门禁系统答辩.ppt

门禁系统的设计 主讲人 崔乃康组员 褚学保程丹钟俊健 目录 引言方案 设计思路 原理与器件产品分析与评估交流 一 引言 出入口门禁安全管理系统是新型现代化安全管理系统 它集微机自动识别技术和现代安全管理措施为一体 它涉及电子 机械 光学 计算机技术 通讯技术 生物技术等诸多新技术 它是解决重要部门出入口实现安全防范管理的有效措施 适用各种机要部门 如银行 宾馆 车场管理 机房 军械库 机要室 办公间 智能化小区 工厂等 我们本次课程设计的内容就是设计一整套更完善的门禁系统 提高安全管理的效率 当然 根据不同人群的需要 我们还会提供一些定制的高端产品 它们的造价成本高 安全性能更好 针对用户的不同需求采取不同的技术 更大程度上满足大家的需求 拓宽产品的市场领域 同时 我们还会提供几款我们创新设计的产品 虽然 有些领域现在还不能实现这样的设计 不能立即投入到生产销售中去 但是我们希望通过这次课程设计的交流 能有相关领域研究的人员能够看到 使门禁系统更加完善 更好的为人们的生产生活服务 二 方案设计 本次设计包括四个主要部分 这四个组成部分是相对来讲比较容易达到 并且成本不是很高的技术融合体 最大的有点在于根据用户需求 每个部分可独立建立系统 可分可和 将是这套系统最大的优点 方案设计主要包括五个部分 识别对象分别是声纹识别 体温识别 人脸识别 视网膜识别 脑电波检测 层次鲜明 每一层都应用到自己相关领域的知识 我们会在原理部分重点为大家呈现 三 原理呈现 门禁系统按进出识别方式可分为以下三大类 密码识别 通过检验输入密码是否正确来识别进出权限 卡片识别 通过读卡或读卡加密码方式来识别进出权限 人像识别 通过检验人员生物特征等方式来识别进出 其余几种分类方式 门禁系统按设计原理可分为以下两类 1 控制器自带读卡器 识别仪 2 控制器与读卡器 识别仪 分体的门禁系统按与微机通讯方式可分为以下两类 1 单机控制型 RS458 2 网络型 根据以上的众多优缺点和能利用的资源 现有的技术可以达到的范围 我们将我们的本次设计重点主要集中在对生物识别的利用上 通过生物识别的相关知识 加上我们可以利用的现有光电子知识 数学知识 还有计算机知识来进行我们的方案阐述 1 声纹识别 声纹 voiceprint 是指通过专用的电声转换仪器声谱仪语图仪等将声波特征绘制成的波谱图形它是各种声学特征图谱的集合 在辞典中的注释为 用仪器描录的因人而异的声波纹 声纹是人体的一张身份证 是长期稳定的特征信号 声纹识别是把未知人语音材料 检材 与已知人语音材料 样本 分别通过电声转换仪器绘成声纹图谱再根据图谱上的语音声学特征进行比较和综合分析以得出两者是否同一的判断过程 声纹识别有着十分广阔的应用前景在世界范围内正广泛应用于金融证券社保公安军队及其他民用安全认证等领域目前中国市场尚属启动阶段其发展空间更为广阔 声纹识别的原理 1 特征提取 语音信息通过滤波器组输出 以合适的速率对输出进行抽样得到谱包络特征参数 基于发声器官如声门 声道和鼻腔的生理结构提取的特征参数 如基音轮廓 共振峰频率带宽及其轨迹等 以线性预测导出的特征参数 如线性预测系数 自相关系数 反射系数等 模拟人耳对声音频率感知的特性而得到的听觉特性参数 如Mel倒谱系数 感知线性预测等 2 模式匹配概率统计方法 动态时间规整方法 矢量量化方法 隐马尔可夫模型方法 举例演示 红外发射端采用具有在线下载功能的AT89S51芯片作为控制中心 与键盘扫描电路和发射电路共同构成 考虑到办公人员多和变动频繁的特点 可采用矩阵式 这里采用4X4的 当然 如果所需按键较多也可采用8X8的 门口播报部分发射端利用单片将待发送的二进制信号编码调制为一系列的脉冲信号 通过P2 7口发出 为了节省接口 优化软件设计及与接收模块SM0038的工作频率相对应 此脉冲信号为38kHz的矩形波 占空比为1 3 周期t 26 S 并通过三极管8050功率放大后 驱动红外发射管发射红外信号 键盘红外发射端硬件电路原理图 警务桌接收端硬件电路原理图 2 体温识别 红外技术 任何物体都会幅射红外线 温度越高辐射越强 光电管接收到这个信号就能测量出其温度 最常用的非接触式测温仪表基于黑体辐射的基本定律 称为辐射测温仪表 辐射测温法包括亮度法 见光学高温计 辐射法 见辐射高温计 和比色法 见比色温度计 各类辐射测温方法只能测出对应的光度温度 辐射温度或比色温度 只有对黑体 吸收全部辐射并不反射光的物体 所测温度才是真实温度 人体温度检测 红外传感器的性能参数 芯片尺寸大小 1 8mmx8mm 光孔大小 1 4mmx1 4mm 电偶数 60对 作用面积 O 7mmx0 7ram 内阻 60kn 30 电阻温度系数 0 12 敏感度 65V W 30 噪声电压 32nVrms 典型值 探测灵敏度 1 4E08emHz 1 2 W 典型值 