CN106447840A - 多功能智能门禁*** - Google Patents

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钱丽娟
钱程
王家旺
赵彬
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Abstract

本发明提出了一种多功能智能门禁***，包括门禁控制器，所述门禁控制器连接有生物识别单元，所述门禁控制器连接有存储器，所述存储器内存储有用户信息，所述门禁控制器连接有指示单元，所述门禁控制器连接有读卡器，所述门禁控制器连接有密码器，本发明既不需要IC卡，又能够主动进行拜访者提示，依据多种用户信息实现门禁开关，流程简单。

Description

多功能智能门禁***
技术领域
本发明属于安防技术领域，特别涉及一种多功能智能门禁***。
背景技术
目前，安防***，在进行工作时，大都是每个用户配备IC卡，然后持卡人利用刷卡通过进入，但是，利用IC卡刷卡通过的安防***，一来需要额外配置IC卡刷卡装置，而且比较容易被其他人打开，二来，IC卡容易丢失，丢失后被其他人捡到后，同样可以利用该IC卡通过安防***；三来，由于IC卡都有使寿命，在损坏后，IC卡不能使用，将导致用户无法通过安防***；四来，当用户忘记携带IC卡时，用户无法通过安防***；另外一些情况下，不通过IC卡来进行通行，而是通过户主与拜访者之间进行视声通话，从而确定是否开门，操作比较复杂。
因此，现在亟需一种多功能智能门禁***，既不需要IC卡，又能够主动进行拜访者提示，依据多种用户信息实现门禁开关，流程简单。
发明内容
本发明提出一种多功能智能门禁***，解决了现有技术中门禁***开关流程需要额外配备IC卡，同时门禁打开存在安全风险的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：多功能智能门禁***，包括门禁控制器，所述门禁控制器连接有生物识别单元，所述门禁控制器连接有存储器，所述存储器内存储有用户信息，所述门禁控制器连接有指示单元，所述门禁控制器连接有读卡器，所述门禁控制器连接有密码器。
作为一种优选的实施方式，所述门禁控制器根据生物识别单元、读卡器、密码器当中的任一输入信息，根据任一输入信息并与存储器内的用户信息进行匹配处理，当任一项满足匹配度大于第一预设值时，控制门禁打开，并进行提示；当任一项满足匹配度大于第二预设值时，控制门禁打开。
作为一种优选的实施方式，所述生物识别单元包括声像采集单元、虹膜识别单元、掌型识别单元中的任意一种或者几种。
作为一种优选的实施方式，所述声像采集单元抓拍拜访者照片和声音信息，调动摄像头位置并连续抓拍三次，当抓拍三次照片存储器中数据进行匹配，任意一张照片与存储器中数据匹配度小于第三预设阀值时，且指纹识别***采集的拜访者指纹与存储器内数据不匹配时，进行报警指示，同时门禁控制器根据采集的声音信息与存储器内数据进行匹配，当匹配度小于第四预设值时，进行报警指示。
作为一种优选的实施方式，定义声音匹配度以及图像匹配度的权重系数，根据权重***，重新确定声像匹配度，当声像匹配度满足大于第五预设阀值时，控制门禁打开。
作为一种优选的实施方式，抓拍照片并与存储器中数据进行匹配，按照如下步骤进行，S1：确定拜访者面部轮廓；S2：确定拜访者面部器官分布；S3：确定拜访者肤色以及纹理规则；S4：确定拜访者面部对称性规则；S5：根据拜访者动态图序列，确定其运动规则；S6：根据运动规则，确定拜访者并进行提示。
作为一种优选的实施方式，步骤S1中确定拜访者面部轮廓包括采集头顶轮廓线、左侧脸轮和右侧脸轮，对任意图像进行边缘检测，并对细化后的边缘提取曲线特征，然后计算各曲线组合成人脸的评估函数。
作为一种优选的实施方式，步骤S5中根据拜访者动态图序列，包括利用随机函数所组成的集合，体现为与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程，设有观察序列Q＝Q1Q2…Qn和状态集＝S{s1，s2,…sn}，一个有n个状态的隐马尔可夫模型λ可以表示(π，A，B)，其中π为初始状态概率矢量；A＝{aij}为状态转移概率矩阵，其中aij＝P{qt+1＝Sj|qt＝St}，1<＝i，j<＝N；B＝{bj}Qt)}为观察符号概率分布，若B有M个观察值{v1，v2…mv}，则bj(Qt)＝P{qt＝vk|qt＝sj，1<＝j<＝N，l<＝k<＝M}。
