基于人脸识别的门禁系统实现_倪伟健硕士学位论文.pdf
本文主要研究了基于人脸识别的门禁系统的实现。
首先，论文分析了生物特征识别技术，尤其是人脸识别技术在门禁系统中的优势，并指出现有门禁系统存在的问题，如光照影响、角度限制和伪造攻击等。
其次，论文针对这些问题，对人脸识别的关键技术进行了改进：
* **脸部轮廓和位置判断：** 采用AdaBoost算法结合改进的LBPH特征描述方法，提高了检测速度和鲁棒性。
* **人脸识别：** 采用PCA方法扩展人脸数据库，提高了识别率。
* **活体检测：** 提出并改进了轻量级卷积神经网络模型GSDCPeleeNet，降低了参数量和检测时间，提高了安全性。
然后，论文详细介绍了门禁系统的设计与实现，包括硬件平台（树莓派、摄像头、电磁锁等）的选择和软件设计。系统支持在线和离线两种模式，并在人脸识别、活体检测和考勤功能上进行了测试。实验结果表明，改进后的算法有效提高了人脸识别的准确性和效率，且该门禁系统能够稳定运行。
总而言之，论文的核心在于通过改进人脸识别算法，结合轻量级神经网络，设计并实现了一个高效、安全、具有离线功能的基于人脸识别的门禁系统，并验证了系统的有效性。
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