學(xué)生公寓管理方式中的人臉識(shí)別應(yīng)用,軟件工程論文

學(xué)生公寓管理方式中的人臉識(shí)別應(yīng)用,軟件工程論文本篇論文目錄導(dǎo)航：【】【】【】【】學(xué)生公寓管理方式中的人臉辨別應(yīng)用【】學(xué)生管理系統(tǒng)論文范文：學(xué)生公寓管理方式中的人臉辨別應(yīng)用內(nèi)容摘要：隨著科學(xué)技術(shù)水平的日益提升，越來(lái)越多的新技術(shù)已經(jīng)融入到了我們的日常生活和管理當(dāng)中，對(duì)學(xué)生公寓的管理方式也由傳統(tǒng)的人力管理逐步過(guò)渡到基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的管理，由門(mén)衛(wèi)來(lái)管理學(xué)生進(jìn)出的傳統(tǒng)管理方式也變成了基于人臉辨別的門(mén)禁閘機(jī)方式，這樣大大減小了管理人員的管理壓力，同時(shí)也使學(xué)生公寓的安全愈加有保障。本文關(guān)鍵詞語(yǔ)：人臉辨別；學(xué)生公寓；應(yīng)用：作者簡(jiǎn)介：任相花〔1972-〕，女，工學(xué)碩士，副教授，研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全，物聯(lián)網(wǎng)。；Abstract:Withtheimprovementofthelevelofscienceandtechnology,moreandmorenewtechnologieshavebeenintegratedintoourdailylifeandmanagement,andthemanagementofstudentapartmentshasgraduallychangedfromtraditionalmanpowermanagementtomanagementbasedonnetworkplatform.Thetraditionalmanagementmodeofmanagingstudentsentryandexitbydoormenhasalsobecomeagatemodebasedonfacerecognition,whichgreatlyreducesthemanagementpressureonmanagers.Atthesametime,italsomakesthestudentapartmentmoresecure.Keyword:facerecognition;studentapartment;application;1概述進(jìn)入21世紀(jì)，我們國(guó)家的科學(xué)技術(shù)水平日益增長(zhǎng)，越來(lái)越多的新技術(shù)已經(jīng)融入到了我們的日常生活和管理當(dāng)中，對(duì)學(xué)生公寓的管理也不例外。學(xué)生公寓作為高校最重要的學(xué)生活動(dòng)場(chǎng)所，對(duì)公寓的管理成了校園管理的重中之重。然而隨著高校擴(kuò)招、大學(xué)生人數(shù)急劇增長(zhǎng)，公寓樓的數(shù)量也在日益增長(zhǎng)，怎樣管理這些學(xué)生公寓成了最令人頭疼的問(wèn)題[1].同時(shí)，家長(zhǎng)、外賣(mài)員、快遞員等外來(lái)人員不斷增加，管理員無(wú)法保證百分之百地控制相關(guān)人員的進(jìn)出，管理難度急劇增大。人臉辨別是近期幾年大熱的生物辨別技術(shù)，與其他生物特征，如：虹膜、指紋、掌紋等相比，人臉特征愈加易于提取、比照、友好、快速等優(yōu)點(diǎn)[2].在學(xué)生公寓的門(mén)禁系統(tǒng)內(nèi)使用人臉辨別這種生物辨別技術(shù)既能幫助管理員愈加精準(zhǔn)地排除外來(lái)人員或非該公寓人員，又能夠大大減少公寓管理員的工作量和工作難度，可謂是一箭雙雕。2公寓管理系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)高校學(xué)生公寓管理系統(tǒng)包括軟件系統(tǒng)及硬件系統(tǒng)兩部分，華而不實(shí)軟件系統(tǒng)包括管理客戶端、服務(wù)器與手機(jī)客戶端。公寓出入口硬件系統(tǒng)由單片機(jī)、圖像采集模塊、RFID讀卡模塊、網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊等部件組成。管理客戶端負(fù)責(zé)采集用戶信息，完成身份認(rèn)證，實(shí)現(xiàn)對(duì)公寓出入口的管理控制；服務(wù)器存儲(chǔ)和管理所有用戶數(shù)據(jù)；采用微信公眾平臺(tái)開(kāi)發(fā)，用戶能夠通過(guò)掃描二維碼或者登陸小程序的方式上傳自個(gè)的面部圖像、手機(jī)號(hào)、學(xué)號(hào)、所屬樓號(hào)等個(gè)人信息，這些信息由服務(wù)器收集整理后發(fā)給指定的公寓樓客戶端，用于用戶出入樓宇的身份驗(yàn)證。管理人員可以用手機(jī)客戶端發(fā)送廣播，如失物招領(lǐng)、停水停電通知、提醒用戶及時(shí)歸寢等。公寓管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)包括硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)。硬件設(shè)計(jì)包括閘門(mén)設(shè)計(jì)和人臉信息采集辨別的設(shè)計(jì)。軟件設(shè)計(jì)主要包括人臉辨別模塊的設(shè)計(jì)和公寓管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。詳細(xì)如此圖1所示。華而不實(shí)最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)為人臉辨別模塊設(shè)計(jì)，人臉辨別模塊開(kāi)發(fā)時(shí)使用的語(yǔ)言是Python,開(kāi)發(fā)使用的集成環(huán)境是PyCharm2022,所使用的工具為OpenCV3與Dlib開(kāi)源工具包。