基于Davinci平臺的人臉識別門禁系統(tǒng)設計.pdf

1、隨著科技發(fā)展的日新月異，智能安防系統(tǒng)在社會的各個領域都得到了廣泛應用。而門禁系統(tǒng)作為其中的重要形式之一，也日益受到人們的關注。傳統(tǒng)的諸如密碼式、卡片式門禁系統(tǒng)在便捷性、人性化以及安全性等方面都存在不足。目前，隨著嵌入式技術以及生物識別技術的不斷發(fā)展，結合兩者的門禁系統(tǒng)技術已經(jīng)成為熱門研究方向。本文設計了一款基于Davinci平臺的人臉識別門禁系統(tǒng)。
　　本文首先介紹了門禁系統(tǒng)的總體設計結構，同時對應用到的相關技術進行了研究。詳細闡

2、述了Davinci平臺的硬件構成以及相關的功能實現(xiàn)。并對其核心芯片DM6446(ARM+DSP)的軟件架構以及算法封裝方法進行了深入研究。
　　其次，對基于AdaBoost的人臉檢測算法進行了深入探討，同時將該方法應用于本系統(tǒng)中。相關實驗表明，該算法能較好地適應Davinci平臺，且能達到較快的檢測速度以及較高的檢測率。本文對人臉圖像預處理的常用方法進行了研究分析，并采用加權平均法對檢測到的人臉圖像進行灰度化處理，之后采用AdaB

3、oost方法對灰度圖像進行人眼定位，由此可得到人眼的精確位置。根據(jù)人眼中心點的坐標位置，對圖像進行旋轉(zhuǎn)、裁剪和縮放等處理，并利用直方圖均衡化和中值濾波方法對縮放后的圖像采取進一步的處理。實驗表明，經(jīng)過預處理后可以得到去除噪聲干擾的標準化人臉圖像。
　　然后，本文對人臉識別算法進行了深入的研究與分析，在深入研究了LRC算法的基礎上對之進行了改進。在樣本訓練階段，對標準化后的注冊用戶人臉圖像集采用奇異值分解法，解決了樣本間的自相關問題

4、。實驗表明，相比于傳統(tǒng)的LRC算法，改進后算法的識別率得到了顯著提升。
　　最后，實現(xiàn)了QT在Ubuntu系統(tǒng)上的安裝以及在Davinci平臺上的移植。實現(xiàn)了Davinci平臺上DM6446與F28027的I2C通信，并將QT環(huán)境下開發(fā)的程序運行在平臺上實現(xiàn)了實時通信。在QT編程環(huán)境中編寫門禁系統(tǒng)程序，并且運行到Davinvci平臺上，實現(xiàn)了視頻采集、視頻實時顯示、用戶注冊、訪客識別、F28027輸出頻率控制以及實時返回運行結果等