嵌入式人脸识别技术在门禁系统中的应用
发布时间：2021-08-08 04:56
现代社会安全防卫设备日益受到人们的重视,人们不在满足于传统的安全防卫系统,而生物特征识别技术如今已取得巨大的发展,尤其近年来嵌入式以及人脸识别技术的发展更加迅速。目前大多数的人脸识别门禁系统是基于PC机实现的,这具有体积大、成本高的缺点,不利于在一些场合使用。但是随着嵌入式技术日新月异的发展,利用嵌入式技术实现人脸识别系统成为现实。本文围绕着如何将人脸识别技术在门禁系统中实现智能化、小型化的问题,展开了针对小型办公场所以及家用人脸识别设备的应用与设计。本文首先阐述了研究嵌入式人脸识别技术在门禁系统中的应用背景以及意义;详细分析了人脸识别相关的理论基础,包括系统中所使用到图像预处理技术、基于Adaboost人脸检测算法和基于PCA的人脸识别算法;完成嵌入式开发平台的搭建,包括选择ARM处理器作为核心控制器,以Ubuntu12.04为宿主开发平台,建立交叉编译环境等;详细分析本系统中使用到的硬件在Linux系统中的驱动框架,包括V4L2驱动、Framebuffer驱动、Input子系统以及RTC驱动框架,并且移植了USB摄像头驱动。然后,将opencv-2.4.9开源计算机视觉库移植到AR...
【文章来源】：江苏科技大学江苏省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究发展与现状
1.3 嵌入式系统简介
1.4 门禁系统简介
1.5 论文主要工作和结构安排
第2章 人脸识别相关算法原理
2.1 人脸图像预处理
2.1.1 灰度化
2.1.2 直方图均匀化
2.1.3 中值滤波
2.2 基于Haar特征的Adaboost人脸检测
2.2.1 矩形特征与积分图
2.2.2 Adaboost算法
2.2.3 级联分类器
2.3 基于PCA的人脸识别算法
2.3.1 K-L变换和奇异值分解
2.3.2 人脸图像的训练和识别
2.4 本章小结
第3章 嵌入式Linux系统平台的实现
3.1 系统硬件平台
3.1.1 ARM处理器介绍
3.1.2 硬件系统
3.1.3 电子锁介绍
3.2 开发环境搭建
3.2.1 交叉编译和交叉编译工具链
3.2.2 交叉编译工具链的安装
3.3 Bootloader移植
3.3.1 Bootloader简介
3.3.2 Bootloader的选择
3.3.3 U-boot启动过程
3.3.4 U-boot移植
3.4 Linux内核裁剪移植
3.4.1 Linux简介
3.4.2 Linux移植
3.5 根文件系统构建
3.5.1 根文件系统简介
3.5.2 Busybox移植
3.6 嵌入式Linux系统主要设备驱动开发
3.6.1 字符设备驱动框架分析
3.6.2 V4L2摄像头驱动框架分析
3.6.3 Framebuffer显示器驱动框架分析
3.6.4 触摸屏和按键驱动框架分析
3.6.5 RTC驱动框架分析
3.7 本章小结
第4章 系统应用软件开发
4.1 应用程序需求分析
4.1.1 前台程序设计实现
4.1.2 后台程序设计实现
4.2 Opencv开源视觉库
4.2.1 Opencv介绍
4.2.2 Opencv2.4.9 移植
4.3 摄像头图像数据采集
4.3.1 V4L2重要数据结构
4.3.2 摄像头采集程序的实现
4.4 人脸检测程序
4.5 人脸训练和识别
4.5.1 人脸训练部分
4.5.2 人脸识别部分
4.6 电子锁控制程序
4.7 基于FreeType自制GUI
4.8 本章小结
第5章 系统测试与结果分析
5.1 人脸检测部分测试
5.2 人脸识别部分测试
5.3 功能测试
结论
总结
展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学位论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]图像处理技术在人脸识别中的应用[J]. 郭乐,杨立波,郭欢,高仲兴. 科技创新导报. 2015(01)
