CN111415447A - 一种多重认证的门禁系统 - Google Patents

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CN111415447A CN201911255644.4A CN201911255644A CN111415447A CN 111415447 A CN111415447 A CN 111415447A CN 201911255644 A CN201911255644 A CN 201911255644A CN 111415447 A CN111415447 A CN 111415447A
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洪荣晶
金戈
王�华
陈捷
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Nanjing Tech University
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    • H04N7/18Closed circuit television systems, i.e. systems in which the signal is not broadcast
    • H04N7/188Capturing isolated or intermittent images triggered by the occurrence of a predetermined event, e.g. an object reaching a predetermined position

Abstract

本发明涉及门禁技术领域,具体地说,涉及一种多重认证的门禁系统。其包括门禁系统以及设置门禁系统的防盗门,所述门禁系统包括指纹识别模块、摄像头模块、语音识别模块、数字键盘、压力感应模块、中央处理器、通讯模块、IC卡读卡器、数据存储模块和报警模块。该种多重认证的门禁系统中,设置指纹识别模块、摄像头模块、语音识别模块、数字键盘和IC卡读卡器,实现指纹认证、人脸认证、语音认证、密码验证和IC卡身份验证的多重认证,相比于单一的身份认证方式,此方法提升了门禁系统的安全性。

Description

一种多重认证的门禁系统
技术领域
本发明涉及门禁技术领域,具体地说,涉及一种多重认证的门禁系统。
背景技术
随着人们对安全的日益重视,越来越多的家庭和公司都装有门禁系统, 用来对来访用户的身份进行认证,当前常用的门禁系统还是使用的单一的认 证方式,比如钥匙、指纹识别、IC卡等。这些使用单一认证方式的门禁系统, 防盗能力不高,很容易被破解。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多重认证的门禁系统,以解决上述背景技术 中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供一种多重认证的门禁系统,包括门禁系统 以及设置门禁系统的防盗门,所述门禁系统包括指纹识别模块、摄像头模块、 语音识别模块、数字键盘、压力感应模块、中央处理器、通讯模块、IC卡读 卡器、数据存储模块和报警模块,所述指纹识别模块用于将获取的指纹特征 传给中央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的指纹数据作对比,识别 是否是合法用户的指纹特征;所述摄像头模块用于拍摄到的用户人脸图像传 给中央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的人脸图像数据作对比,识 别是否是合法用户的人脸图像;所述语音识别模块用于获取的语音特征信息 传给中央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的语音特征数据作对比, 识别是否是合法用户的语音特征;所述数字键盘用于用户输入的数字密码传 给中央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的密码作对比,从而判断用 户输入的密码是否正确;所述IC卡读卡器用于读取IC卡信息后传递给中央 处理器,中央处理器将读取的IC卡信息与数据存储模块中的信息作比对;所 述数据存储器用来储存用户实现存储的信息。
作为优选,所述指纹识别模块的指纹特征获取方法如下:
S1.1、基于指纹的方向信息对指纹图像数据进行分割;
