毕业设计：基于ARM-Linux的应用OpenCV和QT实现的人脸识别门禁系统
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简介：
本设计基于linux操作系统，由客户端（门禁设备）和服务器（后台处理中心）组成，通过以太网形成组网，实现一个人脸识别门禁系统。客户端为嵌入式Linux设备，采用QT库显示界面，通过摄像头采集图像。服务器为PC上 Ubuntu系统，采用QT库显示界面，以OpenCV库为基础进行图像处理，采用基于Haar特征的人脸检测及LBPH人脸识别算法。客户端负责采集图像并上传服务器，以及控制门禁设备；服务器负责对图像进行人脸识别，以及增删人脸等的用户管理，是整个系统的处理中心。
图例：
以下摘取论文中部分内容，简单介绍：
论 文 目 录
3.3 嵌入式Linux平台应用程序的设计及实现... 13
2 系统整体设计方案及实现框架
2.1 系统设计方案
本系统整体上实现一个基于嵌入式技术和人脸识别技术的门禁系统，大致可分为两个大模块：客户端-嵌入式门禁设备、服务器-后台处理和管理中心。
- 客户端：核心采用ARM系列芯片-S5PV210(Cortex-a8)，外围有USB摄像头、LCD显示屏、DM9000网卡及其他一些必要硬件。实现界面显示、图像采集、图像处理、与服务器网络通信（TCP连接）、控制门锁等功能。
- 服务器：采用PC机上运行的Ubuntu系统，外围有摄像头。实现界面显示、与客户端网络通信、图像处理、人脸识别、用户管理等功能，是整个门禁系统的管理中心。
系统框图：
图2.1 系统整体设计方案框架图
系统的工作流程方案：系统启动，服务器加载人脸库数据，并与客户端连接；客户端通过摄像头采集图像并显示于LCD，同时通过网络将图像数据发送至服务器；服务器收到图像数据后，对图像进行处理（数据格式转换），人脸检测与识别，同时将图像显示于界面上，并将经人脸检测与识别后的结果反馈至客户端；客户端根据反馈结果选择控制门锁的开关。至此，完成一次完整的工作流程，大致流程如下：
图2.2 系统的大致工作流程
2.2 系统实现框架
系统整体设计方案中已列出需求，现需对方案中的每个功能进行分析并确定其实现方法。通过查阅大量资料，功能及其实现整理如下：
- 客户端-嵌入式ARM板上的功能：
- 嵌入式平台：CPU采用三星公司的S5PV210(Cortex-a8)，操作系统采用linux-2.6.35.7内核，选用粤嵌公司的GEC-210开发板符合上述条件；
- 图像采集功能：硬件使用USB摄像头，软件采用视频驱动V4L2子系统驱动架构；
- 图像处理功能：主要指V4L2采集的图像、OpenCV 图像、QT图像三者之间的格式相互转换，需要借助OpenCV 库、QT库及自编的函数实现；
- 界面显示功能：显示器为LCD屏，采用QT库进行界面的设计布局和显示；
- 网络通信功能：采用linux系统的socket套接字通信，TCP连接方式；
- 门锁控制功能：根据门锁的驱动方式，采用GPIO驱动来控制；
- 服务器-PC机上Ubuntu系统：
- PC系统平台：采用Ubuntu-14.04版本，运行于Win7上的虚拟机上；
- 界面显示功能：同样采用QT进行显示；
- 网络通信功能：同样采用linux的socket通信，TCP方式；
- 人脸识别功能：采用OpenCV 库进行人脸识别相关的算法，包括人脸库模型训练、人脸检测、人脸识别等功能；
- 图像处理功能：主要指V4L2采集的图像、OpenCV 图像、QT图像三者之间的格式相互转换，需要借助OpenCV 库、QT库及自编的函数实现；
- 用户管理功能：包括添加用户、删除用户等，以自编函数实现；
5.2 实现功能的测试
测试是项目开发中的一个重要环节，有利于对整个项目开发的完成情况作出分析，找出存在问题，有利于不断完善作品，提高其完整性及稳定性。
对本设计中的预期功能作针对性测试，各功能模块的实际测试结果如下：
1、客户端的图像采集及界面显示功能，在ARM板上的实际效果，如图：
图5.1 客户端界面
由上图可知，界面上的背景图、信息标签等组件显示于设定的位置上，说明功能正常。
2、客户端的图像采集及显示功能，ARM板上由摄像头进行采集、LCD显示，效果如图：
图5.2 ARM板的图像采集及显示
上图中，上方为摄像头，LCD显示的画面为摄像头所采集，通过移动摄像头可见捕捉到的画面也为摄像头所对着的地方，显示画面实时性高，质量好，无花屏、卡顿等现象，证明该功能正常。
3、服务器的界面显示功能，在服务器Ubuntu上显示的主界面，如图：
图5.3 服务器界面
由图可知，图片、标签等均显示于设定位置上，功能正常。
4、网络数据传输功能: 以图像传输为例进行测试，在ARM板上采集的图像，通过以太网传输到服务器Ubuntu上，功能正常表现为在Ubuntu上可显示实时画面，并与ARM板上显示的图像同步，如图：
图5.4 图像传输
上图中，服务器显示的图像为客户端所采集，移动客户端的摄像头，画面也随之发生变化，实现性高，无花屏、卡顿等现在，证明功能正常。
5、人脸检测功能：当摄像头采集到一个完整的正脸时，ARM板上LCD显示如图：
图5.5 人脸检测
由上图可见，人脸部分被一个矩形框标出，标记位置正确，移动人脸，矩形框会随着人脸移动变化，说明功能正常。
6、人脸识别及设备控制功能：
当视频流中出现的人脸，不是人脸库中某一人脸时，现象如图5.5，该人脸通过多角度的测试均未成功通过人脸识别验证，相似度仅为59%，无法打开门锁控制器（下方LED开关指示灯不亮）；
当出现的人脸为人脸库中的某一人脸时，现象如图：
图5.6 识别人脸库中某一人脸
上图中，提示识别成功，人脸标签为10，相似度为80%，名字为“QiuQing”，同时，门锁控制器成功开启（开关指示灯变亮），由此知，功能正常。
7、添加人脸功能：用一个未录入人脸库的人脸进行测试，为方便起见，将用上节中不能通过人脸识别测试的人脸进行添加。编辑输入框内容“ZengZhaorong”，点击添加人脸，现象如图：
图5.7 添加人脸
上图中，已打开服务器Ubuntu上的摄像头，当显示检测到人脸时点击拍照按钮，成功拍下人脸，并右下角显示已拍人脸，连拍10张后，提示添加成功。
成功添加人脸后，再次到客户端ARM板上测试人脸识别功能，现象如图：
图5.8 添加人脸后的人脸识别
由上图知，提示识别成功，人脸标签为1，相似度为81%，名字为“ZengZhaorong”，同时，门锁控制器成功开启，由此知，添加人脸功能正常。
8、删除人脸功能：将上节添加的人脸再次删除。在删除人脸选择栏，选择名字 “ZengZhaorong”，点击删除，现象如图：
图5.9 删除人脸
上图中，提示是否确认删除，点击“Yes”，即提示删除人脸成功。再次用已删除的人脸测试人脸识别功能，现象如图：
图5.10 删除人脸后的人脸识别
上图中，已删除的人脸，通过多角度试验，仍无法通过验证，相似度为63%，证明删除人脸功能正常。
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