基于WIFI的智能人脸指纹多功能门锁设计

摘要本文提出了一种基于WIFI的智能人脸指纹蓝牙多功能门锁系统，该系统利用了Haar特征分类器算法实现人脸检测和基于特征的人脸识别算法实现了人脸识别。STM32F407开发板、OV2640摄像头模组、4.3寸TFTLCD显示屏等硬件都有采用，利用220V交流电源和5V触发继电器实现了门禁的自动开关控制。软件设计，利用OpenCV库实现了人脸检测和识别算法，通过对合法人脸数据集进行特征脸空间的计算和存储，实现了快速的人脸识别，经过实验验证，基于STM32单片机的自动人脸门禁控制系统，通过结合Haar特征分类器算法和基于特征的人脸识别算法，利用指纹模块进行开关锁设计，并结合WIFI模块进行数据的传输，使用蓝牙模块进行信息通信。实现了高效、准确、安全的人脸检测和识别功能。关键词：人脸门禁；指纹模块；WIFI模块；蓝牙ABSTRACTInthispaper,anautomaticfaceaccesscontrolsystembasedonSTM32single-chipmicrocomputerisproposed.ThesystemusesHaarfeatureclassifieralgorithmtorealizefacedetectionandfeature-basedfacerecognitionalgorithmtorealizefacerecognition.Intermsofhardware,STM32F407developmentboard,OV2640cameramodule,4.3-inchTFTLCDdisplayandotherhardwareareused,andtheautomaticswitchcontrolofaccesscontrolisrealizedby220VACpowersupplyand5Vtriggerrelay.ThesoftwaredesignusesOpenCVlibrarytorealizethefacedetectionandrecognitionalgorithm.Throughthecalculationandstorageofthecharacteristicfacespaceofthelegalfacedataset,thefastfacerecognitionisrealized.Aftertheexperimentalverification,theautomaticfaceaccesscontrolsystembasedonSTM32single-chipmicrocomputer,throughcombiningHaarfeatureclassifieralgorithmandfeature-basedfacerecognitionalgorithm,usesthefingerprintmoduletodesigntheswitchlock,AndcombinewithWIFImodulefordatatransmission,anduseBluetoothmoduleforinformationcommunication.Itrealizesefficient,accurateandsafefacedetectionandrecognitionfunctions.Keywords：Faceaccesscontrol;Fingerprintmodule;WIFImodule;Bluetooth目录TOC\o"1-3"\h\u第1章绪论 第1章绪论1.1研究意义和目的门禁系统作为一种安全管理系统，可以追溯到古代城门、城墙时代。随着科技的发展，门禁系统的形式不断发展，逐步实现了自动化、智能化、信息化等方面的提升REF_Ref21788\r\h[1-2]。20世纪70年代，电子技术的发展促进了门禁系统的自动化和智能化发展。最早的门禁系统采用的是磁卡识别技术，需要通过磁卡进行身份验证。后来，随着射频技术和红外线技术的应用，门禁系统逐渐实现了无线感知和远程控制。21世纪初广泛应用于门禁系统中，实现了对人体生物特征的高效识别和认证。同时，互联网技术的发展也使门禁系统实现了远程控制、数据共享和监控管理等功能。当前，门禁系统已经成为各种场所必备的安全管理系统，如企事业单位、学校、医院、公共场所等。随着人工智能技术、大数据技术的不断发展，门禁系统也将不断升级，更好地满足人们对安全和便捷的需求。人脸识别技术是近年来快速发展的一种生物识别技术，它能够对人脸图像进行特征提取和比对，从而实现对人脸的自动识别与认证。随着STM32单片机技术的不断发展，其在嵌入式系统领域中得到了广泛应用REF_Ref22314\r\h[3]。因此，基于STM32单片机的自动人脸门禁控制系统是目前研究的热点之一。