基于人脸识别和RFID智能门禁考勤系统

基于人脸识别和 RFID智能门禁考勤系统

吴林俊

国家能源谏壁发电厂江苏省镇江市 212000

摘要：随着信息技术的普及，电厂信息化建设势在必行，并且已成为建设的核心所在。深化安全保障环节，全面提高信息化与精细化管理水平，保证电厂工作平稳有序的开展。探讨ＲFID与人脸识别技术在特殊群体电厂信息化管理中的应用，同时探讨如何利用ＲFID和人脸识别技术建立先进的电厂周界系统，进而提出如何整合现有信息化设备来构建院区安防管理体系，并提出了平台和体系建设的保障措施，为未来普遍开展“智能门禁”建设提供了技术保障。

关键词：人脸识别;RFID;智能门禁考勤

引言

禁运是确保生命安全、社会稳定与和谐的重要组成部分。是一种智能门式系统，存在常见缺陷，设计者集成人脸识别，旨在通过研究人脸识别技术解决安全系统存在的安全、未经授权使用和安装困难等问题。采用集成软件技术、Adamo算法和PCA人脸识别算法的全新安全系统可提高工作场所的安全性，例如:认证、企业安全、安全和银行保密。

1系统设计设计原则

1.1实用性

系统设计不能脱离实际，机械套用安全防范技术，构建操作便捷、功能易用、高效实用的系统，从而有效实现其安全防范预警的目的。

1.2先进性

在保证集成性和实用性原则的基础上，采用先进的识别、存储技术以及适当的网络传输配置，保证系统整体的先进性、技术寿命和后期投资的可延续性。

2智能门禁系统设计方案

2.1智能门禁系统工作原理

该系统主要由系统服务、门锁服务、电子锁以及由门锁、身份指示灯、门控制器、网络摄像头、扬声器和备用电源组成的其他关键组件组成。Gate控制器主要用于读取身份证明、面部识别、报警处理和端口处理。安全系统由身份单元、过程和控制单元、电气锁和执行单元、传感器和报警单元、线路和通信单元、管理和设置单元等部分组成。不同的应用方案可以通过不同的认证。在更稳定的位置，可以预先输入用户的面部数据，以加快面部识别速度并提高效率。对于用户不固定且移动性高的位置，用户的ID和面部都将被重复标识。双重识别可提高用户效率，同时管理系统的实际名称可有效解决传统锁定系统的安全问题。识别使用者时，会成功处理身份，并显示错误讯息，系统会自动执行警告处理。人脸识别过程中，标识符成功打开，如果失败，则会标识标识符，并在出现错误消息时发出警告。

2.2高级管理层设计

smartdoor控制器的参数配置，在系统初始化过程中依次检查网络模块、RFID阅读器、安全模块网格参数(3.3v/5v)ɐ网络模块初始化并配置SSL的密钥和公钥。使用HTTPS通信(WiFi:通过输入密码自动连接到接入点)；有线网络:询问路由器是否正常，是否为第二个路由器分配了TCP服务器所连接的网络IP地址，或者服务器是否直接连接。ping完成后，创建心跳数据包以保持持久连接并允许网络通信。路由器配置的IP地址为8080。网络请求参数初始化lockLD=ro014&type=1&content=order。网络初始化成功后，检索服务器系统时间，以确保门控控制器时钟与服务器同步。

3人脸识别及信息管理中心的实现

3.1人脸检测设计

为了避免在人脸识别中影响背景和其他复杂环境，并确保成功检测，在视频流中检测到人脸，并将其用于后续的人脸识别。该程序使用Adaboost算法进行人脸识别。首先从OpenKS库中加载人的面部选择器，然后识别视频流中的每个图像。当一个人的脸出现在视频流中时，用矩形边框标记并裁剪它，然后保存它以进行人脸识别，如果找不到人的脸，则跳到下一帧。结果可以在偏折角度较小或阴影较低的复杂背景中看到。

