面向电力营销服务的客户身份自动识别系统设计

论文摘要

在电力营销服务领域存在大量的客户身份识别需求,目前主要通过用电客户的唯一编号由营业服务人员人工核实。随着生物特征识别技术近年来的飞速发展,在安检领域已经出现了较多的客户身份自动识别应用案例。本文在深入分析生物特征识别技术,特别是人脸识别技术的发展历程,充分总结现阶段已取得成果的基础上,基于供电企业电力营销服务现状和信息化软硬件资源,设计和实现了一套客户身份自动识别系统。系统采用图像处理技术对客户人脸图像进行预处理,采用PCA神经网络进行降维和特征向量提取,采用BP神经网络进行分类,并通过与电力营销其他管理信息系统的协同和数据共享,实现了对用电客户的身份自动识别。该系统的全部算法、实验均采用C++语言编程实现,通过大量的实验数据表明：在ORL人脸库的基础上,对PCA神经网络进行600次、对BP神经网络进行30000次以上训练,可以获得90%左右的识别成功率；通过扩大样本库规模、分组识别等技术措施,能有效提高系统的识别成功率。证明系统的设计和实现完全满足电力营销服务领域的实际应用要求,找到了将人脸识别技术引进电力营销服务领域的切入点。最后,结合中国南方电网公司的信息化项目建设和运维管理标准,提出了一套满足供电企业生产实用化要求的客户身份自动识别系统的设计方案。

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摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 人脸识别技术

1.2.2 联名卡和一卡通

1.2.3 OpenCV

1.3 本文的研究内容

1.4 本文的组织结构

第二章人脸识别技术的基础知识

2.1 人脸识别研究的主要内容和方法

2.1.1 人脸检测的方法

2.1.2 人脸识别的方法

2.2 人脸识别系统的评价方法

2.2.1 识别准确率

2.2.2 识别时间

2.2.3 数据存储量

2.2.4 常用的人脸数据库

2.3 人工神经网络

2.3.1 基本特征

2.3.2 基本功能

2.3.3 应用领域

2.3.4 PCA神经网络

2.3.5 BP神经网络

2.4 小章小结

第三章桌面级人脸识别系统的设计

3.1 需求分析

3.1.1 预期目标

3.1.2 功能需求

3.1.3 性能需求

3.2 系统总体设计

3.2.1 开发和运行环境设计

3.2.2 总体结构设计

3.2.3 系统功能模块设计

3.2.4 组网设计

3.3 主要功能模块详细设计

3.3.1 摄像头管理模块

3.3.2 人脸检测模块

3.3.3 样本库管理模块

3.3.4 人脸识别模块

3.3.5 档案管理模块

3.4 神经网络设计

3.4.1 PCA神经网络

3.4.2 BP神经网络

3.5 本章小结

第四章系统关键部分的实现

4.1 图像获取部分

4.1.1 CCamara类

4.2 人脸检测与识别部分

4.2.1 CRecognize类

4.2.2 CPcaNN类

4.2.3 CBpNN类

4.2.4 CFeature类

4.3 数据库操作部分

4.3.1 CDBConn类

4.3.2 CBusinessObject类

4.3.3 CPicBase类

4.3.4 CPicFile类

4.3.5 CSampleFile类

4.3.6 CUser类

4.3.7 CDevice类

4.3.8 CArgument类

4.4 人机交互界面部分

4.4.1 客户档案管理

4.4.2 终端档案管理

4.5 本章小结

第五章桌面级人脸识别系统的运行效果及性能测评

5.1 运行效果及测试实验

5.1.1 建立样本库

5.1.2 训练神经网络

5.1.3 单图像识别

5.1.4 实时识别

5.2 性能评价

5.3 误识原因分析与改进方案

5.4 实时监控应用效果

5.5 本章小结

第六章实用化客户身份自动识别系统的设计方案

6.1 建设原则

6.2 功能需求

6.2.1 应用场景的扩充

6.2.2 管理功能的扩充

6.2.3 可靠性、可管理性的扩充

6.2.4 开放性、可扩展性的扩充

6.3 系统架构设计

6.3.1 网络拓扑结构图

6.3.2 软件开发的定位

6.3.3 软件模块的设计

6.4 系统功能扩充

6.4.1 样本收集

6.4.2 扩充应用场景

6.4.3 报表管理

6.4.4 系统联动

6.4.5 系统控制运行管理

6.5 主站系统的部署

6.6 本章小结

第七章总结与展望

参考文献

致谢

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