基于人脸识别的电梯视觉系统设计

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人脸识别是计算机视觉领域的一个重要组成部分,近年来随着人工智能领域的兴起,基于深度学习的人脸识别得到了快速的发展,各种基于深度神经网络的算法被相继提出,相比传统的人脸识别算法表现出诸多优势,在某些情况下识别精度已达到甚至超过人类的识别能力。与其他生物特征识别技术(如指纹识别、虹膜识别等)相比,人脸识别具有自然性、友好性、高性价比等诸多优点,因此被应用到越来越多的领域和场景。本文针对一款基于人脸识别的智能电梯的视觉系统展开了研究。该系统应用的场景设定为住宅、公寓、写字楼等用户群体相对固定的建筑,智能电梯系统可以通过人脸识别得到注册用户的基本信息,在用户下班回家或是前去办公的情况下,走近电梯时,电梯门会自动打开,并根据识别出的用户信息将其送至相应的楼层。其视觉系统则是综合从视频中得到的信息与接收到的电梯状态,发出对电梯的控制指令,具体研究如下:分析了智能化电梯系统的应用场景、优势以及社会的接受度与可行性。对视觉系统正常运行的需求进行分析,并根据需求信息将系统分为五个模块进行设计。对视觉系统与传统电梯控制系统的对接做了分析。选定ZED双目相机作为视频监控输入,介绍了相机成像原理、几何模型、相机畸变及校正方法,对比了三种相机标定算法后采用传统标定法对相机进行标定及校正。分析了双目视觉的成像原理和测距方法,用于在系统运行中对行人测距。设计实验来验证测距方法的精度。对卷积神经网络的结构和训练方法进行研究,用于搭建人脸检测和人脸特征提取模型。对比了当前典型的目标检测算法,选定YOLO V3做人脸检测,并对其原网络模型做了改进,然后在WIDER FACE数据集上进行训练,对得到的模型性能进行测试。分析比较了几种经典人脸识别算法模型,并选定FaceNet做人脸识别,考虑到其原模型对亚洲人脸的识别效果不理想,在CASIA-FaceV5数据集上做迁移学习,采用三元组损失训练模型,并对模型性能进行测试。设计系统的总体运行流程,完成视觉系统的总体搭建。设计并建立用户数据库,对系统运行时出现的用户遮挡情况和误识问题做了分析和性能优化。采集实地视频对系统运行效果进行仿真。
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