辜丽宇 刘沥文 叶圣昕 罗干 黄成嵩

摘   要：人脸识别作为当今社会人工智能范畴的一项生物识别技术，以其具有非接触、速度快等一系列特性在多个领域有着广泛的应用。但仅仅使用人脸识别技术进行识别却仍存在误判的风险，无法保证识别准确率，并极易受到各类蓄意的仿冒攻击。而深度学习作为图像识别领域重要的技术手段，同样拥有着广阔的应用前景。文中通过研究基于树莓派的人脸识别和手势识别的门禁系统，基于人的脸部特征信息和手势的运动信息进行身份识别，在静态的人脸识别基础上，配合实时发布动态的手势识别预防攻击者借助人脸关键点定位和自动化人脸动效技术，最大程度的控制住风险。

关键词：深度学习  树莓派  实时手势识别  准确性

中图分类号：TP391.4                              文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2020）06（c）-0118-05

随着现代社会的发展，人们对社区安全提出了越来越高的要求。门禁系统正是在这种社会环境下诞生的产物。它可以取代传统的门卫工作，提高管理效率，提高社区的安全性，可以随时记录小区居民的出入情况，在社会治安方面有着不容忽视的意义。

由于目前现有技术比较落后，门禁系统仍然达不到人们的需求，在现实生活中造成了诸多不便。本文从目前门禁系统安全性低、操作及管理困难现状的弊端出发，对于该问题提出理论解决方案。通过树莓派的人脸识别和手势识别的门禁系统，基于人的臉部特征信息……