摘要：

人脸识别技术作为多学科领域的,具有挑战性的课题,已经覆盖了数字图像处理,模式识别,神经网络等诸多学科的内容,同时也具有十分广泛的应用价值.近年来,人脸识别技术在门禁系统中的应用越来越成熟,为企业和住宅的安全管理做出了重要贡献.基于人脸识别技术的门禁系统,通过嵌入到门禁系统中的摄像机捕捉使用者的人脸图像,对捕捉到的人脸图像进行人脸检测,提取人脸特征,同时将特征向量与系统数据库中预先录入的人脸样本进行快速比对,确定使用者的身份,从而达到对使用者安全,准确识别的目的. 本文研究的主要内容是人脸的检测与识别,关于门禁系统的研究内容较少. 本文的研究工作主要包括: (1)提出了基于Adaboost算法和级联反馈相结合的人脸检测方法.本文中详细阐述了Adaboost人脸检测算法的思路和检测过程,并使用目前流行的计算机视觉库OpenCV对Adaboost算法进行了实现;对于Adaboost算法的误检问题,本文引入级联反馈机制进行二次过滤,提高了Adaboost人脸检测的准确率. (2)结合肤色模型和灰度积分投影技术进行人脸特征点提取.本文首先利用肤色模型准确定位人脸轮廓,有效地去除了人脸图像背景,头发等冗余信息,在此基础之上再利用灰度积分投影定位特征点,提高了特征点定位的效率和准确性. (3)提出基于加权几何特征的人脸识别方法.本文通过提取出的特征点构造出十个特征向量,对每个特征向量设置不同的权重系数,然后进行加权平均后得到最终的特征向量值,比对后由设定的相似度系数决定识别结果.实验表明,此方法可有效提高人脸识别的识别率. 本文对基于人脸识别技术门禁系统的设计方案和工作流程进行了阐述;同时实现了系统模拟程序.模拟程序的实验结果表明,通过人脸识别方式进行门禁控制具有较高的应用价值.

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