通过对算法的优化和改进，可以提高门禁系统的识别能力和稳定性。在门禁系统的研究中，需要考虑到门禁设备的硬件设计、人脸识别算法的优化、门禁控制策略的制定等方面REF_Ref22379\r\h[4-5]。通过将STM32单片机和人脸识别技术相结合，可以实现门禁系统的高效运行，提高门禁系统的安全性和稳定性。因此，基于STM32单片机自动人脸门禁控制系统的研究具有重要的实际意义和应用价值。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状人脸识别门禁系统随着计算机视觉和人工智能技术的迅猛发展，在国外已有广泛的研究和应用。本文将从技术、应用及发展趋势三个方面介绍目前国外在人脸识别门禁系统设计方面的研究现状。基于深度学习的人脸识别算法在最近几年取得了非常显著的进展，具有更好的识别精度和鲁棒性。例如，Facebook提出的DeepFace算法、Google提出的FaceNet算法和微软提出的DeepID等算法，在人脸识别领域都取得了很好的成果REF_Ref24283\r\h[6-8]。应用方面，国外人脸识别门禁系统在各个领域都得到了广泛的应用。人脸识别门禁系统在机场、火车站、地铁站等公共场所广泛使用，可以快速识别犯罪嫌疑人和可疑人员。在金融领域，人脸识别门禁系统被广泛应用于银行、ATM等场所，可以有效识别用户身份，防止欺诈和盗窃REF_Ref31856\r\h[10-11]。在教育领域，人脸识别门禁系统被广泛应用于学校、图书馆等场所，可以识别学生身份，防止非法进入REF_Ref27095\r\h[9]。发展趋势方面，国外学者正在努力研究和开发更加智能化、安全化、实用化的人脸识别门禁系统。例如，针对虹膜和面部特征的多模态生物识别技术被广泛研究，以提高系统的安全性和鲁棒性。同时，基于云计算、大数据和物联网技术的智能化门禁系统也受到了广泛关注。这些系统可以实现远程监控、数据共享和智能化控制，为人们提供更加便捷和安全的生活环境。国外人脸识别门禁系统在技术、应用和发展趋势方面都取得了非常显著的进展和成果。然而，也存在一些问题和挑战，例如隐私保护、系统安全、识别准确度等方面仍有待解决。因此，未来的研究方向将集中在解决这些问题，提高系统的可靠性和智能化程度。同时，国际间的合作和交流也将得到进一步加强，以推动人脸识别门禁系统的进一步发展和应用。1.2.2国内研究现状国内的许多专家在人脸识别算法研究方面也做了大量工作。虽然国内在人脸识别门禁系统领域的发展相对于外国来说起步较晚，但伴随着人工智能技术的快速发展，我国的人脸识别技术已经逐渐赶上国外的水平。国内学者也采用了类似于PCA、LDA、Gabor滤波等算法，同时也将深度学习技术应用于人脸识别门禁系统。例如，中科院自动化研究所提出的DeepID3算法、商汤科技提出的DeepID2+算法等，均取得了不错的识别效果REF_Ref13654\r[12]。国内人脸识别门禁系统在技术、应用和发展趋势方面都取得了显著的进展和成果，但也存在一些问题和挑战，如识别准确度、对多角度、遮挡、光照等情况的适应性、大规模人口数据的处理等方面仍有待解决REF_Ref13925\r[13]。此外，随着人工智能技术的发展，越来越多的学者开始关注人脸识别技术的可解释性和公正性，以及个人隐私的保护。因此，未来的研究方向将围绕这些问题展开，以提高人脸识别门禁系统的智能化、安全性和可靠性REF_Ref1736\r\h[14]。同时，加强国内外的学术交流和合作也是非常重要的，以推动人脸识别门禁系统的进一步发展和应用。人脸识别门禁系统在国内外的研究和应用已经取得了不俗的成果，但也面临一些挑战和问题。未来的研究方向将集中在提高识别准确度、适应性、安全性和智能化程度等方面，并加强国内外学术交流和合作，以推动人脸识别门禁系统的进一步发展和应用，为人们提供更加便捷和安全的生活环境。1.3本文研究内容该设计以STM32单片机自动人脸门禁控制系统为基础，通过人脸识别算法研究，对STM32单片机进行编程、硬件设计和系统集成与测试等方面，实现门禁系统的自动化控制和人脸识别功能，提高门禁系统的智能化、安全性和可靠性。研究内容主要包括以下几个方面：（1）人脸识别算法研究：针对当前一些常见的人脸识别算法，比如卷积神经网络和循环神经网络等进行深度研究与优化，进而提高系统识别的准确度。（2）STM32单片机编程：主要使用KeiluVision编程软件来编写STM32单片机的程序，实现人脸图像的采集、处理和识别，并控制门禁系统的开关。（3）硬件设计：设计门禁系统的硬件电路，包括摄像头、显示屏、开关等元件的选型和连接方式。（4）系统集成与测试：将硬件电路和STM32单片机程序进行集成，进行系统测试和调试，确保系统的可靠性和稳定性。