王 博

（1.商洛学院电子信息与电气工程学院陕西商洛 726000；2.商洛市人工智能研究中心陕西商洛 726000）

在智能门禁系统中，人脸的检测和识别［1-2］是一项核心技术。随着人工智能的发展，人脸检测和识别在生活中的应用越来越广泛。比如军事公共安全和日常门禁等领域［3-6］。20世纪90年代Turk等［7］基于PCA 的EigenFaces，使用主成分分析方法，对脸部特征进行提取，达到人脸分类目的，是受限条件下一个简单的人脸识别方法，但是由于缺乏对光照、姿态、表情和图像质量变化的鲁棒性，在无约束条件下的人脸识别相对无效。He Xiaofei［8］等通过预先假设分布的情况下进行预测，获得低维特征用来描述人脸，但是问题在于整体的方法没有办法包含局部的人脸变化。2000年以后，Shen Linlin 等［9］基于局部特征的人脸识别方法逐渐崭露头角，但是手工设计的特征往往缺少鲁棒性。尹鹏博［10］等在深度卷积神经网络中引入注意力机制，优化损失函数，提高模型的人脸特征提取能力。

1 门禁系统设计

智能家居的重要组成部分是一扇安全可靠的门和一把智能的锁。智能锁使用户无需实体钥匙即可进入家中。虽然有很多商业智能门禁系统，但大多数都很昂贵。文中选取的树莓派控制器相对价格比较低廉，能够达到大幅降低智能门锁成本，智能门禁系统原理图见图1。

图1 智能门禁系统原理图Fig.1 Schematic diagram of intelligent access control system

图1 中人脸采集模块主要包括以树莓派为核心控制单元，使用摄像头拍摄视频输入，通过树莓派传输至算法中心，算法经过识别将结果反馈，并将其发送到LCD 显示结果。……