PyCharm是一個(gè)專門(mén)為設(shè)計(jì)Python程序而研發(fā)的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，是當(dāng)前在Python社區(qū)內(nèi)最流行的IDE.OpenCV3是一個(gè)跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。有專門(mén)為Python設(shè)計(jì)的接口包opencv_python.whl,華而不實(shí)包含很多計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，能知足該模塊絕大部分的需求。圖1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)示意圖圖2人臉辨別的基本流程3人臉辨別模塊設(shè)計(jì)人臉辨別首先進(jìn)行圖像采集，然后是檢測(cè)人臉，對(duì)人臉的圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取特征，將提取的特征值與人臉庫(kù)進(jìn)行比對(duì)匹配。人臉辨別的基本流程如此圖2所示。3.1面部檢測(cè)圖像采集利用攝像頭要進(jìn)行人臉辨別，前提是要采集到人臉，在多彩的背景中過(guò)濾掉其他圖像，將需要的人臉?lè)蛛x出來(lái)，也就是判定出圖像中能否有人臉。首先借助于攝像頭采集人臉信息，采用應(yīng)用廣且經(jīng)典的Harr+AdaBoost檢測(cè)算法，根據(jù)人臉膚色等特征定位人臉區(qū)域并排除其他干擾性的背景元素。假如有多個(gè)人臉被定位則需要多個(gè)空間來(lái)保存人臉位置，然后把人臉圖像中包含的構(gòu)造信息、顏色信息等特征提取出來(lái)，轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)用于后續(xù)人臉辨別，人臉辨別操作本質(zhì)是人臉特征的比照。該檢測(cè)算法有較高的檢測(cè)率、對(duì)光線、膚色以及角度有一定變化的人臉檢測(cè)的魯棒性高。AdaBoost人臉檢測(cè)算法本質(zhì)是一種形式分類經(jīng)過(guò)，由訓(xùn)練和檢測(cè)兩經(jīng)過(guò)組成。判定圖片中能否存在人臉的算法流程如此圖3所示。3.2圖像預(yù)處理攝像頭采集照片經(jīng)常受背景、光照、姿態(tài)等干擾因素影響，實(shí)際獲取的圖像并不太能直接用于人臉辨別，同時(shí)人臉也會(huì)有一定的傾斜角度，基本不會(huì)與攝像機(jī)成水平狀態(tài)，基于以上原因在很大程度上影響人臉辨別的精度，這就需要將圖像進(jìn)行預(yù)處理，將圖像中相對(duì)重要的，有用的信息愈加明顯突出地展現(xiàn)出來(lái)，弱化乃至剔除噪點(diǎn)〔相對(duì)無(wú)用或次要的信息〕，進(jìn)而提高辨別的準(zhǔn)確率，圖像預(yù)處理不會(huì)改變?cè)紙D像的特征。使圖像盡可能到達(dá)最理想的狀態(tài)，圖像預(yù)處理結(jié)果的好壞程度將直接影響人臉辨別的最終結(jié)果。圖3人臉檢測(cè)流程圖3.3特征提取圖4人臉辨別基本經(jīng)過(guò)特征提取經(jīng)過(guò)是根據(jù)開(kāi)源的68D人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器定位人臉面部關(guān)鍵點(diǎn)，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN圖像模型中的深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet人臉辨別模型將面部特征提取出來(lái)。3.4人臉辨別子模塊人臉信息采集完成后，進(jìn)行持續(xù)辨別，同樣對(duì)畫(huà)面中的人臉采集128個(gè)特征點(diǎn)，與數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中的人臉特征進(jìn)行比照。通過(guò)計(jì)算特征值之間的歐氏距離來(lái)判定人臉差異大小，進(jìn)而來(lái)判定能否為數(shù)據(jù)庫(kù)中已經(jīng)存在的人臉，辨別基本經(jīng)過(guò)如此圖4所示。人臉辨別模塊會(huì)持續(xù)辨別進(jìn)入攝像頭的人臉，一旦辨別到人臉，該模塊會(huì)自動(dòng)采集該人臉特征，進(jìn)行灰度化與歸一化的處理，在進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中已經(jīng)存在的人臉特征進(jìn)行比照，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)門(mén)禁的功能。為了保證學(xué)生有充足的時(shí)間通過(guò)閘機(jī)，一旦辨別成功，程序?qū)⒋蜷_(kāi)閘機(jī)阻塞該模塊3秒鐘，之后關(guān)閉閘機(jī)等待。4系統(tǒng)測(cè)試通過(guò)模擬測(cè)試，系統(tǒng)的軟硬件系統(tǒng)可協(xié)調(diào)工作，當(dāng)人臉辨別通過(guò)時(shí)，閘門(mén)打開(kāi)，人臉辨別率可到達(dá)90%,一個(gè)人測(cè)試通過(guò)需要8秒，辨別的速度關(guān)鍵在于人臉庫(kù)的大小，本測(cè)試采用100人的庫(kù)，通過(guò)學(xué)生先刷學(xué)生卡確定身份后，人臉的比對(duì)變成只和庫(kù)中一個(gè)圖像的比對(duì)，速度變?yōu)?秒鐘，大大提高了辨別速度?；谌四槺鎰e的公寓管理系統(tǒng)，能夠有效保障公寓的安全管理，在當(dāng)下疫情時(shí)期，采用人臉辨別的管理系統(tǒng)，能夠極大減輕公寓管理人員的工作量，很好保障學(xué)生的安全。以下為參考文獻(xiàn)[1]李盛文，鮑蘇蘇基于PCA+AdaBoost算法的人臉辨別技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2018,46〔04〕：170-173.[2]嚴(yán)嚴(yán)，陳日偉，王菡子?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人臉?lè)治鲅芯窟M(jìn)展[J].廈門(mén)大學(xué)學(xué)報(bào)〔自然科學(xué)版〕,2021,56〔01〕；:13-1