第 1 章 緒論

1.1 研究的目的及意義

當今社會，隨著計算機、信息、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的不斷發(fā)展，伴隨而來諸多不安全的因素，例如運用高技術(shù)手段進行偷竊、搶劫等事件越來越多，一些高安全等級場所的安全要求越來越高，傳統(tǒng)門禁系統(tǒng)利用密碼、磁卡等驗證身份，這些驗證方式因具有與用戶可分離、容易丟失、破譯和盜用等缺點，已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代安防需求。因而建立一個具有更安全、更可靠、更便捷的身份識別功能的門禁系統(tǒng)，來解決日益嚴重的安全問題就顯得尤為重要。由于人體的生物特征具有較高的穩(wěn)定性、唯一性，而且不存在丟失忘記等缺點，若將其作為門禁系統(tǒng)驗證方式，將可以彌補傳統(tǒng)門禁的不足[1]。

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1.2 人臉識別技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析

在 1888 年和 1910 年 Calton 在《Nature》上發(fā)表兩篇關(guān)于人臉識別的文章，，標志人們開始人臉識別研究，但是沒有涉及到自動人臉識別的研究[11]。1965 年 Chan 和 Bledsoe 在 Panoramic Research Inc 上發(fā)表一篇學術(shù)報告開啟了對自動人臉識別系統(tǒng)的研究[12]，至今 50 多年間涌現(xiàn)出許多著名的人臉識別算法，尤其是從 90 年代開始，人臉識別技術(shù)逐漸作為一門獨立的學科出現(xiàn)，很多著名的高校、研究所、公司等開始從事人臉識別研究，從而推動了人臉識別技術(shù)的快速發(fā)展。

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第 2 章 人臉圖像預(yù)處理及檢測研究

2.1 人臉圖像預(yù)處理

在現(xiàn)實環(huán)境下采集圖像，由于圖像受到光線明暗不同、臉部表情變化、陰影遮擋等眾多外在因素的干擾，導(dǎo)致采集圖像質(zhì)量不理想，那就需要先對采集到的圖像預(yù)處理，如果圖像預(yù)處理不好,將會嚴重影響后續(xù)的人臉檢測與識別。用到的圖像預(yù)處理手段包括：灰度調(diào)整、圖像尺寸歸一化、噪聲消除等[30,31]。

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2.2 基于 AdaBoost 算法的人臉檢測研究

AdaBoost 算法是由 Viola 等提出的改進 Boosting 算法, 具體來說通過多次的弱學習訓(xùn)練成為強學習的一種算法，其通過改變數(shù)據(jù)分布實現(xiàn)算法，它通過每次訓(xùn)練中每個樣本的分類正確率，和前一次的樣本集整體分類準確率，確定每一個樣本的權(quán)值，將新權(quán)值樣本集作為下層分類器的輸入進行訓(xùn)練，多次訓(xùn)練后將得到的多個弱分類器級聯(lián)成強分類器。

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第 3 章 基于 SIFT 特征匹配的人臉識別算法研究...............24

3.1 SIFT 特征提取算法...............24

3.2 SIFT 特征點提取算法的改進..............32

第 4 章 智能人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)...............36

4.1 所用系統(tǒng)概述................ 36

4.2 開發(fā)平臺選擇................ 39

第 4 章 智能人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

4.1 所用系統(tǒng)概述

Android 是一種移動智能設(shè)備(手機、平板電腦等)操作系統(tǒng)，是建立在Linux 開源系統(tǒng)基礎(chǔ)之上，是完全為開發(fā)移動端系統(tǒng)而存在的軟件。Android操作系統(tǒng)目前市場占有率達到 80%以上，處于絕對的首位。

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4.2 開發(fā)平臺選擇

服務(wù)器：東芝 L-700 型筆記本，處理器為酷睿 i3、主頻為 2.2Hz，6GB 內(nèi)存，操作系統(tǒng)為 Win7 家庭普通版。本文所有的圖像處理及實驗仿真和軟件開發(fā)都在其上完成。

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結(jié)論

本文設(shè)計了一種智能人臉識別三重門禁系統(tǒng)，為一些高安全等級場所提供安全保證方案。本系統(tǒng)由移動手機端、嵌入式門禁端和后臺服務(wù)器端組成，移動手機端采用 Android 系統(tǒng)，主要作用是驗證申請入門人員身份；嵌入式門禁端主要作用為采集人臉圖片，上傳后臺確認身份，控制門禁的開閉；后臺服務(wù)器端主要進行圖像的人臉匹配識別，以及與數(shù)據(jù)庫中權(quán)限人身份進行匹配，成功后給嵌入式門禁端確權(quán)放行。

參考文獻（略）