3.2识别阶段

智能手机人脸识别系统需要实时检测访问者。因此，必须在视频流中捕获人像才能实现实时检测。人体面部识别模块允许实时检测视频流中的每个帧。当检测到人脸时，三个任意人格图像应用于人脸检测模块。创建TXT文件，用于存储视频流中裁切的三张人脸的已保存路径。在人脸识别中，程序根据其中包含的路径加载人脸。首先将要识别的图像加载到图像数组中，然后加载在培训阶段存储的XML文件，使用LBA运算符描述测试者的脸，计算图像的LBA图表向量，将特征向量投影到特征空间上，确定与要识别的人脸最接近的人脸图像，并确定可信度，即使用欧洲的公里数。确定要识别的图像与最近的图案之间的相似性。如果成功检测到超过0.85的阈值，则当成功检测到两个以上的图像时，将通过端口阻止访问者。

4系统硬件设计

4.1核心模块

系统选用了高性能BCM2711处理器，该处理器为四核Cor⁃tex-A72架构，主频1.5GHz，保障系统稳定流畅运行，集成工作频率为500Mhz的VideocoreVIGPU，为人脸识别并行运算提供硬件加速，支持4K60FPSHEVC视频解码，芯片工艺为28纳米，有利于系统低功耗、低发热设计。内存采用的是LPDDR4内存芯片，容量2G，满足系统运行需求，Flash为外扩16GMi⁃croSD卡。

4.2射频识别

系统选用的射频识别芯片为MFRC522，它工作在13.56MHZ，支持协议多、低功耗、低成本，传输速率高达424Kbit/s，与处理器使用SPI协议通信。13.56MHZ是目前RFID使用最为广泛的频率，许多校园卡、公交卡、门禁、手机NFC都使用此频率，因此还可添加支持NFC功能的手机、手环等作为认证设备，该频率兼顾了速度和安全性，通信距离一般不超过10cm。该系统选用的卡片是MifareS50，该卡片有1K的存储容量，满足系统要求，遵守ISO14443A标准，具有安全、防干扰、速度快、价格低等优点。对全扇区进行加密，防止复制，加强系统的安全性。

4.3电控门锁

电控门锁采用电磁锁，当通电时，电磁铁产生巨大吸力吸住铁板，达到把门锁住的效果，当电源断开，磁力消失，门即可打开。同时电磁锁可以方便实现闭环检测，当有暴力开门时，可以发出报警信号，且当断电时，门为常开状态，符合消防安全规范。

5系统软件设计

服务器端基于Flask框架，客户端与服务器使用HTTPS协议通信，安全可靠。后台WEB管理界面后端使用Python/Node.js编写，实现考勤统计,权限判断，前端使用HTML/JavaScript编写，绘制交互界面。服务器从客户端获得识别的人脸并根据教务系统课表教室分配信息，得到是否有开门权限并将结果下发客户端，同时整理记录考勤信息。人脸识别模块调用摄像头捕捉人脸图像，通过过滤器过滤信息，进一步进行人脸规范化和人脸建模，将被识别的人脸特征与数据库中人脸特征作对比，完成人脸识别，并将识别后的结果上传至信息管理模块。周界超高频读写器读取到ＲFID标签时，调用周界定位模块和防范预警模块。超高频读写器通过发射天线，发射一定频率的射频信号。

结束语

本系统以人脸识别为主，RFID为辅，应用于门禁考勤，具有一定实用性，能解决当前的考勤工作问题。后续，不仅可以应用电厂，也可应用到企业、政府等场合，具有很大的普适性。在实验中发现，系统的人脸识别算法的速度有待优化，web管理界面功能还需扩充，以增加系统的实用性。

参考文献

[1]王磊.人脸识别的智能门禁系统的研究与设计[D].西安工业大学,2018.

[2]王飞,程威,余斌.基于人脸识别的智能门禁系统[J].常熟理工学院学报,2018,30(04):64-69.

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[5]谭军一.基于人脸识别的智能门禁系统设计[D].成都理工大学,2017.