作为一种优选的实施方式，HMM参数的估计可用Baum-welch参数估计算法或Segmental K-means算法；对测试样本的评价，可以用Forward-Backward迭代算法估计签名满足模型的概率，或用viterbi最优状态搜索算法计算过程经过的最优状态；图像抓拍后对图像灰度进行均衡处理，定义处理输入图像为A(x，y)，输出图像为B(x，y)，则点运算可表示为：B(x，y)＝f[A(x，y)]，其中函数f为灰度变换函数。
作为一种优选的实施方式，步骤S3中确定肤色以及纹理规则，包括建立肤色模型来表征人脸颜色,利用感光模型进行复杂背景下人脸及器官的检测与分割，利用空间灰度共生矩阵纹理信息作为特征进行低分辨率的人脸检测，然后将颜色、形状结合在一起进行人脸检测。
采用了上述技术方案后，本发明的有益效果是：
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明图像识别的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-2所示，本多功能智能门禁***，包括门禁控制器，所述门禁控制器连接有生物识别单元，所述门禁控制器连接有存储器，所述存储器内存储有用户信息，所述门禁控制器连接有指示单元，所述门禁控制器连接有读卡器，所述门禁控制器连接有密码器。
所述门禁控制器根据生物识别单元、读卡器、密码器当中的任一输入信息，根据任一输入信息并与存储器内的用户信息进行匹配处理，当任一项满足匹配度大于第一预设值时，控制门禁打开，并进行提示；当任一项满足匹配度大于第二预设值时，控制门禁打开。
所述生物识别单元包括声像采集单元、虹膜识别单元、掌型识别单元中的任意一种或者几种。
所述声像采集单元抓拍拜访者照片和声音信息，调动摄像头位置并连续抓拍三次，当抓拍三次照片存储器中数据进行匹配，任意一张照片与存储器中数据匹配度小于第三预设阀值时，且指纹识别***采集的拜访者指纹与存储器内数据不匹配时，进行报警指示，同时门禁控制器根据采集的声音信息与存储器内数据进行匹配，当匹配度小于第四预设值时，进行报警指示。
定义声音匹配度以及图像匹配度的权重系数，根据权重***，重新确定声像匹配度，当声像匹配度满足大于第五预设阀值时，控制门禁打开。
抓拍照片并与存储器中数据进行匹配，按照如下步骤进行，S1：确定拜访者面部轮廓；S2：确定拜访者面部器官分布；S3：确定拜访者肤色以及纹理规则；S4：确定拜访者面部对称性规则；S5：根据拜访者动态图序列，确定其运动规则；S6：根据运动规则，确定拜访者并进行提示。
步骤S1中确定拜访者面部轮廓包括采集头顶轮廓线、左侧脸轮和右侧脸轮，对任意图像进行边缘检测，并对细化后的边缘提取曲线特征，然后计算各曲线组合成人脸的评估函数。
步骤S5中根据拜访者动态图序列，包括利用随机函数所组成的集合，体现为与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程，设有观察序列Q＝Q1Q2…Qn和状态集＝S{s1，s2,…sn}，一个有n个状态的隐马尔可夫模型λ可以表示(π，A，B)，其中π为初始状态概率矢量；A＝{aij}为状态转移概率矩阵，其中aij＝P{qt+1＝Sj|qt＝St}，1<＝i，j<＝N；B＝{bj}Qt)}为观察符号概率分布，若B有M个观察值{v1，v2…mv}，则bj(Qt)＝P{qt＝vk|qt＝sj，1<＝j<＝N，l<＝k<＝M}。
HMM参数的估计可用Baum-welch参数估计算法或Segmental K-means算法；对测试样本的评价，可以用Forward-Backward迭代算法估计签名满足模型的概率，或用viterbi最优状态搜索算法计算过程经过的最优状态；图像抓拍后对图像灰度进行均衡处理，定义处理输入图像为A(x，y)，输出图像为B(x，y)，则点运算可表示为：B(x，y)＝f[A(x，y)]，其中函数f为灰度变换函数。