第2章人脸识别相关技术研究2.1人脸图像采集在开展关于人脸识别研究之前，需要大量的人脸图像样本作为样本库。目前常用的数据库有Feret人脸数据库，ORL人脸数据库和AR人脸数据库等。在做人脸识别之前，先把人的脸收集起来，这是一个必备的前提条件。采集到的人脸图像需通过摄像机A/D转换，系统在接收到转换后的数字信号之后然后将其进行存储，为下一步骤的研究提供信息。用不同的人脸采集设备或者拍摄条件的不同会导致采集人脸图像有差异，所以需要选择质量更加完美的设备再进行采集，并进一步提高算法的准确度，以至提高系统的整体运行速度和识别精度。2.2人脸图像预处理进行人脸图像采集这一步骤时，不可避免会受到外界一些因素的制约，比如周边环境、光照等，所以采集到的人脸图像质量会有一定差异。因此，需要对采集到的人脸图像进行预处理，从而降低后续的运算次数。外界常见的干扰因素有也有后台。光线对画面的捕捉影响很大，过暗或过亮的光线会破坏画面造成画面畸变程度不同。背景也是不可忽视的干扰因素，相机摄像头比不过人眼那么灵敏，从背景中很难精准识别到采集目标。对于一些简单、单一的背景，人脸图像采集难度也相对简单，反之，相对于复杂的背景，会增加人脸图像采集和提取的难度。因此，选择适当的采集设备和处理算法，以提高采集质量和后续处理效率，是人脸识别研究的重点。2.3人脸检测算法研究Haar人脸检测算法是通过训练分类器对图像中的检测的一种基于机器学习的检测算法。2.3.1Haar特征分类器Haar特征是基于矩阵计算的图像特征，可以用来描述图像区域亮度与纹理特点。由多个Haar特征组成的分类器叫做Haar特征分类器，每个Haar特征都可被视为一种模式。通过学习和训练样本图像，可以得到各模式的分类器阈值与权重。Haar特征分类器可以通过级联的方式将其组合在一起，变成一个层级的分类器，从而提高检测的准确率。2.3.2训练分类器训练分类器对正负样本图像的质量要求很高。正样张通常是指包含人脸的形象，负样张是指不包含人脸的形象。第一步，要对正样本以及负样本图像进行特征提取，得出各图像的Haar特征向量。接下来，每个Haar特征向量会通过Adaboost算法进行权重分配，进而再得到一个弱分类器。然后，把弱分类器组合成级联的Haar特征分类器。2.2.3检测人脸检测人脸需要使用训练好的Haar特征分类器。首先，需要将待检测的图像按照不同的大小和比例进行缩放，得到多个不同大小的图像。然后，在每个图像中滑动分类器，检测其中是否包含人脸。对于每个检测到的人脸，可以计算其位置和大小，并进行进一步的识别和跟踪。需要注意的是，Haar特征分类器虽然在人脸检测领域有一定的应用，但其性能相对较低，可能存在较高的误检和漏检率。在实际应用中，一般采用更先进的深度学习方法，如基于卷积神经网络的人脸检测方法，可以获得更好的性能。2.2.4实现过程在实现过程中，人脸检测需要使用OpenCV库中提供的Haar特征分类器功能。首先需要加载训练好的Haar特征分类器模型，然后调用OpenCV提供的检测功能。对于每一个检测到的人脸，可以通过OpenCV提供的函数获取其位置和大小，并进行进一步的处理和识别。2.4人脸识别算法研究人脸识别是一种图像处理技术，目的是从图像或视频中对人脸进行识别与认证。该设计实现门禁系统人脸识别是以特征为基础的人脸识别算法，把采集到的人脸特征向量和之前收集好的人脸特征向量进行比对，从而实现人脸识别算法。实现过程如下：2.4.1数据准备收集合法人脸数据集，包括多张人脸图片，每张图片都需要经过标准化处理，包括对齐、缩放、裁剪等。同时需要为每个人脸指定一个唯一的标识符，作为后续识别的参考。采集人脸图像并将其转换为灰度图像，然后对灰度图像进行直方图均衡化或其他预处理操作，以提高图像的对比度和质量。2.4.2特征提取使用特征提取算法（如局部二值模式LBP算法、主成分分析PCA算法、线性判别分析LDA算法等）从对齐后的人脸图像中提取出人脸的特征向量，这些特征向量可以用来表示每个人脸的唯一特征。将每张经过标准化处理的人脸图像，转化为高维的向量表示。这里采用主成分分析（PCA）算法进行特征提取，将高维向量映射到一个低维度的空间中。PCA算法的目的是减少特征向量的维度，去除冗余的信息。2.4.3模型训练采用已经提取好的特征向量，训练一个分类器模型，可以使用支持向量机（SVM）或者k最近邻（KNN）算法进行训练。在训练过程中，需要对数据集进行分割，其中一部分是对模型进行训练，另一部分测试模型的精确度。2.4.4人脸识别对于待识别的人脸图像，同样需要进行标准化处理，并提取特征向量。接着，将特征向量输入训练好的模型，判断其属于哪一个已知的人脸类别。通常使用欧氏距离或余弦相似度等距离度量方法来判断特征向量之间的相似度。