[2]基于核DCV算法的主动近红外人脸识别方法[J]. 俞红兵,乔亚. 红外技术. 2014(10)
[3]Feature Representation for Facial Expression Recognition Based on FACS and LBP[J]. Li Wang,Rui-Feng Li,Ke Wang,Jian Chen. International Journal of Automation & Computing. 2014(05)
[4]CMOS图像传感器多分辨率驱动算法设计[J]. 殷建军,肖德琴,黄顺彬. 计算机工程与设计. 2014(09)
[5]基于图像距离匹配的人脸卡通化技术[J]. 李倩影,陈锻生,吴扬扬. 微型机与应用. 2014(10)
[6]人脸识别算法在OMAP-L138平台上的研究与实现[J]. 刘彦隆,赵福梅,郭建军. 电视技术. 2014(09)
[7]基于CLAHE的塑料薄膜图像增强算法研究[J]. 樊向党,杨炳恒,黄葵,孙婧,张涛. 工业控制计算机. 2014(02)
[8]Linux下的Input子系统[J]. 朱银瑞,吴庆洪,吴华玲. 计算机系统应用. 2013(12)
[9]多核实时操作系统TOPPERS/FMP移植研究[J]. 方华启,任慰,何顶新. 单片机与嵌入式系统应用. 2013(12)
[10]不完整信息下的人脸识别技术研究[J]. 王志鹏. 科技通报. 2013(10)
博士论文
[1]小波理论在人脸识别中的应用研究[D]. 曹雪.南京理工大学 2012
硕士论文
[1]基于图像的车牌识别系统的设计和实现[D]. 康健新.吉林大学 2014
[2]基于Android平台的人脸检测与识别研究及实现[D]. 吕伟.西南交通大学 2014
[3]基于MATLAB的人脸识别算法的研究[D]. 王国栋.内蒙古大学 2014
[4]人脸识别门禁系统的设计与实现[D]. 杨玉龙.重庆大学 2014
[5]MPCore多核处理器并行计算方法的研究与实现[D]. 杨川.西南交通大学 2014
[6]基于AdaBoost算法的人脸检测研究[D]. 李长风.兰州理工大学 2014
[7]嵌入式人脸识别门禁系统的研究[D]. 戴耀辉.武汉理工大学 2013
[8]基于图像处理的贴片电阻缺陷检测方法研究与应用[D]. 赵磊.南京邮电大学 2013
[9]基于ARM9和Linux的人脸识别系统的研究[D]. 刘永玲.北京交通大学 2013
[10]OpenCV在人脸门禁系统的研究与应用[D]. 公衍宇.河北工业大学 2012
本文编号：3329271
【文章来源】：江苏科技大学江苏省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究发展与现状
1.3 嵌入式系统简介
1.4 门禁系统简介
1.5 论文主要工作和结构安排
第2章 人脸识别相关算法原理
2.1 人脸图像预处理
2.1.1 灰度化
2.1.2 直方图均匀化
2.1.3 中值滤波
2.2 基于Haar特征的Adaboost人脸检测
2.2.1 矩形特征与积分图
2.2.2 Adaboost算法
2.2.3 级联分类器
2.3 基于PCA的人脸识别算法
2.3.1 K-L变换和奇异值分解
2.3.2 人脸图像的训练和识别
2.4 本章小结
第3章 嵌入式Linux系统平台的实现
3.1 系统硬件平台
3.1.1 ARM处理器介绍
3.1.2 硬件系统
3.1.3 电子锁介绍
3.2 开发环境搭建
3.2.1 交叉编译和交叉编译工具链
3.2.2 交叉编译工具链的安装
3.3 Bootloader移植
3.3.1 Bootloader简介
3.3.2 Bootloader的选择
3.3.3 U-boot启动过程
3.3.4 U-boot移植
3.4 Linux内核裁剪移植
3.4.1 Linux简介
3.4.2 Linux移植
3.5 根文件系统构建
3.5.1 根文件系统简介
3.5.2 Busybox移植
3.6 嵌入式Linux系统主要设备驱动开发
3.6.1 字符设备驱动框架分析
