基于STM32单片机面部识别的智能门禁系统

基于STM32单片机面部识别的智能门禁系统

摘要：本次设计的控制系统其硬件部分是以STM32F103C8T6为核心的单片机，采用OV2640对人员进行面部识别，采用矩阵按键对系统进行操作以及密码的输入，使用蜂鸣器作为报警模块，开门装置用继电器模拟，显示设备采用OLED液晶显示。智能门禁具有安全性高，灵敏度强，易于管理等优点。

关键词：STM32F103C8T；面部识别；门禁系统

Design of Access Control System Based on Facial Recognition

Abstract: The hardware component of the control system designed in this project is centered around the STM32F103C8T6 microcontroller. It employs the OV2640 camera module for facial recognition of personnel, a matrix keypad for system operation and password input, a buzzer as an alarm module, a relay to simulate the door opening mechanism, and an OLED liquid crystal display for visual feedback. This intelligent access control system boasts high security, strong sensitivity, and ease of management.

Keywords:STM32F103C8T; Face recognition; Access control system

目录

第一章 引言 1

1.1课题背景和意义 1

1.2国内外对于面部识别技术发展与现状 2

1.3章节分布 3

1.4研究内容 4

第二章 总体设计方案的确定 5

2.1总体方案框图设计 5

2.2 设计硬件方案选择 6

2.2.1主控芯片的方案选择 6

2.2.2按键的方案选择 7

2.2.3显示模块的方案选择 7

2.2.4通信模块的方案选择 8

2.2.5面部识别模块的方案选择 9

2.2.6驱动门锁模块的方案选择 10

2.2.7报警模块的方案选择 10

2.2.8气体检测模块的方案选择 11

第三章 硬件电路设计 12

3.1  整体硬件电路设计 12

3.2  STM32单片机系统电路 12

3.2.1电源电路 13

3.2.2晶振电路 14

3.2.3复位电路 15

3.2.4 BOOT电路 15

3.3  矩阵键盘电路 16

3.4  OLED显示模块电路 17

3.5  蓝牙模块电路 17

3.6 面部识别模块电路 18

3.7  继电器控制模块 19

3.8  气体识别电路 20

3.9  报警电路 20

第四章 系统软件设计 21

4.1主程序模块 21

4.2 键盘扫描子程序 22

4.3 系统模块密码设置子程序 23

4.4开锁子程序 24

第五章 系统制作及调试 25

5.1焊接注意事项 25

5.2硬件调试问题及解决方法 25

结 论 26

致谢 27

参考文献 28

附录 30

附录A   30

附录B 31

第一章 引言

1.1课题背景和意义

随着科技的飞速发展和社会的不断进步，智能化、信息化已成为现代社会的显著特征。在这一背景下，智能门禁系统应运而生，并逐渐在各个领域得到广泛应用。特别是在互联网和物联网技术的推动下，智能门禁系统不仅提高了安全性和便利性，还极大地提升了用户体验。

面部识别技术是一种生物特征识别技术，它通过分析和识别人类面部图像中的特征来进行身份验证或识别，近年来得到了广泛的关注和研究。该技术通常于人脸图像中提取重要的特征信息并对其进行处理和分析，来判断输入的身份信息是否合法。基于面部识别的智能门禁系统相比传统的门禁系统具有更好的安全性，而且使用更为便捷。这一技术革新提升了门禁管理的效率和准确性。

在研究意义上：1、提升安全性。基于面部识别的智能门禁系统运用生物特征识别技术，由于每个人的面部特征都是独一无二的，因此具有很高的识别精度和防伪能力。这大大提升了门禁系统的安全性，有效防止了非法入侵和盗窃等事件的发生。2、提高便利性。传统的门禁系统往往需要携带钥匙、门禁卡等物品，容易丢失或遗忘。而基于面部识别的智能门禁系统则无需携带任何物品，只需站在机器的检测范围内即可完成识别，大大提高了使用的便利性。3、改进管理模式。通过面部识别技术，门禁系统可以自动记录进出人员的身份信息，实现信息采集的“零遗漏”。这不仅方便了管理人员对进出人员的监控和管理，还可以为后续的数据分析和决策提供有力支持。4、减轻工作压力。基于面部识别的智能门禁系统可以自动完成身份识别和记录工作，无需人工干预。这有效减轻了居委会工作人员、民警等的工作负担，使他们能更专注于为群众提供优质服务。