在识别过程中，将输入的人脸图像经过预处理和对齐后，使用同样的特征提取算法提取其特征向量，然后将其与存储在数据库中的所有人脸特征向量进行比较，选取与其最相似的特征向量作为其身份识别结果。第3章人脸门禁控制系统硬件系统设计3.1硬件整体方案设计本设计基于STM32单片机自动人脸门禁控制系统，主要硬件包含STM32F407ZGT6芯片主控芯片开发板、OV2640摄像头模块、SD卡、电磁锁、继电器和3.5寸RGB屏幕。人脸门禁控制系统主要包含人脸识别部分以及门禁控制部分。系统采用OV2640摄像头模块连接到STM32F407ZGT6单片机开发板的DCMI接口，然后通过DMA方式将摄像头采集到的图像信息传送到FSMC接口，通过这一系列处理来实现人脸识别。此部分利用了DCMI接口的高速数据传输特性，实现了快速高效的图像采集和处理。门禁控制部分主要通过单片机对门禁的电磁锁进行控制，根据人脸识别的结果控制门禁电磁锁是否打开。由于电磁锁功率较高，设计了电磁锁驱动模块来实现控制。这部分利用了STM32单片机的GPIO输出功能，通过继电器和电磁锁驱动模块实现了对门禁电磁锁的可靠控制。整体系统的框图如图3-1所示，展示了系统的硬件组成和数据流向，实现了基于STM32单片机的自动人脸门禁控制系统。通过人脸识别部分和门禁控制部分的协同工作，实现了高效安全的门禁系统，保障了门禁的安全性和可靠性。图3-1系统整体框图3.2主控模块该设计采用正点原子探索者V3STM32F407开发板作为主控模板，主控芯片是STM32F407ZGT6，STM32F407ZGT6是基于意法半导体(STMicroelectronics)公司的STM32F407ZGT6单片机设计的开发板，是一款功能强大、性能优越的微控制器开发平台。同时还配置了许多外设接口，包括USB、CAN、SPI、I2C等，可支持多种通讯协议和应用场景。此外，STM32F407ZGT6开发板还配备了丰富的外设和扩展接口，包括LED指示灯、按键、串口、SD卡、以太网口等，可方便地与其他外围设备连接和通信。同时，该开发板支持JTAG和SWD两种调试方式，可方便地进行程序烧录和调试，为开发者提供了一个高效、稳定的开发平台。STM32F407ZGT6开发板是一款性能优越、扩展性强的微控制器开发平台，适用人脸门禁控制系统的应用场景和开发需求。STM32F407开发板如图3-2所示。STM32F103C8T6是一款基于ARM内核的芯片，具有以下优点:处理能力强：搭载Cortex-M3内核，最高主频为72MHz，能够迅速处理各种复杂的控制任务。外设支持全面：内部集成有多种常用外设，如ADC、I2C、SPI、USART等，可以满足各种应用的需求。扩展性强：STM32F103C8T6提供了多种扩展接口，可连接更多的外设或接入外部存储器。低功耗：该芯片提供多种低功耗模式，可以在保证性能的同时降低功耗。图3-2STM32F407开发板3.3摄像头人脸采集模块本设计采用OV2640摄像头模组实现人脸图像采集，OV2640摄像头模组是一种小型化的图像采集设备，常用于物联网、嵌入式系统、机器视觉等领域。该模组具有800万像素的高分辨率、支持JPEG输出、自动曝光控制、自动白平衡调节等功能，非常适合于人脸数据采集。在设计过程中，首先，将OV2640摄像头模组连接至STM32F407ZGT6开发板的相应引脚上，然后在开发板上编写相应的程序，实现摄像头的初始化和数据采集。在程序中，需要设置摄像头的分辨率、帧率、图像输出格式等参数，并对摄像头的曝光时间和白平衡进行自动调节，以保证采集到的人脸数据具有较高的清晰度和真实性。然后，利用开发板上的SD卡存储器，将采集到的人脸图像数据保存到SD卡中。OV2640摄像头模组如图3-3所示。OV2640摄像头模块是一款常见的图像传感器模块，具有以下优势：高分辨率：OV2640摄像头模块具有200万像素的分辨率，可提供清晰、细致的图像捕捉和视频录制。良好的图像质量：该模块采用了先进的图像传感器技术和图像处理算法，能够提供高质量的图像和视频，具有较低的图像噪声和失真。多种图像控制功能：OV2640模块支持自动曝光、自动白平衡、自动对焦等功能，能够适应不同光线条件下的拍摄需求，并提供更加准确和自然的图像效果。灵活的接口和易于集成：OV2640模块采用标准的接口，如I2C和SPI，可以方便地与各种嵌入式系统和开发板进行连接和集成。此外，供应商通常提供了相应的软件驱动程序和开发工具，简化了模块的使用和开发过程。图3-3OV2640摄像头模块3.4温度采集模块本设计采用DS18B20采用广泛的TO-92和TO-263封装，具有高精度和可编程性。该传感器使用的温度范围广泛，从-55°C到+125°C，因此它非常适合用于测量温度的各种应用场合。电源引脚提供传感器的电源，一般使用3V到5V的电压。地引脚是传感器的地线。