S1.2、对指纹图像进行灰度化方差和平均值处理,图像灰度的平均值和 方差公式为:
S1.3、对灰度化处理后的指纹图像进行归一化处理,归一化的图像为 G(i,j):
S1.4、对指纹图像进行图像滤波处理,滤波处理公式为:
S1.5、设定阈值,并提取指纹图像中的特征信息,具体为:设灰度值f 取值是0-255之间的整数,f=0为黑色,f=255为白色,表示灰度值为k的 概率,表示灰度值为k的像素的个数,n为像素的个数。则有公式如下:
作为优选,所述摄像头模块的提取用户人脸图像的方法步骤如下:
S2.1、在RGB模型中,采用加权平均法,对人脸图像进行灰度化处理, 其公式如下:
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)……(2-1);
S2.2、采用直方图均衡化方法对人脸图像进行定位;
S2.3、采用加权值滤波法去除人脸图像中的干扰噪声,加权值滤波法的 公式为:
式中:D为N个采样值的加权平均值,XN-i为第N-i次采样次数,Ci为加 权系数,加权系数;
S2.4、对人脸图像的特征进行提取。
作为优选,所述语音识别模块的语音特征识别方法如下:
S3.1、对原始语音进行预加重处理,预加重处理公式如下:
y(n)=x(n)+αx(n-1)……(3-1);
其中,α为0.98;
S3.2、采用Hamming窗函数,对原始语音进行加窗处理,Hamming窗函数 公式为:
S3.3、采用短时平均幅度和短时过零率进行端点检测,以确定语音有效 范围的开始和结束位置;
S3.4、对语音信号的特征进行提取。
作为优选,所述压力感应模块的工作方法如下:
S4.1、压力感应模块检测压力信号;
S4.2、压力感应模块检测的压力信号超过预设值;
S4.3、压力感应模块发送指令通知中央处理器;
S4.4、中央处理器触发报警模块,并通过通讯模块发送信息通知到用户 手机;
S4.5、中央处理控制摄像头模块工作,将拍摄到的图片通过通讯模块发 送给用户。
作为优选,所述数据存模块与中央处理器相连。
作为优选,所述压力感模块与中央处理器相连。
作为优选,所述报警模块与中央处理器相连。
作为优选,通讯模块与中央处理器相连。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
1、该多重认证的门禁系统中,设置指纹识别模块,将读取到的指纹信息 传递给中央处理器,中央处理器将读取到的指纹编码信息与数据存储模块中 存储的指纹编码信息做比对,实现指纹认证。
2、该多重认证的门禁系统中,设置摄像头模块,将拍摄到的用户脸部图 片传递给中央处理器,中央处理器将读取到的脸部图片特征信息与数据存储 模块中的信息做比对,判断用户身份是否合法,实现人脸认证。
3、该多重认证的门禁系统中,设置语音识别模块,将用户的语音信息传 给中央处理器,中央处理器将语音特征信息与数据存储模块中的语音特征信 息做比对,判断用户身份是否合法,实现语音认证。
4、该多重认证的门禁系统中,数字键盘用于用户输入的数字密码传给中 央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的密码作对比,从而判断用户输 入的密码是否正确,实现密码验证。
5、该多重认证的门禁系统中,IC卡读卡器用于读取IC卡信息后传递给 中央处理器,中央处理器将读取的IC卡信息与数据存储模块中的信息作比对; 数据存储器用来储存用户实现存储的信息,实现IC卡身份验证。
6、该多重认证的门禁系统中,设置压力感应模块,用来检测门禁系统的 压力,当受到巨大压力时,压力感应模块发送指令给中央处理器,由中央处 理器通过通讯模块通知用户,同时开启报警模块。
7、该多重认证的门禁系统中,通讯模块与中央处理器相连,当身份认证 失败时,中央处理器通过通讯模块发送信息通知用户,也可通过通讯模块将 摄像头拍摄到了画面发送到用户手机。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图;
图2为本发明的模块流程框图;
图3为本发明的指纹特征获取方法流程框图;
图4为本发明的提取用户人脸图像方法流程框图;
图5为本发明的语音特征识别流程框图;
图6为本发明的压力感应模块工作方法流程框图;
图7为本发明的门禁系统实际应用图;
图8为本发明的数据存模块工作原理图;
图9为本发明的压力感模块工作原理图;
图10为本发明的报警模块工作原理图;
图11为本发明的通讯模块工作原理图。
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做 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。
