《門禁系統(tǒng)答辯》PPT課件.ppt

門禁系統(tǒng)的設計,主講人：崔乃康 組員：褚學保 程丹 鐘俊健,目錄,引言 方案（設計思路） 原理與器件 產(chǎn)品分析與評估 交流,一、引言,出入口門禁安全管理系統(tǒng)是新型現(xiàn)代化安全管理系統(tǒng)，它集微機自動識別技術和現(xiàn)代安全管理措施為一體，它涉及電子，機械，光學，計算機技術，通訊技術，生物技術等諸多新技術。它是解決重要部門出入口實現(xiàn)安全防范管理的有效措施。適用各種機要部門，如銀行、賓館、車場管理、機房、軍械庫、機要室、辦公間，智能化小區(qū)，工廠等。,我們本次課程設計的內(nèi)容就是設計一整套更完善的門禁系統(tǒng)，提高安全管理的效率。當然，根據(jù)不同人群的需要，我們還會提供一些定制的高端產(chǎn)品，它們的造價成本高，安全性能更好，針對用戶的不同需求采取不同的技術。更大程度上滿足大家的需求，拓寬產(chǎn)品的市場領域。 同時，我們還會提供幾款我們創(chuàng)新設計的產(chǎn)品，雖然，有些領域現(xiàn)在還不能實現(xiàn)這樣的設計，不能立即投入到生產(chǎn)銷售中去。但是我們希望通過這次課程設計的交流，能有相關領域研究的人員能夠看到，使門禁系統(tǒng)更加完善，更好的為人們的生產(chǎn)生活服務。,二、方案設計,本次設計包括四個主要部分，這四個組成部分是相對來講比較容易達到，并且成本不是很高的技術融合體。最大的有點在于根據(jù)用戶需求，每個部分可獨立建立系統(tǒng)。可分可和，將是這套系統(tǒng)最大的優(yōu)點。方案設計主要包括五個部分，識別對象分別是聲紋識別，體溫識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，腦電波檢測。層次鮮明，每一層都應用到自己相關領域的知識，我們會在原理部分重點為大家呈現(xiàn)。,三、原理呈現(xiàn),門禁系統(tǒng)按進出識別方式可分為以下三大類： 密碼識別：通過檢驗輸入密碼是否正確來識別進出權限。,卡片識別：通過讀卡或讀卡加密碼方式來識別進出權限,人像識別：通過檢驗人員生物特征等方式來識別進出,其余幾種分類方式,門禁系統(tǒng)按設計原理可分為以下兩類： （1）控制器自帶讀卡器（識別儀） （2）控制器與讀卡器（識別儀）分體的 門禁系統(tǒng)按與微機通訊方式可分為以下兩類： （1）單機控制型(RS458) （2）網(wǎng)絡型,根據(jù)以上的眾多優(yōu)缺點和能利用的資源，現(xiàn)有的技術可以達到的范圍，我們將我們的本次設計重點主要集中在對生物識別的利用上，通過生物識別的相關知識，加上我們可以利用的現(xiàn)有光電子知識，數(shù)學知識，還有計算機知識來進行我們的方案闡述。,1.聲紋識別,聲紋（voiceprint）是指通過專用的電聲轉換儀器聲譜儀語圖儀等將聲波特征繪制成的波譜圖形它是各種聲學特征圖譜的集合。在辭典中的注釋為“用儀器描錄的因人而異的聲波紋”。聲紋是人體的一張身份證，是長期穩(wěn)定的特征信號。聲紋識別是把未知人語音材料（檢材）與已知人語音材料（樣本）分別通過電聲轉換儀器繪成聲紋圖譜 再根據(jù)圖譜上的語音聲學特征進行比較和綜合分析以得出兩者是否同一的判斷過程。聲紋識別有著十分廣闊的應用前景 在世界范圍內(nèi)正廣泛應用于金融證券社保公安軍隊及其他民用安全認證等領域 目前中國市場尚屬啟動階段其發(fā)展空間更為廣闊。,聲紋識別的原理 （1）特征提取 語音信息通過濾波器組輸出，以合適的速率對輸出進行抽樣得到譜包絡特征參數(shù)；基于發(fā)聲器官如聲門、聲道和鼻腔的生理結構提取的特征參數(shù)，如基音輪廓、共振峰頻率帶寬及其軌跡等；以線性預測導出的特征參數(shù)，如線性預測系數(shù)、自相關系數(shù)、反射系數(shù)等；模擬人耳對聲音頻率感知的特性而得到的聽覺特性參數(shù)，如Mel倒譜系數(shù)感知線性預測等。 （2）模式匹配 概率統(tǒng)計方法；動態(tài)時間規(guī)整方法 ；矢量量化方法 ；隱馬爾可夫模型方法,舉例演示,紅外發(fā)射端采用具有在線下載功能的AT89S51芯片作為控制中心，與鍵盤掃描電路和發(fā)射電路共同構成。考慮到辦公人員多和變動頻繁的特點，可采用矩陣式，這里采用4X4的，當然，如果所需按鍵較多也可采用8X8的。門口播報部分發(fā)射端利用單片將待發(fā)送的二進制信號編碼調(diào)制為一系列的脈沖信號，通過P2.7口發(fā)出，為了節(jié)省接口，優(yōu)化軟件設計及與接收模塊SM0038的工作頻率相對應，此脈沖信號為38kHz的矩形波，占空比為1/3，周期t=26S，并通過三極管8050功率放大后，驅動紅外發(fā)射管發(fā)射紅外信號 。,鍵盤紅外發(fā)射端硬件電路原理圖,警務桌接收端硬件電路原理圖,2.體溫識別（紅外技術）,任何物體都會幅射紅外線，溫度越高輻射越強，光電管接收到這個信號就能測量出其溫度.最常用的非接觸式測溫儀表基于黑體輻射的基本定律，稱為輻射測溫儀表。輻射測溫法包括亮度法（見光學高溫計）、輻射法（見輻射高溫計）和比色法（見比色溫度計）。各類輻射測溫方法只能測出對應的光度溫度、輻射溫度或比色溫度。只有對黑體（吸收全部輻射并不反射光的物體）所測溫度才是真實溫度。,人體溫度檢測,紅外傳感器的性能參數(shù)： 芯片尺寸大小：18 mm x 8 mm； 光孔大小：14 mm x 14 mm； 電偶數(shù)：60對： 作用面積：O7 mmx07 ram； 內(nèi)阻：60 kn30； 電阻溫度系數(shù)：012/； 敏感度：65 VW30； 噪聲電壓：32 nVrms(典型值)； 探測靈敏度：14E08 emHz(1/2)W(典型值)； 時間系數(shù)：25 ms(典型值)； 電熱堆作溫度補償：R=100 k，溫度為25(R公差為3)，=3960 (公差為05)； 封裝型號：TO-46； 工作溫度：-20100； 存貯溫度：-40120。,3.人臉識別,紅外成像人臉識別是利用模式識別，圖形處理等方法對由熱紅外成像設備采集的紅外人臉圖像進行分類識別的技術。就其技術本質(zhì)而言通過視頻采集設備獲取用戶的面部圖像，再利用核心的算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進而和自身數(shù)據(jù)庫里已有的范本進行比對，最后判斷出用戶的真實身份。,JPEG原理,單獨在MATLAB中測試人臉識別時，我們采用JPEG格式的圖片來模擬人臉數(shù)據(jù)的采集，這里就要對JPEG壓縮格式有一定的了解。 JPEG 是 Joint Photographic Experts Group 的縮寫，即 ISO 和 IEC 聯(lián)合圖像專家組，負責靜態(tài)圖像壓縮標準的制定，這個專家組開發(fā)的算法就被稱為 JPEG 算法，并且已經(jīng)成為了大家通用的標準，即 JPEG 標準。 JPEG 壓縮是有損壓縮，但這個損失的部分是人的視覺不容易察覺到的部分，它充分利用了人眼對計算機色彩中的高頻信息部分不敏感的特點，來大大節(jié)省了需要處理的數(shù) 據(jù)信息。,JPEG原理分析 JPEG 編碼中主要涉及到的內(nèi)容主要包括： . Color Model Conversion (色彩模型) DCT (Discrete Cosine Transform （離散余弦變換) . 量化 . RLE 編碼 . 