时间系数 25ms 典型值 电热堆作温度补偿 R 100k 温度为25 R公差为 3 3960 公差为 0 5 封装型号 TO 46 工作温度 20 100 存贮温度 40 120 3 人脸识别 红外成像人脸识别是利用模式识别 图形处理等方法对由热红外成像设备采集的红外人脸图像进行分类识别的技术 就其技术本质而言通过视频采集设备获取用户的面部图像 再利用核心的算法对其脸部的五官位置 脸型和角度进行计算分析 进而和自身数据库里已有的范本进行比对 最后判断出用户的真实身份 JPEG原理 单独在MATLAB中测试人脸识别时 我们采用JPEG格式的图片来模拟人脸数据的采集 这里就要对JPEG压缩格式有一定的了解 JPEG是JointPhotographicExpertsGroup的缩写 即ISO和IEC联合图像专家组 负责静态图像压缩标准的制定 这个专家组开发的算法就被称为JPEG算法 并且已经成为了大家通用的标准 即JPEG标准 JPEG压缩是有损压缩 但这个损失的部分是人的视觉不容易察觉到的部分 它充分利用了人眼对计算机色彩中的高频信息部分不敏感的特点 来大大节省了需要处理的数据信息 JPEG原理分析JPEG编码中主要涉及到的内容主要包括 ColorModelConversion 色彩模型 DCT DiscreteCosineTransform 离散余弦变换 量化 RLE编码 范式Huffman编码 DC的编码 PAC算法 1 PAC算法简介主成分分析法 PCA 是模式识别判别分析中最常用的一种线性映射方法 该方法是根据样本点在多维模式空间的位置分布 以样本点在空间中变化最大方向 即方差最大的方向 作为判别矢量来实现数据的特征提取与数据压缩的 从概率统计观点可知 一个随机变量的方差越大 该随机变量所包含的信息就越多 如当一个变量的方差为零时 该变量为一常数 不含任何信息 2 利用PCA进行特征提取的经典算法 Eigenface算法在利用PCA进行特征提取的算法中 特征脸方法 Eigenface 是其中的一个经典算法 特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别和描述技术 特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量 因此可以采用K一L变换获得其正交K一L基底 对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状 因此又称为特征脸 利用这些基底的线性组合可以描述 表达和逼近人脸图像 因此可以进行人脸识别与合成 识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸张成的子空间上 比较其与己知人脸在特征空间中的位置 已知人脸在特征空间中的位置 初始化 获得人脸图像的训练集并计算特征脸 定义为人脸空间 存储在模板库中 以便系统进行识别 输入新的人脸图像 将其映射到特征脸空间 得到一组关于该人脸的特征数据 通过检查图像与人脸空间的距离判断它是否是人脸 若为人脸 根据权值模式判断它是否为数据库中的某个人 并做出具体的操作 人脸识别是生物特征识别技术发展到一定阶段后产生的新兴技术 它的目的是利用人脸这一生物特征来实现身份识别 从而防止密码的丢失和证件的冒充 目前 随着精神物理学 统计学 信息学 计算科学等各行各业的发展人脸识别技术也有了飞速的发展 在商业界 法律界 以及智能环境很多方面有了初步的应用 但是由于人脸识别自身的复杂性 现有的各种体系在适应性方面仍然存在很多的问题 人脸识别仍然是一项具有挑战性的研究课题 特征提取是人脸识别系统诸多功能中应用最广泛的一种 在众多的特征提取算法中 PCA算法是引起最多讨论的经典算法 它能够有效地进行 数据的转化和压缩 使得数据可以成功的投影到低维特征空间中去 但是基于PCA算法思想的传统算法 Eigenface算法 大多存在着不能同时处理具有表情和光照的问题 当然这里提出的只是一种简单的人脸识别设计思想 要想实现高效率的识别 还有待算法的进一步完善 4 视网膜识别 视网膜也是一种被用于生物识别的特征 虽然有些人认为视网膜是比眼虹膜更为唯一的生物特征 但这种识别技术要求激光照射到眼球的背面才可以获得视网膜特征的唯一性 由于视网膜扫描设备要获得视网膜图像 使用者的眼睛与录入设备的距离应在半英寸之内 并且在录入设备读取图像时 眼睛必须处于静止状态 使用者的眼睛在注视一个旋转的绿灯时 录入设备从视网膜上可以获得400个特征点 同指纹录入比较 指纹只能提供30到40个特征点用来录入 创建模板和完成确认 用视网膜识别门禁的理由如下 视网膜识别技术是最具可靠 最具信赖的生物识别技术 但其使用难度较大 人类眼球后部血管分布唯一性的理论 进一步的研究的表明 即使是孪生子 这种血管分布也是