一种基于MTCNN和FaceNet的智能门禁系统设计

摘要

随着技术发展,智能门禁系统已经走入人们的日常生活中.更加智能、安全、低成本的门禁系统是智能家居的研究热点之一.以智能门锁为研究对象,以价格低廉的树莓派4B作为智能门锁核心控制单元,结合摄像头、智能开关锁、显示器等作为智能门锁硬件.同时,在识别算法中引入MTCNN+FaceNet,针对FaceNet与训练模型存在对中国人脸识别准确率不高的问题,对该模型在适用于中国人脸的数据集上,对该方法进行迁移学习再次训练.在LFW数据集上对模型进行评估,精度可达到98.6％.测试结果表明,该系统可以有效识别人脸并进行开锁操作,同时在Android APP中也可以进行远程操作,而且系统功能完整,识别准确率较高,价格低廉,在智能家居中有较高的使用价值.