也从传统的数值、字符转向人脸图像的研究，于是形成了人脸识别的研究领域。随着对其深入的研究，人们总结了人脸识别的优点，相对于虹膜识别、指纹识别等，人脸识别具有独到的优势，该技术的发展对于人类生活和科技的进步具有重大的理论价值和实用价值^[1]。利用人脸特征进行识别得到了安全领域、人脸图像处理领域以及模式识别领域的专家学者们的注意。

近几年，计算机技术和图像处理技术的高速发展使得人脸识别广泛应用于人们日常的生活中，最常见的便是我们随身携带的手机的面部解锁和一些居民小区、医疗机构、教育机构和公安系统等地方的人脸识别门禁控制系统^[2]。由于人脸识别具有使用方便、识别度较高、识别速度快和稳定性好等特性，基于该技术的门禁控制系统也能够极大的保证用户的财产和人身安全。故高性能人脸识别门禁控制系统的开发对于各个行业的各种机构和个人来说都具有非凡的意义和研究价值。

课题的国内外研究现状

人脸识别技术发展现状

在过去80年里，在几何结构方法、大量经典算法涌现、人工特征提取到深度学习这四个发展阶段里，人脸识别的识别精度和稳定性得到了极大的提高。即使计算机图像处理技术和模式识别技术处于高速发展阶段，但人脸识别的研究任然偏向于场景性，学术上的研究成果并不能立即用于实际生活。相比于虹膜、指纹等较为成熟的识别技术，其具有采集信息量大、应用干扰源太多的弊端，故而人脸检测、采集和识别的高效率算法也是目前研究的方向之一。除此之外，2D人脸识别技术已趋于完善，但是3D人脸识别技术甚至多模态人脸识别技术任然是研究的重点^[3]，人脸是三维立体图像，但是待识别对象却是经过三维到二维的投影过程，这个过程许多特征丢失。另外，当前阶段人脸识别的用途主要用于安全部门，识别使用范围一般只有实时使用和查询功能，更多的行业标准也是其在应用过程需要研究的一个项目，随着技术的更迭和发展，各行各业的安全和使用规范也要得到落实。

在国内，人脸识别技术经过30年的研究和发展，已经达到了国际上先进的水平。20世纪80年代，以中科院和清华大学为首的国家尖端研究机构和高校着手人脸识别的研究，在国家政策的大力支持下，为我国人脸识别技术的发展打下了坚固的基础。2006年，安防领域的成功也标志着我国正式将人脸识别应用到国民生活中。在2008年北京奥运会上，我国首次将人脸识别系统应用到大型国际活动里，标志着我国人脸识别技术的一个巨大飞跃。近几年，我国人脸识别研究的热度不减，出现了大批先进研究团队，2014年，汤晓鸥团队提出了识别率高达98.52%的人脸识别算法，较同期国际上最新人脸识别算法更为出色^[4]。由此可见，我国人脸识别技术的研究正如火如荼地进行，但同时我们不能忽略了发展过程中存在的问题，虽然中国在专利数量和增长率上在世界上名列前茅，但就与临国日本和韩国相比，它们分别在布局和质量上占有很大的优势。因为专利机构的散状分布形态，我国应该积极寻找交流合作的机会，把握住人脸识别研究热度，努力发展更高性能的人脸识别技术并应用于实际生活。

国外对人脸识别的研究比我国更早，以美国为代表的发达国家，首先对人脸识别进行更为系统的研究，并是世界上第一个应用人脸识别的国家。除此之外，欧洲和日本也是人脸识别技术先进国，虽然日本起步较晚，但是其发展势头一如既往地高效迅速。虽然我国现在能够跟上国际的脚步自行发展高性能人脸识别算法，但与国际上最尖端的研究机构相比，其核心技术上还存在一定的差距。随着人工智能的大力发展，国际人脸识别进入了深度学习的阶段，该阶段理想条件下最高识别率可达99%^[5]。即便如此，人脸识别任然面临着一些列的挑战，在外部干扰（光照、遮挡、老化等）较为严重的时候，系统鲁棒性和准确性能较真正人眼相比存在巨大差距。

门禁系统发展现状

最早出现的出入口控制系统可以追溯至我国古代，采用木栓或者木锁通过人为控制达到限制出入的目的。当然这只是狭义上的门禁系统。随着科学技术的发展和安防领域的进步，在不同场合，门禁系统有其不同的意义，个人、社区、企业乃至于国家赋予了门禁系统新的功能，但归根结底，其目的任然是以安全为首要保障，达到在不同场合下限制人员或其他物品（如货物、汽车等）出入的目的。本文将要讨论的是针对人员出入的门禁控制系统，传统的机械门、电子时代的磁卡门和数字密码门都存在不同的问题，有一定的安全隐患。随着生物识别技术的发展，门禁系统研究的发展方向偏向了利用生物特征作为识别手段，渐渐发展出基于虹膜、指纹、人脸识别的门禁系统。虽然采用这些先进技术在算法和学术上有一定的成果，但大批量投入市场任然是目前有待解决的问题，廉价高性能门禁系统任然是研究重点。除此之外，目前无论国内还是国外，门禁系统已经不仅仅是单纯的通道以及出入口个人化管制，而是基于电子、光学、生物、计算机以及通信等技术相结合的智能化、系统化的一体式管理系统^[6]。安防领域的发展也对门禁系统提出了更高的要求。

本文主要研究内容及结构安排

主要研究内容

本文主要的研究内容是基于人脸识别的门禁控制系统的设计。论文在探讨人脸识别、门禁系统和单片机的发展以及研究趋势的过程中，结合相关文献和已学知识，研究人脸识别算法，结合其优缺点选择合适算法，设计一个以树莓派为核心控制器的人脸识别系统。该设计的具体工作如下：

