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摘要：随着经济的发展和社会的进步，科学技术已经得到了极大的普及，同时人们越来越重视日常生活和工作中的安全问题，对于大多数人来说自己的住所安全是重中之重，目前的小区物业对门禁的控制方式多数利用技术比较落后的方法，需要处理的人员相关的数据量过于庞大，对人力物力的消耗过大，在小区安全管理方面存在一定的安全漏洞。随着计算机技术的发展，很多高新技术被应用到各行各业，应用到门禁控制中的卡门禁和蓝牙门禁等高新技术的应用，使得被动式红外防尾随门禁管理越来越科学先进，逐渐提高了物业管理的效率和安全。通过上述内容可知，对于小区物业管理中的门禁控制，在满足不同用户需求的前提下，采用高新技术发展门禁自动控制方法具有重要意义。本文主要对采用人脸身份识别的智慧门禁系统进行分析。
关键词：人脸身份识别；智慧门禁系统
引言
人脸识别技术中的人脸特征提取及模式识别是近年来基于生物特征研究的热点之一。其经历了完全依赖于人工、人机交互、机器自动识别三个阶段，且摆脱了最初对背景单一正面灰度图像的识别，在对多姿态人脸识别研究的基础上，以实现动态人脸识别为载体，向三维人脸识别的方向发展，并取得了一定的成果。
一、系统设计
人脸识别系统包括计算机网络系统、视频摄像头、图像采集、人脸定位、图像预处理、人像大数据平台等。摄像系统将一幅或一系列录入的人脸图像信息存入数据库中，将入库的面部数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成的人脸模板保存到人像大数据库中。当摄像系统将捕捉到的人脸面部特征与数据库中已登记的人脸信息进行比对，判断其是否为同一人，如不是同一人则消控中心立即启动报警服务，门禁系统不开启，并保持常闭状态。一般情况下，为提高识别精度，需在管理区域的出入口位置配备超高清摄像头，用来捕捉进入者的准确人脸信息。
实现人脸身份识别，首先是系统构架规划。通过PDA采集的照片或依靠人脸抓拍机抓取的信息可同步给人像大数据系统。基于人脸识别技术的门禁系统，可对接身份管理系统，将出入权限下发，同时出入记录回传，既提高安全性，又确保信息可回溯性。其次是上位软件平台设计。利用人像大数据平台，通过连接前端人脸抓拍机、后端服务器，形成一整套人像大数据平台，可进行各项综合应用。同时，该系统可与公安系统、互联网系统进行资源共享。人像大数据平台主要分为九大模块:监控总览、监控详情、监控配置、人像检索、情报研判、统计分析、同步管理、系统管理、运维管理等。其中情报研判功能可以实现搜索指定人员，利用大数据技术，分析其出入频次、出入地点，勾画出对应轨迹，从一堆繁琐数据中提炼出有效的数据，并规律性展现。最后是人脸识别系统的配置要求。前端需配备人脸抓拍机、人证核验机、客户端、监控、人脸门禁机、门禁控制开关，后端配备专用GPU服务器(带GPU卡)，以及与HIS账单数据接口规范等。
二、采用人脸身份识别的智慧门禁系统分析
2.1门禁控制器设计
在服务器上运行人脸识别算法，判断人脸身份是否与数据库匹配，如果此时的人脸图像通过识别算法确定对应的人脸数据存在门禁人脸数据库中，说明信息安全，计算机向门禁控制器发送开门指令，门禁打开，反之，门锁始终保持关闭状态。门禁控制器的各种命令的执行主要由服务端的计算机控制，当待识别的人脸图像存在于门禁人脸数据库中，服务端向门禁控制器发送匹配成功信号，此时发送的指令使得门禁控制器S3C2440A的GPOD口置0，通过驱动使门锁被打开，来访人员可通行;如果识别的人脸图像未存在于门禁人脸数据库中，则门禁控制器的GPOD口被置1，门锁保持关闭状态，不允许来访人员进出。该门禁控制器的电路图如图1所示。
图1门禁自动控制电路
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2.2基于人脸识别技术的门禁系统设计
首先，就人脸信息采集端来说，是整个基于人脸识别技术门禁系统的主要阶段，这一阶段能够为用户提供注册、登记基础信息的功能，就这一采集端的应用实现用户信息和人脸识别信息之间的交互。比如，就这一环节，用户的类型大都可以被划分为管理人员和普通用户两种，面向不同的用户类型系统中提供给用户的功能界面也存在相应的差异性，比如，就普通用户来说，其系统的功能界面功能相对就会更加单一，只能更改自身数据；而针对管理人员用户来说，其界面内容就会更加丰富，以便后续管理人员开展更加全面的门禁管理，同时保障门禁系统的正常应用。其次，便是人脸识别端，就这一系统环节能够在针对用户数据进行搜集的基础上，将实时采集的用户人脸数据与数据库中的数据进行综合比对，从而校验比对的结果，同时为最终的门禁硬件设备端发送指令。比如，在实际的设计环节，就这一端口在搜集信息的同时还能够针对所搜集到的素材进行整理，并将整理后的文件内容通过JSON格式数据的方式传递给管理人员，帮助管理人员及时地查看、反馈系统使用者的实际情况，为后续相关问题的处理奠定基础。最后，就门禁系统的硬件设备端而言，这一端口可以通过设计蓝牙模式的方式，在识别端下达指令后通过控制门禁电磁铁的方式实现对门禁的开关控制。
三、人脸识别发展现状及趋势
根据人脸表征方式的不同，可以将人脸正面自动模式识别技术分类如下：基于几何特征的识别方法、基于代数特征的识别方法和基于连接机制的识别方法。
（1）基于几何特征的识别方法，其困难在于尚未形成一个统一、优秀的特征提取标准。由于人的面部模式千变万化，即使同一个人的面部图像，由于时间、光照、摄影机角度等不同，也很难用一个统一的模式来表达，造成了特征提取的困难；（2）由于代数特征矢量(即人脸图像向空间的投影）具有一定的稳定性，识别系统对人脸不同的倾斜角度，乃至不同的表情均有一定的鲁棒性。因此，基于代数特征的提取法在实际应用中也取得了一定的成功；（3）基于连接机制的识别方法采用了神经网络，结构上更类似于人脑，在编码压缩信息处理方式等方面具有一定的优势。最早应用神经网络进行人脸识别工作的是Kohonen，利用网络的联想能力回忆人脸，当输入图像噪音很多或部分图像丢失时，也能回忆出准确的人脸。但是，完全基于神经网路的识别方法在现有的计算机系统上有其内在的局限性。且神经网络虽然有较强的归纳能力，但当样本数量增加时，其性能会严重下降。总之，人脸识别因其表征对象的年龄、表情、倾斜等因素的可变性而使其特征表述比较困难，因此，若要它达到指纹和虹膜的识别效果还需要不懈地研究和探索。
结语
人脸身份识别系统针对公共场所的进出人员，可自动完成人员身份识别、体温检测及人员信息存储上报，对体温异常情况亦可进行报警处理。实验结果表明，该系统可自动完成对出入人员的快速身份识别及检测过程。系统可很好地加快身份识别过程，提高体温检测的准确度，降低检测和消毒人员的投入。
而采用人脸身份识别的智慧门禁系统，则可广泛的应用于社区服务、居民住宅出入管理、办公区域人员登记等不同领域。给人们的生活带来很大方便，也大大提高了管理的效率及安全性。
参考文献
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