基于单片机的人脸识别功能的电子柜设计

论文总字数：29680字

摘 要

生物识别被广泛应用于现代安全识别技术中，本课题主要设计一款基于单片机的人脸识别电子柜，目标是做出一个以单片机为核心，通过各类模块的组合架构出一个具有人脸解锁功能的电子柜。

本篇论文介绍了此电子柜的设计方案，具体到人脸识别的原理、方案的选择、代码的编写、硬件模块的架构以及最后实现的效果展示。该电子柜主要由显示模块、人脸识别模块、控制模块组成，其中人脸识别采用的是使用API接口提供的函数将顾客寄存物品时拍摄的人脸与取物品时拍的人脸进行对比，从而实现对顾客身份的确认；显示模块通过显示屏显示欢迎界面以及提醒顾客应该做的操作；控制模块主要包括触摸开关、LED灯、蜂鸣器、步进电机等设备，用来对其他两个模块进行控制和状态反应。其中步进电机用来开关柜门，蜂鸣器和LED灯用来显示程序运行状态。

这三个模块集成在一块Raspberry Pi3单片机上，较好的实现了一个可以让顾客通过人脸进行存取物品的电子柜。

关键词：电子柜，人脸识别，应用程序编程接口，单片机

Abstract

Biometrics is widely used in modern security identification technology, this topic mainly designs a kind of face recognition electronic cabinet based on single chip computer, the goal is to make a single-chip as the core, structure out an electronic cabinet with a face unlock function by combining various modules.

This paper introduces the design of this electronic cabinet, specifically to the principle of face recognition, the choice of the program, code writing, the hardware module architecture and the final implementation of the results. The electronic cabinet is mainly composed of a display module, a face recognition module and a control module. The face recognition adopts the function provided by the API interface to compare the human face taken by the customer with the item when the item is taken, to achieve the confirmation of customer identity; Display module through the display shows the welcome interface and remind customers should do the operation; Control module mainly includes touch switches, LED lights, buzzers, stepper motors and other equipment used to the other two Module for control and status response. One stepper motor used to switch the door, buzzer and LED lights used to display the program running status.

These three modules integrated in a Raspberry Pi3 microcontroller, the better to achieve a customer can access the items through the face of the electronic cabinet.

KEY WORDS: electronic cabinet，face recognition，API，microcontrollers

目 录

摘 要 I

Abstract I

第一章 引言 1

1.1背景与意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.3研究内容与目标 3

1.4论文组织 3

第二章 研究基础 4

2.1主要人脸算法概述 4

2.1.2 PCA技术 5

2.1.3基于几何特征的人脸识别方法 5

2.1.4 隐马尔可夫模型方法 6

2.1.5 基于神经网络的方法 6

2.1.6支持向量机方法 6

2.2 Raspberry Pi 3概述 7

2.3 Face 简介 8

2.4 API概述 9

2.5 OpenCV概述 10

2.6其他硬件模块概述 11

第三章 基于人脸识别电子柜的设计 13

3.1设计要求 13

3.2设计思路及流程图 13

3.2.1设计思路 13

3.2.2设计流程图 13

3.3设计模块 14

第四章 程序验证及调试 18

4.1人脸识别程序调试 18

4.1.1人脸识别测试 18

4.1.2人脸对比测试 18

4.2电子柜程序调试 20

4.3电子柜整体运行情况 21

第五章 结束语 22

5.1问题反思和经验总结 22

5.2设计不足 22

5.3设计展望 22

参考文献 24

附录 25

致谢 31

第一章 引言

1.1背景与意义

现如今，在越来越注重个人信息安全的时代背景下，普通的安全工具在注重保密的大环境下逐渐被淘汰。机械密码因为它的公钥单一，需要人脑记忆等缺点而容易产生安全问题。从通用性、安全性、成熟性和造价性等多方面综合考虑，现代社会越来越需要一个更加安全方便的密码方案。本课题所研究的基于人脸识别的电子柜系统的设计，能够彻底解决传统保险柜密码丢失、被盗和遗忘等引起的各类问题，有效杜绝个人钱财与信息的丢失。

在现代密码学中，一个算法的安全性大多数取决于密钥的保密性，当发送信息的人将信息加密时，接收信息的人需要发送信息的人提供一个密钥，用于解密被加密了的信息。也就是说，一个密钥越是难于被泄露或是破解，此次通信的保密度就越高。在90年代之前，密钥大多数还是采取对明文编码的方式，一旦编码方式被他人掌握，或是被用枚举法暴力破解，这个密钥就是一个不安全的密钥。在20世纪90年代之后，随着科技的发展，生物特征识别因为其独一无二的特性，取代原先机械式的加密手段，成为了通信安全中自动认证的理想依据。当前生物特征识别技术主要分为两类，一类是一些不可复制的生物特征识别，例如指纹识别、视网膜识别、虹膜识别、静脉识别、人脸识别等天生且很难改变的生物特征。^[1]另一类主要是行为特征， 利用人在日常生活中的习惯进行识别，如声音识别、笔迹识别、步态识别等识别方法。^[2]各种识别技术都有其不足之处，指纹识别需要从不清晰的指纹中提取唯一特征进行对比；虹膜输入设备非常昂贵；声音识别因为声音的传播环境影响有时不够精确。而与其他生物特征识别方法相比，人脸识别只需使用者对准摄像头进行拍照即可完成准备工作，且其包括了人脸各个特征，不易被他人模仿，安全性也得到了保证，从而得到了广泛的研究与应用。

人脸识别，通俗的来讲，就是使用拍摄下来的人脸，先分析其包含的人脸特征，再对比现实中待检测的人脸特征，实现一次身份验证。人脸识别按照所录入人脸的形态不同可分为两类，一类是静态分析人脸图像，另一类是动态分析包含人脸的视频。^[3]基于静态的人脸分析，即对定格的照片进行分析，而动态分析，即在视频中抓取人脸，进行实时分析。

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