DS18B20采用了Dallas公司专利的1-Wire总线技术，具有一根总线线路、数据传输速度快、稳定性高等特点。其内置的温度传感器精度为±0.5°C（-10°C至+85°C）范围内，并且有0.0625°C的分辨率，可以满足各种应用的要求。同时，DS18B20还具有可编程的上下限温度报警功能，方便用户对温度进行控制和管理。DS18B20温度传感器模块如图3-4所示。DS18B20温度传感器模块是一种广泛使用的数字温度传感器，具有以下优点:高精度测量：DS18B20传感器具有高精度的温度测量能力，可以提供可靠和准确的温度数据。其测量精度通常为±0.5摄氏度，在一定的温度范围内可以满足大多数应用的需求。数字输出：DS18B20传感器采用数字信号输出，通过一根单线数据线（1-Wire协议）进行通信。这种数字输出的方式使得传感器与微控制器或单片机等数字系统的集成变得简单和方便。独立供电：DS18B20传感器模块可以独立供电，通常工作电压范围为3V至5V。这种独立供电的特性使得传感器可以与不同类型的系统和设备兼容。多点测量：DS18B20传感器支持多点测量，多个传感器可以通过一根数据线进行串联连接。这种特性使得在同一系统中同时测量多个温度点成为可能，适用于需要监测多个位置温度的应用。总之，DS18B20温度传感器模块具有高精度测量、数字输出、独立供电、多点测量、防水封装、低功耗、兼容性和支持等优点。这些特性使得它成为许多温度监测和控制应用中的理想选择。图3-4温度采集模块3.5指纹模块指纹识别模块采用到AS608指纹识别模块，它不仅拥有高性能的光学传感器还同时拥有优秀的指纹图像处理算法，可以实现高正确率的指纹识别与验证，常用于门禁系统、安全保密系统、考勤管理系统、指纹锁等场合，可以有效提高系统的安全性和便利性。AS608指纹识别模块由光学传感器、处理器及所对应的驱动电路构成。当进行指纹图像采集步骤时通常用到光学传感器，处理器则对传感器所采集的指纹图像进行图像处理与特征提取，然后和已记录的指纹图像特征进行对比，进而实现指纹识别和验证。驱动电路则用于控制模块的工作和与其他硬件设备的通信。AS608指纹识别模块通常具有较小的尺寸、低功耗、快速的指纹识别速度和高准确性的特点。它可以通过串口、SPI、USB等接口与主控设备进行通信，并支持多种编程语言和开发平台的接口和驱动，方便集成到不同类型的系统中。在使用AS608指纹识别模块时，通常需要进行指纹的注册和管理，包括指纹图像的采集、特征提取、特征存储等操作。同时，还需要对指纹识别的结果进行处理和判断，例如判断是否为合法用户，从而控制相应的门禁、安全保密设备的开启或关闭。AS608指纹识别模块的使用可以提高系统的安全性，减少了传统的密码管理和验证的风险，为用户提供了更加方便和安全的身份验证方式。指纹模块的物理图像如图3-5所示。AS608指纹识别模块具有以下优点：高精度和可靠性：AS608指纹识别模块采用先进的指纹图像处理算法和传感器技术，能够提供高精度和可靠的指纹识别性能。它能够准确地捕捉和比对指纹特征，降低误识率和误拒率。快速识别速度：AS608指纹识别模块具有快速的指纹识别速度，通常只需要几百毫秒的时间就能完成一次指纹比对。这种快速的识别速度使其适用于需要快速验证和身份识别的场景安全性和防伪：指纹识别是一种基于生物特征的身份验证方式，与传统的密码、卡片等方式相比，具有更高的安全性。AS608指纹识别模块采用先进的加密算法和安全机制，能够防止指纹信息的泄露和篡改，提供更可靠的身份认证。灵活的集成和应用：AS608指纹识别模块通常采用标准接口，如UART、USB等，能够方便地与各种嵌入式系统和设备进行集成。它提供了丰富的开发接口和功能，可支持多种应用场景，如门禁系统、考勤管理、安全保密系统等。总之，AS608指纹识别模块具有高精度和可靠性、快速识别速度、安全性和防伪、灵活的集成和应用、大容量存储和快速检索、稳定性和耐用性等优点。这些特性使得它成为许多身份认证和安全管理系统中广泛应用的指纹识别解决方案。图3-5指纹模块3.6电磁锁控制模块赛瑞LY-03电磁锁是一种门禁系统中常用的电磁锁，其主要功能是控制门的开启和关闭。它采用直流电源，工作电压为12V，工作电流为0.4A，锁舌行程为10mm。当通电时，锁舌锁舌会缩回，门可以被打开；而在断电时，锁舌则会弹出，门重新关闭。电磁锁通常由锁体和锁座两部分组成，锁体安装在门框上，锁座安装在门上。当电磁锁通电时，产生的电磁力会使锁体和锁座之间吸合，从而将门保持关闭状态；而在断电时，电磁力消失，锁体和锁座分离，门可以被推开。赛瑞LY-03电磁锁通常具有结构简单、安装方便、可靠性高、使用寿命长等特点。它广泛应用于门禁系统、安全门、防盗门等场合，通过与门禁控制器或其他控制设备的连接，可以实现对门的远程控制和管理。