身高、体重、脚长、指纹、人脸等是人体的重要特征,这些特征数据在人口信息管理、犯罪分子甄别等方面有着重要作用。要实现这5项特征数据的采集,传统的方法需要多种不同的设备或仪器,工作量大且采集效率低,给公安派出所等基层单位的人口信息采集工作带来巨大困难,亟需一种集成化、智能化的数据采集系统来减轻压力。本文开发了一种多功能人体特征数据采集系统,集成多种类型传感器,在一台设备上实现了身高、体重、脚长、指纹、人脸的同时测量和采集。论文主要工作如下:1、进行了系统需求分析和总体设计。基于调研结果,对多功能人体特征数据采集系统需求进行分析,提出系统的设计要求,确定系统的主要功能,完成系统总体方案设计,并定义身高体重脚长采集模块、指纹采集模块、人脸检测模块的主要功能。2、完成了多功能数据采集系统的设计。整个系统由机械、硬件和软件三部分组成。首先,设计了采集系统的整体结构,包括称重传感器的安装底座、脚长测量结构等;然后,对采集系统的硬件部分进行分析和设计,基于选用的单片机和传感器,设计了体重测量、脚长测量、身高测量等电路,并研制PCB电路板;最后,设计了身高、体重、脚长、人脸、指纹等采集程序,开发了基于Lab VIEW的上位机软件,实现了人体特征数据的有效采集。3、进行了人脸检测和指纹匹配算法研究。研究了基于Ada Boost的人脸检测和基于肤色分割的人脸检测的基本原理,通过对比实验,分析了两种人脸检测算法的特点,Ada Boost算法能有效区分人脸区域和非人脸区域,在单人脸、多人脸等检测方面更有优势,应用于采集系统的人脸检测模块。研究了指纹匹配算法,分析了指纹图像校准、特征点匹配的基本原理,通过对比实验,分析了不同指纹匹配方法的特点,基于细节特征点的匹配算法性能更优,应用于采集系统的指纹采集模块。4、搭建了实验平台并进行数据采集验证。基于系统的机械、硬件和软件设计,搭建了实验平台,进行了人体特征数据采集,在上位机界面上实时显示数据,验证系统的功能。通过对200组身高、体重的数据分析,得到体重和身高相对误差分别为0.07%和0.28%;通过100组人脸采集实验分析,正常光照环境下,人脸检测率为91%;通过100组指纹采集实验分析,指纹匹配的FRR和FAR分别为3%和4%。