智能楼宇门禁系统的人脸识别与优化

引言：智能楼宇门禁系统因其便利性、安全性等方面的优势而得到了广泛应用，尤其是人脸识别、传感器等先进技术的引入，更是丰富了门禁系统功能。为进一步发挥人脸识别优势，对其加以优化设计，在真实应用中完善人脸识别功能。

1 智能楼宇门禁系统

智能楼宇门禁系统是智慧建筑的子系统，在现代化建筑安全管理中扮演着重要的角色，并能实现对楼宇人员出入的精准管控，避免物品丢失、减少意外事故，同时利用门禁系统的数据采集、分析功能为楼宇稳定运营提供决策支持，为楼宇人员创造一个良好的生存环境。传统身份验证机制，IC 卡存在复制、丢失风险，且静态密码可能会暴力破解、随意窥视，公共场所也可能出现传染病交叉感染风险，而人脸识别技术能完美解决以上问题，主要表现在：采用完全非接触式识别模式，用户进入识别区域即可验证自我身份，畅通无阻；识别过程快速、准确、高效，支持活体检测，避免出现照片欺骗；能与访问管理系统、考勤系统等无缝对接，提升了通行效率。人脸识别的各种特性让其逐步成为智能楼宇门禁系统中最实用、应用最为广泛的先进技术[1]。

2 智能楼宇门禁系统的人脸识别

2.1 图像采集

（1）智能感知层配置。一是在建筑主入口、电梯厅、中控室周边、屋顶平台、设备机房入口、走廊交叉口、消防通道、地下车库出入口、员工通道等重要安防点部署高清双目摄像头，实现可见光、红外双光谱成像，支持 0.5～ 5m 半径范围内的动态聚焦，精准识别人脸、行为特征等数据信息；摄像头选择宽动态范围传感器，保证摄像头在阴天、暴雨、逆光等复杂天气状况下的成像质量。二是系统集成 60GHz 毫米波雷达阵列，依据多普勒效应追踪人体移动轨迹，在检测到异常人物活动时，对其特殊标记，联动PTZ 云台摄像机平滑追踪，并通过智能算法进行多目标优先级判定，确定持续跟踪目标，最大限度地减少安全事故。雷达探测半径15m，覆盖角度 120^∘ ，弥补视觉盲区[2]。

（2）数据获取机制。一是通过双通道同步采集机制，同步获取200 万像素静态帧、1080P@30fps 的高清视频流，提升关键帧清晰度，保持监测 流畅。 是基于国际标准ONVIF 协议，进行各类设备互联，将视频画面、GPS 地理坐标、时间戳等多模态影像数据 直接输入楼宇安防管理中心，支持人物定位、事件溯源分析等。三是布置硬件级时间同步系统，对齐各个传感器数据，为人物行为分析提供稳定、时序一致的输入源。

2.2 图像预处理

（1）环境自适应处理。一是光照优化，引入对比度受限自适应直方图均衡算法，利用局部对比度增强、分块处理等技术，解决强阴影、逆光等复杂光照引发的图像质量降低问题，拓展数据动态采集范围，保证能清晰捕捉人脸区域细节。二是智能裁切，通过YOLOv8 目标检测模型，进行高精度的感兴趣区域定位，识别人脸关键点，裁切到标准比例，再结合置信度阈值严格筛选，确保检测到的人脸区域经过裁剪后仍能保留完整的五官结构，不会缺失关键特征，支持后续数据分析[3]。

（2）标准化处理流程。一是灰度转换，实现彩色图像到8 位灰度图的转换，规避色度干扰，保留核心亮度信息。二是中值滤波去噪，布置 5×5 像素窗口，规避椒盐噪声，保留边缘锐度。三是仿射变换归一化，以特征点配准校正姿态偏差，控制旋转/平移误差 <0.5 像素，确保所有的图像统一输出分辨率。四是直方图均衡化，扩展动态对比度，增强目标人物面部特征可见性。五是Unsharp Mask 锐化，通过 3×3 拉普拉斯核增强面部纹理细节，避免识别错误。

2.3 人脸特征提取

（1）提取算法架构。一是灵活应用 ArcFace 损失函数训练的ResNet101 模型，按照深度残差网络架构方式，以ArcFace 损失函数调整、优化人脸识别特征空间中的类间分离度，提高人脸识别功能的判别精准度。二是输出512 维特征向量，覆盖 128 个关键点坐标，由全连接层生成特征向量，前384 维是人脸全局特征，后128 维是目标人物人脸关键点对应的三维坐标信息，其中 ^x，y，z 各占 32 维，支持面部全局几何特征、纹理特征的联合编码。

（2）性能优化。一是推理加速，通过NVIDIA TensorRT 框架对人脸识别模型深度优化，再以FP16 半精度计算模式支持硬件级加速，提升推理速度。二是存储压缩，汇总面部全局 512 维特征向量，按照32 位浮点数量化处理，在面部特征识别精度不受损的基础上，压缩存储空间[4]。

2.4 身份识别

（1）多级验证。一是身份初筛，连通公安系统，引入基于 Faiss 的高效向量相似度检索技术，预构建面部特征向量数据库，进行大规模人脸特征数据的持续、实时比对与筛选。二是身份复核，引入动态活体检测系统，利用智能视觉算法分析目标人物生物特征，包括：自然眨眼频率检测，排除视频、照片攻击；面部微表情分析，识别、标注面部肌肉自然运动轨迹；三维面部轮廓检验，支持平面面具攻击防御。