在使用赛瑞LY-03电磁锁时，需要注意其工作电压和电流要求，以及锁舌行程的合适性，确保与门禁系统或其他控制设备的匹配和正常工作。同时，在安装和使用电磁锁时，应遵循厂家提供的安装和操作说明，确保其正常工作和安全性能。电磁锁的实物图如图3-5所示。图3-5电磁锁为了控制电磁锁的开关，需要使用一个额外的电源将220V交流电转换为12V直流电，并使用继电器将信号传递给电磁锁。由于STM32F307单片机的GPIO口带载能力较弱，电压也不符合电磁锁的工作电压要求，所以需要使用这种额外的控制方式。在本设计中，使用的是5V驱动的高电平触发继电器，可以直接由开发板供电。继电器的实物图如图3-6所示，图3-6继电器3.7显示模块本设计采用4.3寸的TFT显示屏实现人脸图像的实时显示，4.3寸TFTLCD显示屏是一种常用的小尺寸液晶显示屏，广泛应用于各种嵌入式系统、电子产品、仪器仪表等领域。TFTLCD（ThinFilmTransistorLiquidCrystalDisplay）是液晶显示技术的一种，与传统的STNLCD相比，具有色彩更为真实、亮度更高、反应速度更快、对比度更好等优点。这种显示屏可以直接与单片机等控制器相连接，用于显示各种文字、图片等信息。显示屏采用RGB接口，可实现交互式操作。4.3寸的TFT显示屏如图3-7所示。TFTLCD显示屏作为显示模块具有以下优点：高图像质量：TFTLCD显示屏具有高分辨率、高对比度和鲜明的色彩表现能力，能够呈现清晰、细腻和真实的图像。它能够显示丰富的细节和色彩，适用于各种图像和视频显示需求。广视角：TFTLCD显示屏具有广阔的视角范围，可以在不同角度下提供准确和清晰的图像显示。这意味着用户无论从哪个角度观看屏幕，都可以获得一致的视觉效果，不会出现色彩偏移或失真。快速响应时间：TFTLCD显示屏具有快速的像素响应时间，能够实现流畅的图像刷新和动态内容显示。这使得它适用于显示快速运动图像和视频的应用，如电子游戏、多媒体播放等。良好的色彩表现：TFTLCD显示屏能够显示广色域和真实的色彩，使图像更加生动和逼真。它支持多种色彩空间和色彩调整功能，可以满足不同应用场景和用户的色彩需求。节能和低功耗：TFTLCD显示屏采用了先进的背光技术和功耗优化设计，能够在保持良好显示效果的同时降低能耗。这使得它适用于需要长时间运行和低功耗的应用，如移动设备、便携式电子产品等。图3-74.3寸的TFT显示屏3.8蓝牙模块本专题所设计的系统中所用的面部识别单元选择了传送系统信息的蓝牙串行通讯模块HC-05数字传输模块。无线工作为2.4GHzISM，调制模式为GFSK。该模块发射功率最大为接收灵敏度为-85dBm，机载PCB天线允许10米远通信。该模块自带LED灯，可以对蓝牙连接状态进行直观判断。该模块采用CSR的BC417芯片，支持AT指令，用户可以根据需要变换主模式和次模式，同时也可以对串口波特率、器件名称等参数进行更改。HC-05数字传输模块是一种常见的蓝牙模块，作为蓝牙模块，它具有以下优势:简单易用：HC-05模块具有简单的接口和通信协议，易于使用和集成。它通常采用UART串口通信方式，使得与微控制器或单片机等设备的连接和数据传输变得简单和方便。多种传输模式：HC-05模块支持多种传输模式，包括蓝牙串口模式和蓝牙透明传输模式。蓝牙串口模式可以实现设备之间的无线串口通信，而蓝牙透明传输模式可以实现设备之间的透明数据传输，方便不同应用场景下的数据交换和通信。长距离传输：HC-05模块通常支持蓝牙Class2标准，具有较长的传输距离，通常可达到10米至30米。这使得它适用于需要远距离传输的应用，如无线遥控、数据采集等。快速传输速率：HC-05模块支持较高的数据传输速率，通常可达到1Mbps。这使得它能够快速传输大量数据，适用于需要快速数据传输的应用，如音频传输、图像传输等。图3-8蓝牙模块3.9WiFi模块采用WiFi模块在人脸门禁控制系统的硬件设计中可以提供无线连接、宽带传输、广覆盖范围、易于部署和扩展、兼容性和互联性、可远程管理等优点。这些优势可以增强门禁控制系统的功能和灵活性，提供更好的用户体验和管理效果。系统相关信息通过WiFi模块加载到后台管理器，以方便用户识别。无线网卡通常以这种方式工作。当WiFi模块接收到计算机发送的信息时，WiFi模块通过串口与SCM通信，并将接收到的数据存储在SCM中，如图3-9所示。图3-9WIFI模块第4章软件程序设计4.1程序开发环境本设计采用的开发环境为Keiluvisin5。Keil5是一款嵌入式系统开发工具，它提供了丰富的功能和强大的工具，可用于开发多种嵌入式系统，包括微控制器、信号处理器和嵌入式传感器等。Keil5软件支持多种编程语言，可以编写基于汇编语言、C语言、C++等语言的程序。在编程时，用户可以使用Keil5软件提供的各种指令、库函数以及程序模块，提高软件编写效率和精度。