嵌入式实验室门禁人脸识别系统设计

为加强对实验室门禁系统的控制,降低门禁程序的误检率,对嵌入式实验室门禁人脸识别系统进行设计与验证。简述系统的构建需求,有针对性地进行嵌入式系统总体结构设计。基础电路中接入0K6410核心板,关联前后识别端口的同时,植入图像采集装置,完成系统硬件的设计;建立嵌入式交叉识别编译环境,对所识别的图像预处理并设计定位指令,关联ORL嵌入式人脸数据库,完成系统软件的设计。系统测试结果表明:针对于静态检测识别环境和动态检测识别环境下的测试,在50名用户的识别测验后,得出的误检率均控制在15%以下,表明在实际嵌入式人脸识别过程中,识别误差小、可控、识别速度快、更易调整,具有实际的应用价值。

高校实验室门禁系统信息化建设与应用

本文提出了根据实验室不同类型人员性质,构建“信息采集+人脸识别+无感测温”和“定制OA流程+身份识别+无感测温”通行模式的信息化门禁管理系统,以此代替复杂化的人工审核验程序。实践表明,该系统有效解决了实验室门禁管理的困境,有力提升了门禁通行效率,逐步完善了实验室疫情防控长效机制。

高校实验室门禁系统设计

为提升高校实验室的安全性和便利性,设计了一种智能化的门禁系统。运用单片机STC89C52作为控制器,采用红外测温传感器检测体温,通过键盘输入密码,单片机将储存的密码与输入密码进行对比,通过PWM算法控制门锁动作,同时将所测体温与密码比对结果进行显示。仿真实验结果表明,该系统可以实现密码开锁、人体测温等功能,测温平均相对误差为0.07%。该系统的成本低、操作方便、节省了人力资源,推进了线下实验课的安全展开。

基于Face++的嵌入式实验室门禁人脸识别

为了提高实验室安全管理的工作效率,设计了一种基于Face++和嵌入式技术的人脸识别门禁系统。首先,对半自动触发模式的门禁系统总体架构进行设计,采用基于ARM9内核的S3C2440微处理器,并选用OV13850芯片的摄像头模块实现图像采集。其次,人脸检测与识别功能采用了开源的Face++云服务平台,并对人脸识别算法进行了改进,提出了一种动态调节阈值方案来提高识别的效率和准确率。通过FERET人脸数据集和AT&T人脸数据集对改进的Face++人脸识别算法进行了有效验证。实际测试结果表明,该实验室门禁人脸识别系统具有较高的准确和效率,平均识别率达95%以上。