请参阅图1-11所示,本发明提供一种技术方案:
本发明提供一种多重认证的门禁系统,包括门禁系统以及设置门禁系统 的防盗门,门禁系统包括指纹识别模块、摄像头模块、语音识别模块、数字 键盘、压力感应模块、中央处理器、通讯模块、IC卡读卡器、数据存储模块 和报警模块,指纹识别模块用于将获取的指纹特征传给中央处理器,由中央 处理器与数据存储模块中的指纹数据作对比,识别是否是合法用户的指纹特 征;摄像头模块用于拍摄到的用户人脸图像传给中央处理器,由中央处理器 与数据存储模块中的人脸图像数据作对比,识别是否是合法用户的人脸图像; 语音识别模块用于获取的语音特征信息传给中央处理器,由中央处理器与数 据存储模块中的语音特征数据作对比,识别是否是合法用户的语音特征;数 字键盘用于用户输入的数字密码传给中央处理器,由中央处理器与数据存储 模块中的密码作对比,从而判断用户输入的密码是否正确;IC卡读卡器用于 读取IC卡信息后传递给中央处理器,中央处理器将读取的IC卡信息与数据 存储模块中的信息作比对;数据存储器用来储存用户实现存储的信息。
本实施例中,指纹识别模块的指纹特征获取方法如下:
S1.1、基于指纹的方向信息对指纹图像数据进行分割;
S1.2、对指纹图像进行灰度化方差和平均值处理,图像灰度的平均值和 方差公式为:
S1.3、对灰度化处理后的指纹图像进行归一化处理,归一化的图像为 G(i,j):
S1.4、对指纹图像进行图像滤波处理,滤波处理公式为:
S1.5、设定阈值,并提取指纹图像中的特征信息,具体为:设灰度值f 取值是0-255之间的整数,f=0为黑色,f=255为白色,表示灰度值为k的 概率,表示灰度值为k的像素的个数,n为像素的个数。则有公式如下:
其中,对指纹图像进行灰度化时,将图像上的像素点的灰度值设置为0 或1,也就是将整个图像呈现出明显的黑白视觉效果,一般用的方法是设定一 个阈值T,用T将图像中像素数据分成两部分,若输入灰度图像的函数为:
通过求解阈值T,从而把图像f(x,y)分成目标和背景两个区域,其中大 于T的像素群为目标区域,小于等于T的像素群为背景区域。
进一步的,摄像头模块的提取用户人脸图像的方法步骤如下:
S2.1、在RGB模型中,采用加权平均法,对人脸图像进行灰度化处理, 其公式如下:
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)……(2-1);
S2.2、采用直方图均衡化方法对人脸图像进行定位;
S2.3、采用加权值滤波法去除人脸图像中的干扰噪声,加权值滤波法的 公式为:
式中:D为N个采样值的加权平均值,XN-i为第N-i次采样次数,Ci为加 权系数,加权系数;
S2.4、采用阈值判断方法对人脸图像的特征进行提取。
其中,直方图均衡化方法对人脸图像进行定位的方法如下:
1).给出原始图像的所有灰度级Sk(k=0,1,…,L-1);
2).统计原始图像各灰度级的像素数nk
3).根据原图像,计算灰度直方图:
4).计算原始图像的累积直方图:
5).取整计算:
6).确定映射关系:
Sk→Uk……(2-6);
7).统计新直方图各灰度级Uk的像素数目nk
8).计算新的直方图。
其中,对人脸图像的特征进行提取采用分类训练方法,具体为:利用样 本的harr特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器;建立 pos.txt文件,并备注图片出现的次数和名称;使用opencv自带程序 opencv_createsamples.exe建立vec文件;使用opencv_haartraining.exe 进行图像训练。
其中,阈值判断包括像素差绝对值、像素差平方和和图像协方差,像素 差绝对值计算公式如下:
像素差平方和计算公式如下:
图像协方差先将两张图片归一化,然后求协方差,图像A和图像B的协 方差计算如下:
具体的,语音识别模块的语音特征识别方法如下:
S3.1、对原始语音进行预加重处理,其目的是为了对语音的高频部分进 行加重,增加语音的高频分辨率。假设在n时刻的语音采样值为x(n),预加重 处理公式如下:
y(n)=x(n)+αx(n-1)……(3-1);
其中,α为0.98;
S3.2、采用Hamming窗函数,对原始语音进行加窗处理,Hamming窗函数 公式为:
本实施例中,hamming窗的窗长N取为240,则设原始信号为s(n),加窗 后为:
S3.3、采用短时平均幅度和短时过零率进行端点检测,以确定语音有效 范围的开始和结束位置;