Keil5软件为嵌入式系统开发提供了一个高效、便携、易用的开发环境，是嵌入式开发者不可缺少的工具之一。可以用于对物联网设备的基本连接与操作开发进行编写。Keil5的开发界面如图4-1所示。图4-1KeiluVision5软件开发界面图4.2主程序设计主程序主要是对人脸识别门禁系统整体运行流程进行控制。首先对合法人脸数据集进行人脸增强、特征脸空间计算及特征向量计算，进行人脸识别初始化。然后从摄像头捕捉视频流中截取一帧图像，调用人脸检测函数检测，如果人脸没有被检测到则继续检测。当检测到人脸后，调用人脸识别函数进行识别，如识别成功，则进行活体检测，如通过则发送信号控制继电器给电磁锁供电开门，如不通过则返回人脸检测步骤。主程序设计流程图如图4-2所示。图4-2主程序流程图4.3人脸采集程序设计为了实现人脸识别功能，本设计采用DCMI接口进行通信，DCMI接口能够直接采集摄像头，例如采用不同角度和表情的人脸、增加光照和背景的变化等。通过不断地调整和优化采集参数和算法，可以得到更加准确和可靠的人脸数据，为后续的人脸识别和门禁控制等应用提供良好的基础。图像处理算法中，首先需要将彩色图像转换为灰度图像，这可以通过将RGB三个通道的像素值按一定比例相加得到灰度值来实现。然后需要进行人脸检测和人脸识别，这可以通过调用OpenCV库中的函数实现，人脸检测需要使用Haar特征分类器。人脸采集程序流程图如图4-3所示。图4-3人脸采集程序流程图4.4人脸识别程序设计人脸识别程序的主要作用就是对需要识别的人脸进行判断，确定其是否为合法的人脸数据集的特定个体，并且给以相应的号码。具体步骤为三个：步骤一，通过特征脸空间对待识别人脸进行特征向量计算；步骤二,统计待识别人脸在合法人脸数据集中各自特征向量之间的欧式距离；步骤三，判断最小欧式距离与阈值是否相等，如果是则将此人脸视为合法人脸并给予相应的号码，否则将此人脸视为非法。人脸识别过程流程图见图4-4。图4-4人脸识别程序流程图4.5温度采集程序设计在温度采集程序中，首先需要初始化DS18B20模块，初始化过程首先是把DQ引脚拉低，至少保持480us，然后再拉高，保持60us；再次拉低DQ，至少保持480us，然后松开DQ引脚；等待DS18B20的应答信号，DS18B20会在60us内发出低电平脉冲，在DS18B20模块应答后向其发送温度转换命令为0x44。DS18B20将启动温度转换，并在其内部寄存器中存储转换结果，等待DS18B20转换完毕，具体时间由DS18B20的精度和分辨率决定。转换完成后，可以向DS18B20发送读取温度命令，命令为0xBE。DS18B20将向控制器发送12位的温度数据，其中前4位数字是整数位，后8位数字是小数位。在接收温度数据之后，即可转换为实际温度值，具体公式为：实际温度值=温度数据/16，通过以上步骤检测DS18B20温度采集模块即可完成。温度采集程序流程图如图4-4所示。直观地展示了温度采集过程中的各个步骤。图4-5温度采集程序流程图4.6TFT显示器程序设计STM32F403单片机控制4.3寸TFTLCD显示程序的设计步骤包含硬件初始化、显示屏初始化、画图函数和显示函数步骤。第一步进行硬件的初始化步骤，包括引脚配置、时钟配置等，确保单片机可以正确地与显示屏通信。接着进行显示屏初始化，通过向显示屏发送指令设置屏幕分辨率、扫描方向、颜色模式等，确保显示屏可以正确地显示图像。然后设计画图函数，根据需要在显示屏上绘制图形、图像等，可以使用图形库函数、字体库函数等。最后实现显示函数，将画好的图像通过SPI接口发送给显示屏进行显示。TFT显示器程序流程图如图4-5所示。图4-6显示程序流程图4.7上位机程序设计思路在基于WiFi的智能人脸指纹识别多功能门锁设计中，上位机程序是与门锁硬件进行通信和交互的核心组成部分。下面是上位机程序设计的一般思路：界面设计：设计一个直观、易于使用的用户界面，可以通过图形界面或者命令行界面实现。界面应该包括门锁状态显示、人脸和指纹录入功能、权限管理、日志记录和系统设置等功能。通信协议：选择合适的通信协议进行门锁与上位机之间的通信。常见的选择包括TCP/IP或UDP协议。根据协议规范，编写相应的通信代码，实现与门锁的数据交换和命令传递。数据传输与处理：门锁通过WiFi模块将人脸和指纹数据传输到上位机程序中进行处理。上位机程序需要编写相关代码来接收和解析传输的数据，包括人脸图像、指纹特征和门锁事件日志等。在接收到数据后，需要对数据进行验证、存储和处理，比如进行人脸指纹识别算法的调用，验证权限等操作。人脸和指纹录入管理：上位机程序应该提供人脸和指纹录入功能，允许管理员或用户进行人脸和指纹的注册和管理。这包括采集人脸图像和指纹特征，对图像和特征进行处理和存储，以及关联用户信息和权限等。