步骤S3中确定肤色以及纹理规则，包括建立肤色模型来表征人脸颜色,利用感光模型进行复杂背景下人脸及器官的检测与分割，利用空间灰度共生矩阵纹理信息作为特征进行低分辨率的人脸检测，然后将颜色、形状结合在一起进行人脸检测。
该多功能智能门禁***的工作原理是：
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.多功能智能门禁***，其特征在于，包括门禁控制器，所述门禁控制器连接有生物识别单元，所述门禁控制器连接有存储器，所述存储器内存储有用户信息，所述门禁控制器连接有指示单元，所述门禁控制器连接有读卡器，所述门禁控制器连接有密码器。
2.根据权利要求1所述的多功能智能门禁***，其特征在于，所述门禁控制器根据生物识别单元、读卡器、密码器当中的任一输入信息，根据任一输入信息并与存储器内的用户信息进行匹配处理，当任一项满足匹配度大于第一预设值时，控制门禁打开，并进行提示；当任一项满足匹配度大于第二预设值时，控制门禁打开。
3.根据权利要求2所述的多功能智能门禁***，其特征在于，所述生物识别单元包括声像采集单元、虹膜识别单元、掌型识别单元中的任意一种或者几种。
4.根据权利要求3所述的的多功能智能门禁***，其特征在于，所述声像采集单元抓拍拜访者照片和声音信息，调动摄像头位置并连续抓拍三次，当抓拍三次照片存储器中数据进行匹配，任意一张照片与存储器中数据匹配度小于第三预设阀值时，且指纹识别***采集的拜访者指纹与存储器内数据不匹配时，进行报警指示，同时门禁控制器根据采集的声音信息与存储器内数据进行匹配，当匹配度小于第四预设值时，进行报警指示。
5.根据权利要求4所述的多功能智能门禁***，其特征在于，定义声音匹配度以及图像匹配度的权重系数，根据权重***，重新确定声像匹配度，当声像匹配度满足大于第五预设阀值时，控制门禁打开。
6.根据权利要求4所述的多功能智能门禁***，其特征在于，抓拍照片并与存储器中数据进行匹配，按照如下步骤进行，S1：确定拜访者面部轮廓；S2：确定拜访者面部器官分布；S3：确定拜访者肤色以及纹理规则；S4：确定拜访者面部对称性规则；S5：根据拜访者动态图序列，确定其运动规则；S6：根据运动规则，确定拜访者并进行提示。
7.根据权利要求6所述的多功能智能门禁***，其特征在于，步骤S1中确定拜访者面部轮廓包括采集头顶轮廓线、左侧脸轮和右侧脸轮，对任意图像进行边缘检测，并对细化后的边缘提取曲线特征，然后计算各曲线组合成人脸的评估函数。
8.根据权利要求7所述的多功能智能门禁***，其特征在于，步骤S5中根据拜访者动态图序列，包括利用随机函数所组成的集合，体现为与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程，设有观察序列Q＝Q1Q2…Qn和状态集＝S{s1，s2,…sn}，一个有n个状态的隐马尔可夫模型λ可以表示(π，A，B)，其中π为初始状态概率矢量；A＝{aij}为状态转移概率矩阵，其中aij＝P{qt+1＝Sj|qt＝St}，1<＝i，j<＝N；B＝{bj}Qt)}为观察符号概率分布，若B有M个观察值{v1，v2…mv}，则bj(Qt)＝P{qt＝vk|qt＝sj，1<＝j<＝N，l<＝k<＝M}。
9.根据权利要求8所述的多功能智能门禁***，其特征在于，HMM参数的估计可用Baum-welch参数估计算法或Segmental K-means算法；对测试样本的评价，可以用Forward-Backward迭代算法估计签名满足模型的概率，或用viterbi最优状态搜索算法计算过程经过的最优状态；图像抓拍后对图像灰度进行均衡处理，定义处理输入图像为A(x，y)，输出图像为B(x，y)，则点运算可表示为：B(x，y)＝f[A(x，y)]，其中函数f为灰度变换函数。
10.根据权利要求9所述的多功能智能门禁***，其特征在于，步骤S3中确定肤色以及纹理规则，包括建立肤色模型来表征人脸颜色,利用感光模型进行复杂背景下人脸及器官的检测与分割，利用空间灰度共生矩阵纹理信息作为特征进行低分辨率的人脸检测，然后将颜色、形状结合在一起进行人脸检测。
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