[发明专利]一种智能家居的门禁系统

说明书

本发明提供了一种智能家居的门禁系统，包括中央控制装置、人脸图像采集装置、指纹采集装置和开/关门驱动装置；所述中央控制装置分别与人脸图像采集装置、指纹采集装置和开/关门驱动装置连接，用于人脸图像识别、指纹判断、发送开门关门驱动信号和数据管理；所述人脸图像采集装置用于将拍摄的数字图像传输给中央控制装置；所述指纹采集装置用于采集指纹和对活体指纹的判断识别；所述开/关门驱动装置用于响应中央控制装置的开门/关门指令，进行开门/关门的动作。本发明的智能家居门禁系统，将人脸验证和指纹验证相结合，大大提高了安全性。

技术领域

本发明涉及智能家居领域，具体涉及一种智能家居的门禁系统。

背景技术

目前，随着人们生活水平以及家庭收入的提高，人们对家庭及个人防盗意识也逐渐增强，家居防御成为人们关心的问题，近几年，人们开始引进电子密码锁、射频卡识别系统等等进行家居防盗管理，但是这些防盗系统都存在一定的缺陷，电子密码锁会被破解密码；射频卡容易丢失或者损坏，而且成本较高。

相关技术中，采用对人脸图像进行预处理的方式获取质量更高的图像信息。对人脸图像进行预处理，可以消除在传输的过程中产生的噪声，同时突显人脸图像的边缘信息，提高了人脸图像的质量。目前，形态成分分析(MCA)是一种基于稀疏表示的图像分解方法。该方法的思想是假设图像的每一个原信号，在合适的自殿下都有相对应的一个稀疏向量，且该字典对其他的内容不具有稀疏性。在稀疏分解中，采用匹配跟踪算法获得图像稀疏的表示，并且从一个冗余的字典中选择出最适合当前待分解图像的原子集合，并根据该集合将图像进行分解。该图像分解方法对图像的预处理有着良好的效果。

相关技术中，采用对人脸图像的纹理特征提取的方式来获取人脸特征。通过纹理特征描述人脸特征，可以避免颜色或者亮度变化对人脸图像的干扰，提高人脸特征获取的准确度。目前，局部二值模式(LBP)纹理特征提取算法在人脸识别算法中起到了显著的作用，有着计算简单的优点，但LBP算法在光照变化不均匀的情况下，其纹理特征描述能力会急剧下降。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种智能家居的门禁系统。

本发明的目的采用以下技术方案实现：

一种智能家居的门禁系统，包括中央控制装置、人脸图像采集装置、指纹采集装置和开/关门驱动装置；所述中央控制装置分别与人脸图像采集装置、指纹采集装置和开/关门驱动装置连接，用于人脸图像识别、指纹判断、发送开门关门驱动信号和数据管理；所述人脸图像采集装置用于将拍摄的数字图像传输给中央控制装置；所述指纹采集装置用于对活体指纹的判断识别和采集指纹；所述开/关门驱动装置用于响应中央控制装置的开门/关门指令，进行开门/关门的动作；

进一步地，所述中央处理装置包括人脸图像处理模块、指纹图像处理模块、FLASH存储模块和控制模块，所述FLASH存储模块用于存储预先被录入的人脸和指纹图像、日志文件等信息；所述人脸图像处理模块用于对拍摄的人脸图像进行处理，并和储存在FLASH存储模块里面的人脸图像进行对比，输出人脸对比结果；所述指纹图像处理模块用于对采集的指纹图像进行处理，并和存储在FLASH存储模块里面的指纹图像进行对比，输出指纹对比结果；所述控制模块用于向所述开/关门驱动装置发送指令，当人脸对比结果和指纹对比结果皆为匹配时，向开/关门驱动装置发送开门指令。

本发明的有益效果为：采用将人脸验证和指纹验证相结合的方式进行身份验证，大大提高了智能家居门禁系统的安全性。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明的框架结构图；

图2是本发明人脸图像处理模块的框架结构图。

附图标记：