基于深度学习的扫码与人脸识别门禁系统融合算法优化研究

引言

随着智能安防和数字化管理的不断推进，门禁系统已成为各类园区、楼宇、企事业单位和住宅小区重要的安全保障基础设施。扫码识别与人脸识别是目前应用最为广泛的两种门禁身份认证方式，各自具有便捷性与安全性的优势。然而，单一认证模式存在安全隐患或环境适应性不足等短板。为满足高安全、低误识、高效率的门禁需求，学界与产业界积极探索基于深度学习的扫码与人脸识别融合算法。本文系统梳理了门禁系统中扫码与人脸识别的技术现状，分析了深度学习在特征提取、融合决策等关键环节的创新优势，提出融合算法的优化设计方案，并通过实验对融合系统的性能进行评估，旨在推动门禁系统智能化与多模态融合发展。

一、系统设计方案

本系统设计主要分为两个模块：门禁设备客户端和后台处理管理中心服务器。

1、客户端：核心采用 ARM 系列芯片 -S5P6818(Cortex-A53)，外接摄像头，加载 LCD 显示屏。实现人脸采集、视频显示、控制继电器驱动门禁设备、人脸数据处理、网络通信等技术。

2、服务器：采用GEC-6818 开发板以及linux 系统，硬件有摄像头。实现界面显示、与客户端网络通信、图像处理、人脸识别、用户管理等功能，是整个门禁系统的管理中心。如下图1 所示。

二、人脸识别算法原理

特征提取是人脸识别的核心环节，其目的是从人脸图像中提取出具有判别性的特征向量，以便后续的匹配和识别。LBPH 算法是一种常用的人脸识别算法，其核心特征提取算法是 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）。LBP 算法的原理是将图像中的每个像素与其相邻像素进行比较，如果相邻像素的灰度值大于等于当前像素的灰度值，则为1，否则为 0 这样就可以将一个像素点周围的 8 个像素点表示成一个 8 位二进制数，称为该像素点的LBP 值。如图2 所示。

在LBPH算法中，首先需要将输入的人脸图像分成不同大小的小块，并对每个小块分别计算 LBP 值。然后，将每个小块的 LBP 值按照某种规则组合成一个整体的特征向量，作为该小块的特征描述符。最后，将所有小块的特征向量拼接起来，得到整张人脸图像的特征向量，用于后续的匹配和识别。圆形邻域的实例也可以用来说明该算法的应用如图 3所示。

三、深度学习在门禁识别系统中的关键应用

深度学习作为人工智能的重要分支，尤其在图像处理、特征提取目标检测和模式识别等领域取得了突破性进展。对于扫码与人脸识别门禁系统而言，深度学习算法为二维码定位与解码、复杂场景下人脸检测、特征提取与比对提供了技术基础。具体而言，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理模型，可大幅提升二维码在不同尺寸、噪声、角度下的识别鲁棒性。基于深度神经网络的人脸检测与对齐方法，可显著提高弱光、遮挡、多人同时进场等复杂环境下的人脸识别准确率。进一步结合端到端深度学习模型，能够实现扫码与人脸特征的联合提取与融合，为门禁系统的多模态识别提供理论与实践支撑。同时，深度学习在异常检测、防攻击与数据加密等方面的创新应用，也为提升门禁系统安全防护能力提供了保障。

四、扫码与人脸识别融合算法的优化设计

实现扫码与人脸识别门禁系统的深度融合，需要解决数据异构、信息同步、特征对齐与决策机制等关键技术难题。融合算法优化的核心在于高效提取和匹配二维码信息与人脸特征，实现多模态信息的互补与集成。在算法设计层面，首先采用深度神经网络对二维码图像进行端到端特征提取和解码，利用注意力机制强化关键区域识别能力，提高二维码在运动模糊、低对比度等情况下的识别率。其次，应用改进的人脸检测与识别网络，通过多尺度特征融合、空间对齐和多层卷积结构，提升人脸识别在复杂环境下的鲁棒性。在信息融合环节，采用特征级融合与决策级融合相结合的策略。特征级融合通过联合编码与多模态嵌入，将扫码与人脸识别数据映射到统一特征空间，实现信息的高度互补；决策级融合则通过加权投票、置信度分析等方式，对各自的识别结果进行综合判断。融合算法还需配合高效的异常检测和安全校验机制，确保系统整体的安全性和容错性。优化后的融合系统不仅提升了识别准确率和响应速度，还能有效防止身份冒用、伪造二维码、人脸攻击等安全威胁。

五、融合门禁系统的性能测试与实验评估

为验证融合算法的实际效果，本文构建了基于深度学习的扫码与人脸识别门禁系统实验平台，选取多个典型场景（如室内光线变化、多人拥堵、雨雪天气、逆光等）进行对比测试。实验结果表明，单一扫码门禁的识别准确率在 85%-90% 区间，单一人脸识别在 88%-92% 区间，二者融合后整体识别准确率可稳定提升至 96% 以上，极大减少了误识与拒识率。系统在不同光照、角度、遮挡、移动速度下均表现出较强的鲁棒性和适应性。响应速度方面，融合系统平均认证时延控制在 0.5 秒以内，满足高并发场景下的实时通行需求。在安全性能测试中，融合系统对于二维码伪造、人脸照片攻击等风险具备较高防御能力，有效提升了门禁系统的抗攻击能力。

结论

基于深度学习的扫码与人脸识别门禁系统融合算法优化，为现代智能安防领域提供了创新解决方案。本文系统分析了扫码与人脸识别的技术优缺点，提出了多模态深度融合的优化设计，证实了该方法在识别准确性、安全性能、响应速度等方面的综合优势。实验结果表明，融合算法显著提升了门禁系统的整体性能，有效应对了复杂环境与多样化应用场景下的挑战。未来，应继续推动算法创新、硬件升级和系统集成，强化安全防护和数据合规，促进门禁系统的智能化、普及化与标准化发展。相关研究不仅有助于提升安防管理水平，也为智慧城市、数字社会建设提供坚实的技术支撑。

参考文献

[1] 张文超 , 李晓光 , 张秋实 . 基于多模态融合的人脸与二维码门禁系统设计 [J]. 计算机工程与应用 , 2022, 58(14): 140-146.

[2] 赵欣 , 李海波 , 贾志超 . 基于深度学习的多模态身份认证门禁系统研究 [J]. 自动化仪表 , 2023, 44(3): 110-114.

[3] 刘东 , 王琦 . 人脸识别与二维码识别门禁系统的设计与实现[J]. 现代电子技术 , 2023, 46(11): 159-163.

湖北省厅科研计划项目：智能核酸信息显示门禁终端装置研究，编号：B2022455