3.6.2 V4L2摄像头驱动框架分析
3.6.3 Framebuffer显示器驱动框架分析
3.6.4 触摸屏和按键驱动框架分析
3.6.5 RTC驱动框架分析
3.7 本章小结
第4章 系统应用软件开发
4.1 应用程序需求分析
4.1.1 前台程序设计实现
4.1.2 后台程序设计实现
4.2 Opencv开源视觉库
4.2.1 Opencv介绍
4.2.2 Opencv2.4.9 移植
4.3 摄像头图像数据采集
4.3.1 V4L2重要数据结构
4.3.2 摄像头采集程序的实现
4.4 人脸检测程序
4.5 人脸训练和识别
4.5.1 人脸训练部分
4.5.2 人脸识别部分
4.6 电子锁控制程序
4.7 基于FreeType自制GUI
4.8 本章小结
第5章 系统测试与结果分析
5.1 人脸检测部分测试
5.2 人脸识别部分测试
5.3 功能测试
结论
总结
展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学位论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]图像处理技术在人脸识别中的应用[J]. 郭乐,杨立波,郭欢,高仲兴. 科技创新导报. 2015(01)
[2]基于核DCV算法的主动近红外人脸识别方法[J]. 俞红兵,乔亚. 红外技术. 2014(10)
[3]Feature Representation for Facial Expression Recognition Based on FACS and LBP[J]. Li Wang,Rui-Feng Li,Ke Wang,Jian Chen. International Journal of Automation & Computing. 2014(05)
[4]CMOS图像传感器多分辨率驱动算法设计[J]. 殷建军,肖德琴,黄顺彬. 计算机工程与设计. 2014(09)
[5]基于图像距离匹配的人脸卡通化技术[J]. 李倩影,陈锻生,吴扬扬. 微型机与应用. 2014(10)
[6]人脸识别算法在OMAP-L138平台上的研究与实现[J]. 刘彦隆,赵福梅,郭建军. 电视技术. 2014(09)
[7]基于CLAHE的塑料薄膜图像增强算法研究[J]. 樊向党,杨炳恒,黄葵,孙婧,张涛. 工业控制计算机. 2014(02)
[8]Linux下的Input子系统[J]. 朱银瑞,吴庆洪,吴华玲. 计算机系统应用. 2013(12)
[9]多核实时操作系统TOPPERS/FMP移植研究[J]. 方华启,任慰,何顶新. 单片机与嵌入式系统应用. 2013(12)
[10]不完整信息下的人脸识别技术研究[J]. 王志鹏. 科技通报. 2013(10)
博士论文
[1]小波理论在人脸识别中的应用研究[D]. 曹雪.南京理工大学 2012
硕士论文
[1]基于图像的车牌识别系统的设计和实现[D]. 康健新.吉林大学 2014
[2]基于Android平台的人脸检测与识别研究及实现[D]. 吕伟.西南交通大学 2014
[3]基于MATLAB的人脸识别算法的研究[D]. 王国栋.内蒙古大学 2014
[4]人脸识别门禁系统的设计与实现[D]. 杨玉龙.重庆大学 2014
[5]MPCore多核处理器并行计算方法的研究与实现[D]. 杨川.西南交通大学 2014
[6]基于AdaBoost算法的人脸检测研究[D]. 李长风.兰州理工大学 2014
[7]嵌入式人脸识别门禁系统的研究[D]. 戴耀辉.武汉理工大学 2013
[8]基于图像处理的贴片电阻缺陷检测方法研究与应用[D]. 赵磊.南京邮电大学 2013
[9]基于ARM9和Linux的人脸识别系统的研究[D]. 刘永玲.北京交通大学 2013
[10]OpenCV在人脸门禁系统的研究与应用[D]. 公衍宇.河北工业大学 2012
本文编号：3329271
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3329271.html