S3.4、对语音信号的特征进行提取。
其中,采用短时平均幅度和短时过零率进行端点检测的方法为:
步骤一:确定一个较高的阈值MH,短时平均幅度大于MH的部分一定是语 音段;
步骤二:分别沿这一语音段向两端搜索,大于某个阈值ML的部分还是语 音段,这能较为准确地确定语音的起始点,将清音与无声段分开。因为清音 的过零率远远高于无声段,确定一个过零率的阈值从ML确定的语音段向 前搜索不超过一帧的长度,短时过零率突然低于三倍的点被认为是语音的 起始点。
其中,对语音信号的特征进行提取的过程如下:
步骤一:原始语音信号s(n)经过预加重、分帧、加窗等处理后得到每个 语音帧的时域信号x(n);
步骤二:将时域信号x(n)后补若干0以形成长为N的序列,然后经过离 散傅立叶变换(DFT)后得到线性频谱X(k),其转换公式为:
步骤三:将上述线性频谱X(k)通过Mel频率滤波器组得到Mel频谱见图 3,并通过对数能量的处理,得到对数频谱S(m)。
再进一步的,压力感应模块的工作方法如下:
S4.1、压力感应模块检测压力信号;
S4.2、压力感应模块检测的压力信号超过预设值;
S4.3、压力感应模块发送指令通知中央处理器;
S4.4、中央处理器触发报警模块,并通过通讯模块发送信息通知到用户 手机;
S4.5、中央处理控制摄像头模块工作,将拍摄到的图片通过通讯模块发 送给用户。
具体的,报警模块与中央处理器相连,如果用户身份非法或者门禁系统 遭到破坏时,中央处理器发送指令给报警模块,触发报警。
值得说明的是,通讯模块与中央处理器相连,当用户身份非法或者门禁 系统遭到破坏时,中央处理器可以通过通讯模块发送信息和图片给用户手机。
此外,可事先设置门禁系统的安全等级,在低安全等级模式下,用户可 使用任意一种方式通过身份认证。在高安全模式下,用户必须通过所有认证 方式,才能判定身份合法,相比于单一的身份认证方式,此方法大大提升了 门禁系统的安全性。
再进一步的,数据存模块与中央处理器相连,数据存模块选用AT24C02 芯片,AT2402是一个1K/2K/4K/8K/16K位串行CMOS E2PROM,内部含有128/256/512/1024/2048个8位字节,CATALYST公司的先进CMOS技术实质上 减少了器件的功耗。CAT24WC01有一个8字节页写缓冲器,AT24c02有一个16 字节页写缓冲器。AT24C02带有C总线接口的E2PROM存储器,具有掉电记忆 的功能,并且可以象普通RAM一样用程序改写。它的容量是256个字节(00h~0ffh),有A2、A1、A0三位地址,可见C总线上可以连接8片AT24C02,它的 寻址字节是1010A2A1A0 R/W。
具体的,压力感模块与中央处理器相连,压力感模块采用MPX4115压力 传感器,其1脚是输出信号端,输出的是与压力值相对应的模拟电压信号, MPX4115压力传感器为硅压力传感器。MPX4115压力传感器结合了高级的微电 机技术,薄膜镀金属,还能为高水准模拟输出信号提供一个均衡压力。在0℃ -85℃的温度下误差不超过1.5%,温度补偿是-40℃-125℃。
此外,报警模块与中央处理器相连,报警模块采用蜂鸣器报警,单片机 发出控制信号来驱动三极管,当输出高电平,三极管导通,蜂鸣器有电流流 过,从而可以发出声音报警;当输出低电平时,三极管截止,蜂鸣器不能报 警。
除此之外,通讯模块与中央处理器相连,通讯模块采用nRF401无线收发 芯片组成,包括输入输出单元,PLL环路滤波器单元,VCO电感单元和晶振电 路单元,当nRF401是接收模式时,ANT1和ANT2引脚端提供射频输入到低噪 声放大器(LNA);当nRF401为发射模式时,从功率放大器提供射频输出到天 线;PLL环路滤波器,是一个单端二阶滤波器,滤波器元件参数值:C3=820pF, C4=15nF,R2=4.7k;芯片的VCO电路需要外接一个VCO电感,这个电感是非 常关键的,需要一个高质量的片式电感,Q值大于45,最大误差2%;晶体振 荡器需要外接晶振,晶振的特性要求是:并联谐振频率f=4MHz,并联等效电 容C0<5pF,晶振等效串联电阻RESR<150,全部负载电容,包括印制板电容 CL<14pF。负载电容CL如下式所示:
