一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统技术方案

技术编号:18551747 阅读:146 留言:0更新日期:2018-07-28 09:38
本实用新型专利技术公开了一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统,包括中央处理器和与中央处理器连接的图像采集单元,所述中央处理器包括图像预处理单元、人脸识别单元、指纹匹配单元、门禁控制单元和远程网络请求单元;图像采集单元与图像预处理单元连接,图像预处理单元分别与人脸识别单元和指纹匹配单元连接,人脸识别单元和指纹匹配单元还分别与门禁控制单元相互连接,门禁控制单元与远程网络请求单元连接。本实用新型专利技术可以实时准确的从人脸图像采集模块和指纹采集模块中提取出图像并在神经计算棒中进行人脸识别和指纹匹配,大大加快人脸识别的识别速度和指纹匹配的效率,提高了图像匹配的准确率,快速而方便的记录用户门禁情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统
本技术涉及门禁系统
,具体来说,涉及一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统。
技术介绍
近几年来,盗窃、抢劫和夜间犯罪的行为不断增多,为了更有效的阻止这些犯罪的发生,仅仅依靠普通的门锁、防盗门、或者监控、报警系统是远远不够的。于是,智能门禁系统在千呼万唤中应运而生。随着门禁系统的应用领域的不断发展,门禁识别器不仅仅作为传统的安防设备,而且基于不同行业的应用需求,现在不断出现了门禁系统和短信平台,门禁系统与企业管理软件,门禁系统与企业ERP资源的整合现象,向着其他领域不断深化。先前的门禁系统是使用单片机来作为处理器,其功能、结构都较单一,只可实现基本的识别功能和信息存储,存在运算效率不高的弊端,这样使之远远不能达到当今时代对门禁系统的实时性、灵敏性、稳定性、主动性的要求。
技术实现思路
本技术的目的在于提出一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统,以克服现有技术中存在的上述不足。为实现上述技术目的,本技术的技术方案是这样实现的:一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统,包括中央处理器和与所述中央处理器连接的图像采集单元,所述中央处理器包括图像预处理单元、人脸识别单元、指纹匹配单元、门禁控制单元和远程网络请求单元;所述图像采集单元包含人脸图像采集模块和指纹图像采集模块,所述图像预处理单元包括人脸图像预处理模块和指纹图像预处理模块,所述人脸识别单元与指纹匹配单元均采用神经计算棒作为加速器,所述图像采集单元与图像预处理单元连接,所述图像预处理单元分别与人脸识别单元和指纹匹配单元连接,所述人脸识别单元和指纹匹配单元还分别与门禁控制单元相互连接,所述门禁控制单元与远程网络请求单元连接。进一步的,所述人脸图像预处理模块包括依次连接的人脸图像对齐模块、人脸图像裁剪模块和人脸图片归一化模块。进一步的,所述指纹图像预处理模块包括依次连接的规一化处理模块、滤波模块、二值化模块、细化模块和细化去噪模块。进一步的,所述图像采集单元和门禁控制单元中的至少一个连接有人机交互单元。进一步的,所述人脸图像采集模块采用USB微型摄像头。进一步的,所述指纹图像采集模块采用EMBA500-FMF系列电容式指纹模块。进一步的,所述人机交互单元采用LCD触摸式显示屏。进一步的,所述中央处理器采用ARM920T内核,S3C2440A处理器。本技术的有益效果:利用本技术基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统,可以实时、准确的从人脸图像采集设备和指纹采集设备中提取出图像并在神经计算棒中进行人脸识别和指纹匹配,大大加快人脸识别的识别速度和指纹匹配的效率,提高了图像匹配的准确率,快速而方便的记录用户门禁情况。附图说明图1为本技术实施例所述的门禁管理系统的结构示意图。图2为本技术实施例所述的图像采集单元功能模块图。图3为本技术实施例所述的图像预处理单元功能模块图。图4为本技术实施例所述的人脸识别单元的工作流程图。图5为本技术实施例所述的指纹匹配单元的工作流程图。图中所示:1-图像采集单元;11-人脸图像采集模块;12-指纹图像采集模块;2-图像预处理单元;21-人脸图像预处理模块;22-指纹图像预处理模块;3-人脸识别单元;4-门禁控制单元;5-指纹匹配单元;6-中央处理器;7-远程网络请求单元。具体实施方式下面结合本技术实施例中的附图,对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。