1. 研究和分析人脸识别和树莓派技术，选择合适的算法；
2. 针对系统的具体要求制定总体设计方案；
3. 进行系统的硬件设计，具体包括主控模块、检测模块、外围元器件、后台操作系统；
4. 进行系统的软件设计，具体包VNC远程控制的调控、括树莓派OpenCV环境的搭建、人脸识别算法的设计；
5. 调试、分析和总结。

预期目标

在满足识别精度和速度的前提下，选用合适的人脸识别算法，通过树莓派外扩摄像头采集人脸图像并建立人脸数据库，再通过实时的人脸检测，将检测到的人脸上传到数据库进行识别对比。根据置信度，树莓派将发送不同的信号控制LED灯、蜂鸣器和电磁锁。识别成功，LED亮绿灯，电磁锁打开；识别失败，LED亮红灯，蜂鸣器报警。除此之外，通过树莓派3B 内置通讯模块，将识别信息上传并保存，在VNC上显示并打印输出信息。

1.3.3 本文结构安排

第1章。讨论人脸识别、门禁系统目前国内外的发展现状。结合课题要求阐述主要研究内容和预期实现目标。

第2章。人脸识别门禁控制系统拟采用的核心技术。包括人脸识别流程的介绍，人脸识别常用算法的原理，树莓派、OpenCV以及虚拟控制台的功能作用。

第3章。系统硬件部分。主要包括元器件的选型及硬件的配置和搭建，包括驱动电路的设计。

第4章。系统软件部分。主要包括编程环境的搭建、拟采用的人脸识别核心部分算法流程图和python代码的实现。

第5章。系统的调试和结果分析。对实物系统整个工作流程进行演示和说明，验证系统基本功能的实现。

第6章。总结与展望。对课题设计进行最后的总结，并结合现有知识和国际研究进展展望未来。

2 课题的相关技术

2.1 人脸识别技术

人脸识别是指通过人脸生物特征信息来进行身份识别和认证的一种技术。它主要采用摄像头或者摄像机采集包含人脸的图像或者视频流，然后自动跟踪和检测其中的人脸并收集人脸信息，以达到人脸识别的目的^[7]。人脸识别关键技术可分为人脸检测和人脸识别。在人脸检测之前先建立人脸数据库，将检测到的人脸用算法进行处理再与数据库人脸进行对比，从而根据相似度给特定的硬件系统发送一定的信号，实现人脸识别的实际应用系统。下面分别介绍人脸识别系统的主要组成部分：人脸图像检测和采集、人脸图像预处理、特征提取、匹配与识别。其方框图如图2.1。

图2.1 人脸识别过程

人脸图像的检测和采集指的是当有人脸出现于摄像头里，采集系统会自动地拍摄人脸图像并收集起来。在有些对采集要求较高、外部干扰环境较大的情况下，可以采用红外摄像头或者高端的X光机等设备获取更丰富的人脸信息进行检测和采集。根据人脸图像的特征，可分为静态图像和动态图像，系统也能采集不同的位置、不同的表情的图像。正确地将人脸从背景中寻找出来将降低后面步骤的难度和复杂度，因为图像中人脸包含着大量的可利用的模式特征，人脸检测和采集的目的就是这些有用的信息，为后面的预处理做准备。

人脸检测和采集的图像因为外界干扰和不同条件的限制，往往不能直接使用。人脸图像预处理的目的是利用人脸检测的结果按照人脸图像识别方法的要求对图像进行标准化，使外界干扰对识别目标的影响减至最小。预处理过程主要包括消除噪声、灰度归一化、几何校正、滤波变换等，这些可直接利用现有的算法进行实现^[8]。

人脸特征提取，是指对人脸进行特征建模的过程，简单地说，就是讲图像信息转化为计算机里的数字信息。人脸识别系统可使用的特征包括视觉、像素统计等等。想要达到准确识别的目的就要尽可能不失真地使不同的图像在计算机中保持唯一性。在计算机中，常用的表示方法有两种。一种是基于人脸特征的表示，它包括正脸的人脸器官的各种距离和角度，侧脸投影所形成的凹凸点等；另一种是基于图像表示，根据图像处理知识，将人脸图像当做矩阵进行处理，用矩阵的各种代数特征（特征值、特征向量等）表征图像的唯一性。

匹配与识别的过程就是将待识别图片提取的特征值与计算机在此之前建立的人脸特征数据库里的数据进行对比，通过某个阈值，比如设定置信度，控制系统输出识别信号。当相似度高且较为可信时，识别成功，否则识别失败。

2.2 人脸识别算法

2.2.1 常用人脸图像识别方法

常用的人脸图像识别方法主要有以下几种^[9]。

1. 几何特征分析方法
2. 特征脸方法
3. 弹性匹配法
4. 人工神经网络法
5. 局部特征分析法
6. 柔性形状模型法

由于时间和篇幅的限制，笔者在进行课题设计的过程中仅对人脸识别三大经典算法（Eigenface、Fisherface、LBPH）^[10]进行学习，并比较其优劣性，选择其一移植到树莓派人脸识别系统，在保证基本功能的情况下，力图实现最佳的识别性能。

2.2.2 特征脸法（Eigenface）

将人脸识别真正发展到实际应用的第一种算法便是特征脸算法。它是一种将人脸从像素空间经过一系列数据的处理变换到另一个空间，从而进行相似性计算的方法。当像素空间变换到另一个空间，相同类别的图像会汇集到一起，不同类别的图像相互远离。换一句话说，仅仅用简单的线或者面在原像素空间中把它们切分开是比较复杂的，而在经过变换后的另一个空间中，把它们分开相对而言就比较简单。

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