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  • 基于Pxa270和Qt图形界面技术的人脸识别与密码电子锁的门禁系统毕业论文+项目源码

    基于Pxa270和Qt图形界面技术的人脸识别与密码电子锁的门禁系统毕业论文+项目源码 最后编辑:2021-06-08
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    摘  要

    现代社会中企业、公司、工厂、机关单位等对于出入人员的身份验证越来越重要,对身份识别的准确性、高效性、便捷性、安全性、实用性提出了更高的要求。相比其他的生物特征识别技术而言,人脸识别具有其独特的优势,是最直接、最方便友好的方式,在人脸识别系统中主要涉及几个重要环节:人脸检测定位,人脸特征提取,分类识别。

    本文重点分析当下学术界已有的基于模板匹配,规则特征搜索,人工神经网络等人脸检测方法以及基于向量机,特征脸,人工神经网络等人脸识别方法,结合实际需求,权衡准确性,高效性,实用性等,对比各种识别方法的优劣势,选取基于主成分分析(PCA)的特征脸方法作为本系统的核心算法。本系统在硬件构成上主要有三大块:OV511芯片的摄像头,博创up-techpxa270-s开发板与密码电子锁,工作流程如下:首先由摄像头抓取训练人脸图像库,当有人请求进入时,再有摄像头抓取人脸,采用基于特征脸的方法对该人脸进行身份识别,再根据识别结果开关电子锁。

    该作品主要应用在公司,企业,机关单位等对出入人员需身份识别的领域,经验证本作品相对于目前已有的身份识别系统具有自然友好,方便快捷,高效准确等特点,具有良好的应用前景。

    关键词:人脸识别;特征脸;门禁系统;QT界面


    ABSTRACT

    In modern society, enterprises, companies, factories, organs and units for the staff of identity verification is increasingly important, the identification accuracy, efficiency, convenience, safety, practicality put forward higher requirements. Compared to other biological feature recognition, face recognition has its unique advantages, It is the most direct, the most convenient and friendly manner, in face recognition system mainly involves several important aspects: face detection, feature extraction, classification and identification.

    This paper focuses on the analysis of the current academic circles several existing face recognition methods, which are based on template matching, rule feature search, artificial neural networks and the method based on support vector machine, Eigenfaces method, combined with the practical demand, the trade-off between accuracy, efficiency, practicality, and compared the advantages and disadvantages of various identification methods, this system selection based on principal component analysis ( PCA ) method of eigenface as the system core algorithm. The system hardware composition has mainly three parts: OV511chip camera, up-techpxa270-s development board and the electronic cipher lock, the working process as follows: firstly, the camera grab training face image database, when a request for access, and camera crawl face, using the feature-based face method on the human face identification, then according to the result of recognition switch electronic locks.

    This work mainly used in companies, enterprises, organs and units of staff required identification field, and this work compared to the existing identity recognition system has a advantage of natural, friendly, convenient, efficient and accurate, and has good application prospect.

    Key Words: face recognition; eigenface; access control system; QT interface


    目  录

    第1章 绪论 1

    1.1 应用背景 1

    1.2 系统描述 1

    1.2.1 系统方案 1

    1.2.2 系统主要功能描述 2

    1.3 性能指标 2

    1.4 系统特色 3

    1.4.1 充分利用班上资源 3

    1.4.2 QT界面上实现人性化的操作界面 3

    1.4.3 实用性强 3

    第2章 人脸识别技术综述 4

    2.1 人脸识别系统 4

    2.2 人脸检测与定位技术概述 4

    2.2.1 基于模板匹配的图像人脸检测方法 4

    2.2.2 基于规则的特征搜索方法 5

    2.2.3 基于线性子空间的人脸检测方法 5

    2.2.4 基于人工神经网络的人脸检测方法 6

    2.3 人脸识别 6

    2.3.1 基于向量机(SVM)的人脸识别方法 6

    2.3.2 基于人工神经网络人脸识别方法 8

    2.3.3 基于特征脸(PCA)的方法 9

    第3章 基于PCA的人脸识别 11

    3.1 算法简介 11

    3.2 人脸图像预处理 11

    3.2.1 几何归一化 12

    3.2.2 灰度归一化 12

    3.2.3 图像直方图均衡化 13

    3.3 PCA人脸识别步骤 15

    3.3.1 算法总体流程 15

    3.3.2 PCA人脸识别具体步骤 15

    第4章 系统总体设计 19

    4.1 系统总体流程图 19

    4.2 人脸图像预处理流程图 19

    4.3 PCA人脸识别流程图 20

    第5章 QT图形界面设计及视频图像采集 21

    5.1 QT主窗体设计 21

    5.1.1 主窗体界面 21

    5.1.2 管理员管理界面 22

    5.1.3 添加人员信息界面 22

    5.1.4 修改人员信息界面 22

    5.1.5 删除人员信息界面 23

    5.2 视频图像采集 23

    第6章 电子锁的控制 25

    6.1 控制综述 25

    6.2 串口通信 25

    第7章 总结与展望 27

    7.1 本文总结 27

    7.2 自动人脸识别门禁系统展望 27

    致  谢 28

    参考文献 29

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    • 2021-06-08Hi,初次和大家见面了,请多关照!

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