如图1-3所示,根据本技术实施例所述的一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统,包括中央处理器6和与所述中央处理器6连接的图像采集单元1,所述中央处理器6包括图像预处理单元2、人脸识别单元3、指纹匹配单元5、门禁控制单元4和远程网络请求单元7;所述图像采集单元1包括人脸图像采集模块11和指纹图像采集模块12,所述图像预处理单元2包括人脸图像预处理模块21和指纹图像预处理模块22,所述人脸识别单元3与指纹匹配单元5均采用神经计算棒作为加速器,所述图像采集单元1与图像预处理单元2连接,所述图像预处理单元2分别与人脸识别单元3和指纹匹配单元5连接,所述人脸识别单元3和指纹匹配单元5还分别与门禁控制单元4相互连接,所述门禁控制单元4与远程网络请求单元7连接,所述图像采集单元1和门禁控制单元4中的至少一个连接有人机交互单元(图中未示)。在本实施方式中,具体的,所述中央处理器6采用三星公司型号为S3C2440的ARM芯片,人机交互单元采用LCD触摸式显示屏,人脸图像采集模块11采用USB微型摄像头,指纹图像采集模块12采用EMBA500-FMF系列电容式指纹模块。根据门禁的要求,为了保证图像预处理单元2和人脸识别单元3能取得最好的效果,所述人脸图像采集模块11需要实现视频显示,不间断的采集帧图像,取一段时间内的几副帧的图像,经过图像预处理单元2到达人脸识别单元3;若人脸识别不成功,会重新获取同一视频中另外几副帧的图像;假如多次识别都不成功,则会退出人脸识别,开始进行指纹匹配。所述指纹图像采集模块12,利用电容式压敏传感器。该传感器半导体硅片表面由100000半导体电容传感器组成。当使用者将手指按压在该半导体表面上,由于指纹纹路及深浅的存在,导致硅表面电容阵列的各个电容电压不同,通过测量并记录各点的电压值就可以获得具有灰度级的指纹图像。所述图像预处理单元2用于对图像采集单元1中输出的人脸图像和指纹图像进行预处理。为了削弱背景、光照条件和人脸姿态变化对识人脸图像别率的影响,其中包括人脸图像对齐、人脸图像裁剪、人脸图片归一化。人脸对齐也就是通过人脸的特征点(眼、鼻子、嘴巴等),对人脸进行适当的角度调整,从而降低人脸姿态的影响;图像裁剪将图片中的背景图案裁去,减少系统对无用数据的运算,尽量的去掉背景对结果的影响;对图片进行归一化的处理,将图片像素值更加均匀的分布在整个空间中,加速网络的收敛;为了保证特征提取的可靠性,必须对获取的指纹图像进行预处理,以减少噪声和其他干扰,对指纹图像的预处理包括图像的规一化处理、滤波、二值化、细化、细化去噪,使指纹图像清晰,边缘明显,突出指纹图像中的某些信息,消弱或除去某些不需要的信息,使它的结果对后面的识别来说比原始指纹图像更合适,以便特征进行识别。如图4所示,人脸识别单元3将图像采集单元1得到的人脸图像结合对应的用户图像输入到BP神经网络模型中进行计算,将结果用欧式距离进行判定,得到识别结果,并将结果输入到门禁控制单元4,如果匹配成功,则会记录门禁的时间和用户的编号;所述的BP神经网络是通过额外的硬件进行实现,其主要利用大量的数据对神经网络进行训练,从而得到特定的权值。神经网络中每个神经单元是一个单独的感知器,感知器可以将一个实数值向量作为输入,计算这些输入的线性组合,如果结果大于某个阈值就输出1,否则输出-1,所述的感知器采用sigmoid压缩函数,输入向量经过sigmoid函数计算后进行输出,可以压缩输出值,使得整个神经网络可以较快的收敛;整个神经网络采用反向传播算法,通过反向传播的误差值不断调整网络中每个神经单元的权重,最终得到整个神经网络的稳定收敛权值,完成训练。如图5所示,所述指纹匹配单元5将图像预处理单元2中输出的指纹图像首先进行奇异点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统,其特征在于:包括中央处理器和与所述中央处理器连接的图像采集单元,所述中央处理器包括图像预处理单元、人脸识别单元、指纹匹配单元、门禁控制单元和远程网络请求单元;所述图像采集单元包含人脸图像采集模块和指纹图像采集模块,所述图像预处理单元包括人脸图像预处理模块和指纹图像预处理模块,所述人脸识别单元与指纹匹配单元均采用神经计算棒作为加速器,所述图像采集单元与图像预处理单元连接,所述图像预处理单元分别与人脸识别单元和指纹匹配单元连接,所述人脸识别单元和指纹匹配单元还分别与门禁控制单元相互连接,所述门禁控制单元与远程网络请求单元连接。

【技术特征摘要】
1.一种基于神经计算棒的混合识别门禁管理系统,其特征在于:包括中央处理器和与所述中央处理器连接的图像采集单元,所述中央处理器包括图像预处理单元、人脸识别单元、指纹匹配单元、门禁控制单元和远程网络请求单元;所述图像采集单元包含人脸图像采集模块和指纹图像采集模块,所述图像预处理单元包括人脸图像预处理模块和指纹图像预处理模块,所述人脸识别单元与指纹匹配单元均采用神经计算棒作为加速器,所述图像采集单元与图像预处理单元连接,所述图像预处理单元分别与人脸识别单元和指纹匹配单元连接,所述人脸识别单元和指纹匹配单元还分别与门禁控制单元相互连接,所述门禁控制单元与远程网络请求单元连接。2.根据权利要求1所述的门禁管理系统,其特征在于:所述人脸图像预处理模块包括依次连接的人脸图像对齐模块、人脸图像裁剪模块和人脸图...

【专利技术属性】
技术研发人员:张鸿锐冯杰戴雷燕
申请(专利权)人:浙江理工大学
类型:新型
国别省市:浙江,33

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