此外，基于面部识别的智能门禁系统还具有广泛的应用前景。随着技术的进步和成本的下降，面部识别门禁系统正逐渐成为更多领域的首选。这种技术预计会在大型企业、学校、医院等公共场所得到推广和应用。同时，随着人们对安全性和便利性的需求不断提高，基于面部识别的智能门禁系统也将成为未来门禁系统的重要发展方向。

综上所述，它不仅提升了门禁系统的安全性和便利性，还改进了管理模式，减轻了工作压力，具有广泛的应用前景和发展潜力。随着科技的不断发展和社会的不断进步，相信基于面部识别的智能门禁系统将在未来发挥更加重要的作用。

1.2国内外对于面部识别技术发展与现状

在面部识别技术作为一种重要的生物识别技术，其发展历程和现状在国内外均显示出显著的进步和广泛的应用前景。早在1960年代，美国学者Woodrow Wilson Bledsoe就开发出一种可以通过人工方式测量面部特征的系统，这可以视为面部识别技术的初步形态。进入21世纪以来，计算机视觉和机器学习技术的迅速发展推动了面部识别技术的重大进步。2001年，Paul Viola和Michael Jones推出的Viola-Jones人脸检测框架是一个经典的人脸检测算法，这个框架的创新之处在于他结合了两个关键的元素：积分图像和AdaBoost算法。

到了2010年代，深度学习技术开始兴起，面部识别技术迎来了革命性的变革。2014年，谷歌的研究团队开发了名为FaceNet的系统，通过深度卷积神经网络直接学习面部图像到紧凑的欧氏空间的映射，其准确率在公开测试中达到了惊人的99.63%。此后，这一领域的研究和应用进入了快车道，各种基于深度学习的面部识别技术已经开始应用于我们生活的一些方面，比如手机设备的解锁，金融支付等。

在中国，面部识别技术的发展也十分迅速。自2015年起，随着面部识别技术的全面爆发，国内多家企业如阿里巴巴、腾讯、百度等纷纷投入巨资研发面部识别技术，并将其应用于支付系统、城市安防、公共服务等领域。尤其是支付宝推出的“刷脸支付”技术，开创了金融支付的新模式，极大地推动了面部识别技术的商业应用。

面部识别技术的广泛应用也引发了关于隐私保护的广泛讨论。在欧洲，严格的GDPR（一般数据保护条例）规定了对个人数据尤其是生物识别数据的处理必须遵循严格的法律框架。美国部分州，如伊利诺伊州已经设立了相关的法律法规，限制了未经许可的面部识别应用。在中国，随着公众对隐私权的重视逐渐增强，政府也开始推动相关法律的建立和完善，以保护个人信息安全。

展望未来，随着技术的进一步成熟和相关法律法规的完善，面部识别技术预计将在尊重和保护个人隐私的前提下，有望在各行各业扮演越来越重要的角色。同时，技术的进步也可能带来新的挑战，例如如何防止AI合成的“深度伪造”视频/图像欺骗面部识别系统，这将是未来研究的重要方向。

1.3章节分布

本文共分为五个章节，从不同方面详细介绍了视频识别的门禁控制系统结构及其功能的实现：

第一个章为绪论部分，本章主要阐述有关面部识别门禁管理系统的相关研究背景与意义及国内外发展情况；

第二个章节进行描述面部识别的门禁控制系统总体方案结构，绘制方案框图以及所用到的硬件合理选型，作出可行性分析；

第三个章节是介绍系统硬件设计，讲述关于面部识别的门禁管理系统的主要硬件构成，说明各个模块分别能够选择哪些器件，对它在系统中发挥的功能进行描述；

第四个章节是系统软件的设计，该章主要讲述了软件制作中的各种方案，为了便于观察用流程图的形式来显示软件的各个组成部分，可以更清晰地理解程序设计中运用到的各种方案思路；

