基于人脸识别技术的存取控制系统的设计与实现

论文摘要

人脸由于其自身的稳定性和个体差异性,成为生物特征身份验证的理想依据,因此人脸识别技术是当今安全技术中研究的热门课题。此外,人脸识别还具有直接、友好、方便等特点,将人脸识别技术应用于存取控制系统,与身份识别卡、密码等传统手段配合使用可以更好的提高系统的安全性能和使用性。 本文将人脸识别技术与存取控制技术有机的结合起来,提出了一种可靠的基于人脸识别技术的存取控制方案。系统以人脸识别技术作为用户的身份认证模块,以基于特征码和双向认证的RBAC作为权限分配模块。 人脸检测部分基于人脸肤色信息和几何特征信息提出了一种快速、稳定的人脸检测算法。算法采用由粗到细的检测策略,先通过肤色信息对图像进行预检测以获取人脸候选区域,然后结合人脸几何特征进行二次确认。算法对复杂背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性。人脸识别部分采用PCA与BP神经网络相结合的识别算法,并引入参考特征脸集合概念提出了一种快速的人脸识别策略。人脸识别时,通过求得待识别人脸与参考特征脸集合中各个脸的距离向量来缩小搜索空间,对于人脸数量较多的情况具有很好的应用价值。存取控制部分采用基于角色的存取控制模型(RBAC),并结合素数特征码的唯一分解特性、角色环境参数函数和基于Harn双向数字签名方案很好的解决了传统RBAC在具体实现过程中角色私有权限和公有权限分开继承、角色权限动态约束问题以及访问许可权限在传输过程中的安全加密问题。方案实现简单、安全、动态适应性强。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 人脸识别技术的研究现状
• 1.2.1 人脸检测和定位技术
• 1.2.2 人脸特征提取与识别技术
• 1.3 存取控制技术的研究现状
• 1.4 本文的研究内容及特点
• 第二章 复杂背景下的人脸检测技术
• 2.1 概述
• 2.2 基于肤色的人脸检测
• 2.2.1 RGB颜色空间
• 2.2.2 rb色度空间
• 2.2.3 YUV、YIQ和YCbCr颜色空间
• 2.2.4 光照条件及亮度条件的考虑
• 2.2.5 人脸肤色在各颜色空间中的分布
• 2.2.6 基于肤色信息的人脸分割
• 2.3 基于几何特征的人眼定位
• 2.3.1 马赛克处理
• 2.3.2 人脸候选图像的水平边缘检测
• 2.3.3 人脸候选图像腐蚀、膨胀运算
• 2.3.2 基于几何特征的人眼定位
• 2.4 人脸图像归一化及旋转修正
• 2.5 本章小结
• 第三章 人脸特征提取
• 3.1 概述
• 3.2 K-L变换原理
• 3.3 奇异值分解（SVD）
• 3.4 特征脸（Eigenface）及其计算
• 3.5 本章小结
• 第四章 人脸识别技术
• 4.1 概述
• 4.2 基于最小距离分类的人脸识别
• 4.3 基于BP神经网络的人脸识别技术
• 4.4 一种快速的人脸识别方案
• 4.5 本章小结
• 第五章 一种基于人脸识别技术的新的RBAC方案
• 5.1 概述
• 5.2 RBAC的基本概念
• 5.3 基于特征码和双向认证的RBAC方案
• 5.3.1 系统框架
• 5.3.2 基于特征码的RBAC方案
• 5.3.3 双向认证存取控制方案
• 5.3.4 基于特征码和双向认证的RBAC方案的安全性分析
• 5.4 基于人脸识别技术的RBAC方案
• 5.5 本章小结
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果