范式 Huffman 編碼 . DC 的編碼,PAC算法,（1）PAC算法簡介 主成分分析法(PCA)是模式識別判別分析中最常用的一種線性映射方法，該方法是根據(jù)樣本點在多維模式空間的位置分布，以樣本點在空間中變化最大方向，即方差最大的方向，作為判別矢量來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征提取與數(shù)據(jù)壓縮的。從概率統(tǒng)計觀點可知，一個隨機變量的方差越大，該隨機變量所包含的信息就越多，如當一個變量的方差為零時，該變量為一常數(shù)，不含任何信息。 （2）利用PCA進行特征提取的經(jīng)典算法Eigenface算法 在利用PCA進行特征提取的算法中，特征臉方法(Eigenface)是其中的一個經(jīng)典算法。特征臉方法是從主成分分析導出的一種人臉識別和描述技術。特征臉方法就是將包含人臉的圖像區(qū)域看作是一種隨機向量，因此可以采用K一L變換獲得其正交K一L基底。對應其中較大特征值的基底具有與人臉相似的形狀，因此又稱為特征臉。利用這些基底的線性組合可以描述、表達和逼近人臉圖像，因此可以進行人臉識別與合成。識別過程就是將人臉圖像映射到由特征臉張成的子空間上，比較其與己知人臉在特征空間中的位置 。,已知人臉在特征空間中的位置,初始化，獲得人臉圖像的訓練集并計算特征臉，定義為人臉空間， 存儲在模板庫中，以便系統(tǒng)進行識別; 輸入新的人臉圖像，將其映射到特征臉空間，得到一組關于該人 臉的特征數(shù)據(jù); 通過檢查圖像與人臉空間的距離判斷它是否是人臉; 若為人臉，根據(jù)權值模式判斷它是否為數(shù)據(jù)庫中的某個人，并做 出具體的操作。,人臉識別是生物特征識別技術發(fā)展到一定階段后產(chǎn)生的新興技術，它的目的是利用人臉這一生物特征來實現(xiàn)身份識別，從而防止密碼的丟失和證件的冒充。目前，隨著精神物理學、統(tǒng)計學、信息學、計算科學等各行各業(yè)的發(fā)展人臉識別技術也有了飛速的發(fā)展，在商業(yè)界、法律界、以及智能環(huán)境很多方面有了初步的應用。但是由于人臉識別自身的復雜性，現(xiàn)有的各種體系在適應性方面仍然存在很多的問題，人臉識別仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的研究課題。特征提取是人臉識別系統(tǒng)諸多功能中應用最廣泛的一種。在眾多的特征提取算法中，PCA算法是引起最多討論的經(jīng)典算法，它能夠有效地進行。數(shù)據(jù)的轉化和壓縮，使得數(shù)據(jù)可以成功的投影到低維特征空間中去。但是基于PCA算法思想的傳統(tǒng)算法(Eigenface算法)大多存在著不能同時處理具有表情和光照的問題。當然這里提出的只是一種簡單的人臉識別設計思想，要想實現(xiàn)高效率的識別，還有待算法的進一步完善。,4.視網(wǎng)膜識別,視網(wǎng)膜也是一種被用于生物識別的特征，雖然有些人認為視網(wǎng)膜是比眼虹膜更為唯一的生物特征，但這種識別技術要求激光照射到眼球的背面才可以獲得視網(wǎng)膜特征的唯一性。由于視網(wǎng)膜掃描設備要獲得視網(wǎng)膜圖像，使用者的眼睛與錄入設備的距離應在半英寸之內(nèi)，并且在錄入設備讀取圖像時，眼睛必須處于靜止狀態(tài)，使用者的眼睛在注視一個旋轉的綠燈時，錄入設備從視網(wǎng)膜上可以獲得400個特征點，同指紋錄入比較，指紋只能提供30到40個特征點用來錄入，創(chuàng)建模板和完成確認。,用視網(wǎng)膜識別門禁的理由如下： 視網(wǎng)膜識別技術是最具可靠，最具信賴的生物識別技術，但其使用難度較大。 人類眼球后部血管分布唯一性的理論，進一步的研究的表明，即使是孿生子，這種血管分