[发明专利]一种基于人脸识别的宿舍门禁管理一体化系统在审
申请号: | 201910876475.X | 申请日: | 2019-09-17 |
公开(公告)号: | CN110689655A | 公开(公告)日: | 2020-01-14 |
发明(设计)人: | 余睿然;刘伯成;徐盛剑;彭诗杰 | 申请(专利权)人: | 南昌大学 |
主分类号: | G07C9/37 | 分类号: | G07C9/37;G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 36129 南昌赣专知识产权代理有限公司 | 代理人: | 邓澄宇 |
地址: | 330000 江西省*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 人脸识别算法 人脸识别 人脸识别模块 门禁系统 预设区间 宿舍 算法 图像预处理模块 安全管理技术 门禁控制器 一体化系统 摄像头 单一算法 函数输出 环境因素 活体检测 门禁管理 人脸图像 算法调用 算法功能 算法共用 算法集成 预设函数 门禁 调用 采集 | ||
本发明公开了一种基于人脸识别的宿舍门禁管理一体化系统及人脸识别方法,涉及宿舍安全管理技术领域,包括门禁系统,门禁系统包括人脸识别模块和门禁控制器,人脸识别模块包括设置在宿舍门禁前的摄像头以及人脸识别算法系统,人脸识别算法系统包括活体检测模块、图像预处理模块和由五种算法功能集成的人脸识别算法;五种算法共用算法调用接口;设置将五种算法集成的人脸识别算法,并使五种算法分别对应有函数预设区间值;通过采集的人脸图像的参数值并输入至预设函数,得出函数输出值落在五个函数预设区间值中的其中一个,则调用所对应的算法进行人脸识别,以适应环境因素对识别造成的影响。提高了人脸识别的机动性,不依赖单一算法。
技术领域
本发明涉及宿舍安全管理技术领域,具体涉及一种基于人脸识别的宿舍门禁管理一体化系统及人脸识别方法。
背景技术
学生宿舍管理是学生住宿安全的保障,宿舍门禁管理系统的应用越来越广泛;而现有的门禁管理系统利用摄像机对人脸进行捕捉,通过调用人脸识别算法接口实现人脸识别。这种人脸识别算法只是通过单一的识别算法接口,在实际使用中因为使用次数、特定时间使用频率高发、外界环境(光度)等因素影响,导致识别准确率不高;此外,采用摄像机对人脸进行捕捉,常出现多人的人脸同时被镜头捕捉,导致识别失败。
发明内容
为解决现有技术问题,本发明通过设置将五种算法集成的人脸识别算法,并使五种算法分别对应有函数预设区间值;通过摄像头拍摄的人脸图片,经过图像预处理模块的处理后得出图像的参数值,使参数值作为自变量输入至预设函数中,得出函数输出值;当函数输出值落在五个函数预设区间值中的其中一个,则调用函数预设区间值所对应的算法。实现在不同的环境下拍下人脸图像,系统自动调用相应算法进行人脸识别,以降低环境因素对识别造成的影响。提高了人脸识别的机动性,不依赖单一算法;此外,通过设置活体检测模块并采用虹软活体检测算法判断活体个数大于一个时,利用虹软算法能对多个人脸同时识别的特性避免当出现多人的人脸同时被摄像头捕捉而出现无法的识别现象。
本发明具体采用以下技术方案:
一种基于人脸识别的宿舍门禁管理一体化系统,包括门禁系统,其特征在于:
所述门禁系统包括人脸识别模块和门禁控制器,所述人脸识别模块的末端与所述门禁控制器电连接;
所述人脸识别模块包括设置在宿舍门禁前的摄像头以及人脸识别算法系统,所述摄像头拍摄宿舍来人的脸部图像,所述摄像头的末端与搭载有人脸识别算法系统的宿舍管理计算机连接;
所述人脸识别算法系统包括活体检测模块、图像预处理模块和由五种算法功能集成的人脸识别算法,所述活体检测模块采用虹软活体检测算法判断活体个数;
所述活体个数为单个,所述脸部图像通过所述图像预处理模块进行处理;所述图像预处理模块包括图像预处理算法,通过所述图像预处理算法得出图像参数值,所述图像参数值作为自变量输入至预设函数中并得到函数输出值,所述预设函数的值域设置有五个区间值,所述人脸识别算法包括PCA+SVM+K-Fold算法、Face++算法、虹软算法、百度算法以及OpenCV算法,
所述PCA+SVM+K-Fold算法、所述Face++算法、所述虹软算法、所述百度算法以及所述OpenCV算法分别对应所述五个区间值,所述PCA+SVM+K-Fold算法、所述Face++算法、所述虹软算法、所述百度算法以及所述OpenCV算法共用算法调用接口;
所述活体个数为多个可直接通过调用所述虹软算法进行人脸识别。
进一步的方案是,所述算法调用接口只可调用单个算法进行人脸识别。
进一步的方案是,所述PCA+SVM+K-Fold算法为支持向量机(SVM)、K层交叉检验(K-Fold)以及主成分分析(PCA)三者结合的算法;
所述PCA+SVM+K-Fold算法预处理及建立数据模型的步骤为:
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