摘要：在人们追求安全化、信息化、科技化生活的大趋势下，门禁系统变得越来越智能，各种类别的门禁系统也随之而产生。随着人脸识别技术的日益成熟，人脸识别应用也体现在各个领域中，其中也包括智能家居。人脸识别门禁系统也逐渐走进人们的家中。

本文旨在介绍STM32F407开发板在人脸识别门禁系统中的应用、本系统的设计及实现过程和系统所运用的人脸识别算法原理。本系统在设计及实现过程中采用了分步实现的方法，将图像采集传输、人脸识别应用、数据库的可视化和电磁锁控制测试成功再逐一进行连接。在基于STM32F407的人脸识别门禁系统中，使用了STM32F407芯片和与之相匹配的OV2640摄像头采集模块，并选择使用两个串口分别进行图像和指令的传输。图像采集传输和电磁锁控制的程序代码由C语言编写，人脸识别应用的程序代码由C++语言编写，数据库的可视化的程序代码由Java语言编写。其中，数据库的可视化以JavaWeb项目的形式表示，通过账号成功登录后，能够对人脸识别的记录实现查询的功能。人脸识别算法运用了基于Haar特征的级联分类器对采集到的图像进行人脸检测以及基于OpenCV的EigenFaces PCA的算法对检测到部分进行人脸识别。

关键词：芯片STM32F407；摄像头模块OV2640；人脸识别；智能门禁系统

目录

摘要

Abstract

引    言-1

1  绪论-2

1.1  研究背景及意义-2

1.2  国内外研究发展与现状-2

1.2.1  物联网技术-2

1.2.2  人脸识别技术-2

1.2.3  门禁系统-3

2  人脸识别门禁系统架构-4

2.1  嵌入式门禁端-4

2.2  人脸识别服务端-4

2.3  通信方式-5

3  嵌入式门禁端设计及实现-6

3.1 图像采集-6

3.1.1  OV2640简介-6

3.1.2  STM32F4芯片的DCMI接口简介-9

3.2 硬件设计-9

3.2.1  摄像头模块-9

3.2.2  电磁锁控制-11

3.3 软件设计-12

4  人脸识别服务端设计及实现-14

4.1  人脸识别-14

4.1.1  人脸库-14

4.1.2  人脸检测-15

4.1.3  人脸识别-16

4.2  数据库配置-17

4.2.1  数据库建立-17

4.2.2  数据库与Visual Studio 2015连接-17

4.2.3  数据库与eclipse连接-18

4.3  JavaWeb动态项目-18

5  人脸识别相关原理与算法-22

5.1  OpenCV开源视觉库-22

5.2  基于Haar特征的级联分类器人脸检测-22

5.2.1  级联分类器CascadeClassifier-22

5.2.2  Haar特征-22

5.3  基于OpenCV的EigenFaces PCA人脸识别算法-23

6  系统测试与结果分析-27

6.1  图像采集及传输测试-27

6.2  人脸识别测试-28

6.3  服务器与数据库同步测试-29

结    论-30

参 考 文 献-31

附录  程序代码-32