式中C2′=C2+CPCB2和C1′=C1+CPCB1,CPCB1和CPCB2是电路板的寄生电容; 连接在RF_PWR端和VSS之间的电阻R3可以设置输出功率,最大发射功率可 以调整到+10dBm。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行 业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明 书中描述的仅为本发明的优选例,并不用来限制本发明,在不脱离本发明精 神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入 要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等 效物界定。

Claims (9)

1.一种多重认证的门禁系统,包括门禁系统以及设置门禁系统的防盗门,所述门禁系统包括指纹识别模块、摄像头模块、语音识别模块、数字键盘、压力感应模块、中央处理器、通讯模块、IC卡读卡器、数据存储模块和报警模块,其特征在于:所述指纹识别模块用于将获取的指纹特征传给中央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的指纹数据作对比,识别是否是合法用户的指纹特征;所述摄像头模块用于拍摄到的用户人脸图像传给中央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的人脸图像数据作对比,识别是否是合法用户的人脸图像;所述语音识别模块用于获取的语音特征信息传给中央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的语音特征数据作对比,识别是否是合法用户的语音特征;所述数字键盘用于用户输入的数字密码传给中央处理器,由中央处理器与数据存储模块中的密码作对比,从而判断用户输入的密码是否正确;所述IC卡读卡器用于读取IC卡信息后传递给中央处理器,中央处理器将读取的IC卡信息与数据存储模块中的信息作比对;所述数据存储器用来储存用户实现存储的信息。
2.根据权利要求1所述的多重认证的门禁系统,其特征在于:所述指纹识别模块的指纹特征获取方法如下:
S1.1、基于指纹的方向信息对指纹图像数据进行分割;
S1.2、对指纹图像进行灰度化方差和平均值处理,图像灰度的平均值和方差公式为:
S1.3、对灰度化处理后的指纹图像进行归一化处理,归一化的图像为G(i,j):
S1.4、对指纹图像进行图像滤波处理,滤波处理公式为:
S1.5、设定阈值,并提取指纹图像中的特征信息,具体为:设灰度值f取值是0-255之间的整数,f=0为黑色,f=255为白色,表示灰度值为k的概率,表示灰度值为k的像素的个数,n为像素的个数。则有公式如下:
3.根据权利要求1所述的多重认证的门禁系统,其特征在于:所述摄像头模块的提取用户人脸图像的方法步骤如下:
S2.1、在RGB模型中,采用加权平均法,对人脸图像进行灰度化处理,其公式如下:
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)……(2-1);
S2.2、采用直方图均衡化方法对人脸图像进行定位;
S2.3、采用加权值滤波法去除人脸图像中的干扰噪声,加权值滤波法的公式为:
式中:D为N个采样值的加权平均值,XN-i为第N-i次采样次数,Ci为加权系数,加权系数;
S2.4、对人脸图像的特征进行提取。
4.根据权利要求1所述的多重认证的门禁系统,其特征在于:所述语音识别模块的语音特征识别方法如下:
S3.1、对原始语音进行预加重处理,预加重处理公式如下:
y(n)=x(n)+αx(n-1)……(3-1);
其中,α为0.98;
S3.2、采用Hamming窗函数,对原始语音进行加窗处理,Hamming窗函数公式为:
S3.3、采用短时平均幅度和短时过零率进行端点检测,以确定语音有效范围的开始和结束位置;
S3.4、对语音信号的特征进行提取。
5.根据权利要求1所述的多重认证的门禁系统,其特征在于:所述压力感应模块的工作方法如下:
S4.1、压力感应模块检测压力信号;
S4.2、压力感应模块检测的压力信号超过预设值;
S4.3、压力感应模块发送指令通知中央处理器;
S4.4、中央处理器触发报警模块,并通过通讯模块发送信息通知到用户手机;
S4.5、中央处理控制摄像头模块工作,将拍摄到的图片通过通讯模块发送给用户。
6.根据权利要求1所述的多重认证的门禁系统,其特征在于:所述数据存模块与中央处理器相连。
7.根据权利要求1所述的多重认证的门禁系统,其特征在于:所述压力感模块与中央处理器相连。
8.根据权利要求1所述的多重认证的门禁系统,其特征在于:所述报警模块与中央处理器相连。
9.根据权利要求1所述的多重认证的门禁系统,其特征在于:所述通讯模块与中央处理器相连。
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