第五个章节是关于面部识别门禁控制系统的实现，对整个系统的运行，结合软硬件的协同作用，能否有效实现面部识别的功能。

1.4研究内容

（1）参考相关文献。回顾面部识别出入控制系统开发的背景研究、当地和国际发展以及道路规划的现状；

（2）明确面部识别门禁系统的总体概念和架构，制定出详细设计内容，发展设计理念，明晰总体方案，编制出总体系统图并分析该计划的可行性；

（3）该系统的硬件设计部分，需要介绍面部识别系统的硬件组件，每个模块中使用的设备插入的不同组件，都需要选择合适的规格和型号，并解释其在系统中的功能；

（4）该系统的软件设计涵盖系统编程、流程图编辑以及关键程序的综合设计；

（5）针对面部识别系统进行描述，以全面的观点对整个系统运行情况进行综合描述，说明程序与硬件相结合如何取得成功并实现功能。

参考文献

[01]贾川. 浅谈面部识别技术应用及发展趋势[J]. 中国安防,2010,(03):91-94

[02]崇玉海. 基于二维图像表示的面部检测与识别技术研究[D]. 中国优秀硕士学位论文全文数据库,2014,(03):

[03]姚丽君. 面部识别技术的发展与应用[J]. 科技创新导报,2010,(21):35

[04]张红岩. 基于神经树的面部识别方法研究[D]. 中国优秀硕士学位论文全文数据库,2011,(06):

[05]杨敏英, 陈辉煌, 杨阿弟, 佘明辉. 一种家庭智能门禁语音报警控制设计与实现[J]. 长春大学学报,2016,(4):6

[06]刘康, 林如威, 熊宇, 崔晓, 曾贵娥.  LED控制器设计[J]. 电子技术与软件工程,2022,(17):4

[07]邱红伟. 基于μCOSⅡ的齿科CT控制系统的研究与实现[D].东北大学,2012.

[08]荆游.新型室内空气净化器的研制[D].哈尔滨工业大学,2014.

[09]田雅楠. 基于单片机的肥箱料位检测装置设计与试验研究[D]. 中国优秀硕士学位论文全文数据库,2020,(09):

[10]韩兴会. 基于STM32和LwIP的无线传感器网络网关研究与应用[D]. 中国优秀硕士学位论文全文数据库,2018,(02):

[11]牛晓玲.基于太阳能电池在交通信号灯中的应用[J].机电一体化,2015,21(02):55-58

[12]王伟. 基于STM32的大功率LED老化电源的设计[D]. 中国优秀硕士学位论文全文数据库,2017,(04):

[13]陈隐宏. 简易船舶GPS、艏向显示仪的设计[D]. 中国优秀硕士学位论文全文数据库,2015,(11):

[14]孙强强, 丁小伟. 基于52单片机的机场智能寄存柜设计[J]. 长江信息通信,2021,(05):113-115

[15]周文龙. 基于单片机控制的电子密码锁设计[J]. 大众商务：下半月,2009,(3):2

[16]牛国锋. 基于瑞萨MCU的温度预警系统设计与实现[D]. 中国优秀硕士学位论文全文数据库,2013,(10):

[17] He Bing. Application research of facial recognition access control system in protective engineering [J]. Computer programming skills and maintenance. 2022, (1) 

[18] Mao Yilin. Research on Security Verification Technology Based on Facial Recognition [J]. Information Technology and Network Security. 2022,41 (1) 

[19] Li Zhihua, Zhang Jianyu, Wei Zhongzhong. Design of facial recognition system based on MTCNN and Facenet [J]. Modern Electronic Technology. 2022,45 (4)

[20] Liu Tao, Song Guixiang, Zhang Ming, et al. Security research and practice based on facial recognition technology applications [J]. Telecommunications Engineering Technology and Standardization. 2021,34 (12)

[21] Wu Kaifeng, Zhang Lixin, Wang Junang, et al. Facial recognition access control system based on Raspberry Pi [J]. Electronic testing. 2021, (17)