权限管理：上位机程序需要提供权限管理功能，允许管理员设置用户的门禁权限。这包括添加、删除和修改用户信息，定义用户的访问权限，例如时间段、门禁级别等。上位机程序应该能够将权限信息传输给门锁，以实现实时的权限控制。日志记录与查询：上位机程序应该能够记录门锁的事件日志，包括开锁记录、报警记录等。同时，提供查询和导出功能，以便管理员可以查看和分析门锁的使用情况。系统设置：上位机程序应该提供系统设置功能，包括网络设置、参数配置、报警设置等。管理员可以通过界面对门锁进行相应的配置，以满足实际需求。软件升级和迭代：上位机程序应具备软件升级和迭代的能力。通过远程升级或者自动更新机制，可以实现对软件程序的改进和功能扩展，以适应未来的需求和技术发展。用户权限控制：上位机程序应该具备用户权限控制功能，以确保系统的安全性和管理的可控性。不同级别的用户应具备不同的权限和操作范围，管理员可以对用户进行身份验证和权限管理，限制其对系统的访问和操作。系统稳定性和性能优化：在上位机程序设计过程中，需要考虑系统的稳定性和性能优化。合理设计程序结构，避免资源泄漏和内存溢出等问题。优化算法和数据处理流程，提高程序的响应速度和处理能力。以上是基于WiFi的智能人脸指纹识别多功能门锁设计中上位机程序设计思路。图4-7为手机端app输入密码解锁界面图。图4-7手机端app输入密码图第5章系统测试5.1硬件调试首先检查实物电路板连接是否存在问题，比如电子元件是否有损坏现象，电路连接是否有明显的断裂，虚焊问题等。接下来使用专用检测仪器来检测电源部分是否存在问题，比如是否出现电源正负极短路现象，以确保系统焊接部分没有问题，可以正常通电。完成实物硬件部分检查后，确保检查没有问题，可以对系统进行通电来验证系统功能是否符合设计要求。系统可以与手机端进行连接，并且可以实现人脸检测功能，远程开锁功能。5.2系统程序调试在前面的新项目中编写完整的代码，然后点击keiluvisin5软件左上角的编译按钮，系统将编译项目代码文件，在keiluvisin5软件下方的BuildOutput窗口中可以看到相应的提示信息。图5-2程序编译无误提示界面5.3系统实物测试本文在实际条件下进行对基于STM32自动人脸识别门禁系统的测试，测试的数据收集步骤由作者组成。基于STM32自动人脸识别门禁系统实物图如图5-3所示，包括STM32单片机、LCD屏、摄像头、温度传感器、存储卡、电磁锁、继电器、电源。它支持人脸识别开锁，指纹解锁，以及通过WIFI开锁。图5-3基于STM32自动人脸识别门禁系统5.4测试结果分析本设计选择10个同学作为样本数据，首先通过图像采集将每个人的人脸数据采集到数据库中，然后以每个人多次识别以及10个人单次识别，统计人识别结果。测试结果如表5-4所示。表5-4测试结果记录实验项目测试人数或次数识别个数准确度10人单次测试10人880%1人10次测试10次990%如表5-4所示，通过测试，本文设计的自动人脸识别门禁系统在测试过程中，不同人脸的单次识别准确率较低，原因是多人的面部特征不一，而且每个人的脸部由于表情不同，提取的特征也不相同，因此有一定的误差。但是一人多次识别的准确率较高，因此在后续中还需要对算法加以改进。第6章结论与展望该设计是采用基于STM32单片机的自动人脸门禁控制系统设计，该设计实现了人脸检测与识别功能，和门的自动开关控制功能。该设计可以广泛应用于公共场所的门禁控制、安全监控等领域，具有较高的实用价值。在本次设计中，采用了Haar特征分类器算法实现了人脸检测功能。该算法基于人脸图像中的Haar特征，通过级联分类器实现了对人脸图像的快速检测。在程序实现中，利用人脸OpenCV库提供的Haar特征分类并通过调整分类器参数和优化算法流程，提高了系统的检测准确率和检测速度。本设计主要完成的工作总结如下：（1）实现了基于特征的人脸识别算法。该算法基于PCA和LDA降维算法，将人脸图像的高维特征空间降为到低维特征空间，通过在低维度特征空间对人脸图像进行距离比对，实现人脸识别。在程序实现中，利用OpenCV库提供的PCA和LDA算法实现了人脸识别功能，并通过构建人脸数据库、优化算法参数等手段，使系统的识别精准率和速度得到了提高。（2）完成人脸识别门禁控制器的硬件设计，本次设计采用了STM32F407开发板、OV2640摄像头模组、4.3寸TFTLCD显示屏等硬件。STM32F407开发板具有较高的性能和稳定性，可以满足系统的数据处理和控制需求。OV2640摄像头模组可以实现高清晰度的图像采集，为系统的人脸检测和识别提供了可靠的数据支持。4.3寸TFTLCD显示屏可以实现对系统数据的直观显示和交互操作，提高了系统的易用性和用户体验。（3）完成了门锁的控制，在门的自动开关控制方面，本次设计采用了2