（2）系统集成方案。一是实时通信模块，部署门禁控制器、轻量级MQTT 协议，发挥联动作用，形成双向通信通道，保障QoS1 消息稳定、高效传输，控制指令传输延迟 是智能安防联动系统，身份验证异常处理，在智能楼宇门禁系统检测到连续 3 次认证失败并有坚持重复验证的行为，以加密通道向物业安保部门发送告警信息，包括抓拍图像、时间戳、事件位置等，提醒安保人 控或者直接到现场查验。黑名单拦截，利用动态人脸特征比对机制，识别警方或者智能楼宇门禁系统列入的黑名单人员，触发声光报警装置，自动锁定关联出入口通道，降低损失[5]。

3 智能楼宇门禁系统的人脸识别优化设计对策

3.1 人脸检测优化设计

为降低人脸识别时的背景与复杂环境影响，提高识别准确度，智能楼宇门禁系统在视频流中检测人脸，支持后续人脸识别。

（1）检测准备。一是在人脸识别程序中嵌入 Adaboost 算法，支持人脸实时监测，突出计算复杂度低、支持多尺度人脸检测、对光照变化鲁棒性强等优势。二是OpenCV 硬件加速，在模型加载时，利用OpenCV 硬件提供的接口调用预训练的人脸检测模型，再基于Haar 特征训练，用于真实场景中的人脸检测。

（2）加速技术实现。通过 OpenCV 的深度神经网络模块，实现硬件加速，提升检测效能，并按照 CUDA并行计算架构方式，将人脸特征图像处理任务交予GPU 核心执行。在硬件适配时还需注意：该加速方案契合边缘计算设备，能显著提升人脸检测精度、图像处理速度，兼顾实时视频分析需求，但在部署到智能楼宇门禁环境中时，需保证：按照固定规范安装OpenCV、CUDA 驱动的 GPU 支持模块；结合人脸识别区域、距离、目标设备等因素灵活设置图像输入分辨率；正确设置 DNN 推理参数，平衡图像处理速度、精度[6]。

3.2 防照片欺诈行为优化设计

照片攻击在智能楼宇门禁系统身份欺诈事件中已经屡见不鲜，进行防照片欺诈行为优化设计，采取眨眼检测方式，根据人的眼睛在一段时间内有睁开、闭合的行为表现，识别目标是真实访客还是照片。

（1）数据库构建。数据库中包括两种样本形式，一种是正样本，包括1000 张标准的人脸睁眼照片，覆盖各类真实场景条件，包括：不同拍摄角度，正面、侧面 （30^∘ 60^∘ 、90°）；不同光照强度，弱光、强光、自然光；不同人种，黄种人、黑人、白人、 棕色人种等，保证模型泛化能力。二是负样本，包括1000 张非标准的人脸睁眼照片，主要是：不同闭合程度的常规闭眼，如全闭眼、半闭眼等；佩戴眼镜，有色镜片、反光镜片等；眼部遮挡，手部遮挡、刘海遮挡、景物遮挡等，标注各种极端样本，如故意遮挡摄像头、强眯眼等，增强鲁棒性[7]。

（2）分类器训练参数。基于数据库、防照片欺诈行为识别模型，进行分类器训练，学习训练数据中的特征与标签之间的映射关系，构建准确预测新数据标签的模型，具体分类器参数，如表 1 所示。

表 1 分类器训练参数表

（3）活体验证流程。一是指令式交互，智能楼宇门禁系统语音发出“请眨眼”指令，用户必须在限定时间内作出配合，为降低用户操作门槛，模拟现实对话场景，尽量简化操作流程；语音指令，按照中性化语调发出，减少因机械感造成的心理抵触。二是时序检测，要求被检测人员在5s 内连续3 次眨眼，控制每次眨眼间隔在 1～ 3s 之间，避免被检测人员用视频、招聘等欺骗门禁系统，并适应各年龄段群体的生理反应速度。三是多帧验证，利用≥30fps 高清摄像头捕捉检测区域内人物的行为特征，包括 1 帧闭眼状态、2 帧睁眼状态的图像序列，确保采集的图像虹膜纹理清晰、睑缘闭合度 >90% ，同时以滑动窗口算法检测目标人物动作连贯性，结合微表情肌肉运动轨迹检测结果，判断是否为面具攻击。

3.3 基于LBP 与PCA 结合的人脸识别优化设计

LBP 即局部二值模式，用于描述人物面部特征图像纹理特征，并在人脸识别、纹理分割、纹理分类等方面发挥作用，突出分类能力强、灰度不变性的优势，PCA 即主成分分析技术，能将多个面部识别图像数据信息简化为少数几个综合指标，提升计算效率。

（1）训练阶段。采集人脸图像，构建人脸图像集，进行图像集训练，获取人脸数据库，每个人包括 15 张不同角度、视线、条件下的人脸图像。在图像数据训练时，加载图像程序需依托样本存放路径，访问图像编号与基本信息，再将样本名称、路径分类存放在文件“train”中。通过分块 LBP 算子描述每张人脸图像，获取更高维的表示；利用PCA 算法进行图像降维处理，得出特征脸、平均脸空间，将训练后的人脸数据再转存到文件“xml”中，支持后续人脸精准识别。

（2）识别阶段。人脸检测模块实时检测视频中每一帧人脸图像，随机保存三张清晰图像，输入人脸识别模块；创建txt 文件，保存三张情绪图像存放路径，智能楼宇门禁系统在人脸识别时结合txt 文件中图像存放路径加载图像信息。将待识别人脸图像加载输送到图像数组，加载“xml”文件，再通过LBP 算子描述待识别人脸特征，计算其LBP 特征向量，投影到特征脸空间，查找与待识别人脸最接近的人脸图像，若与文件“train”中样本的相似度＞预设阈值0.85，识别成功，在成功识别2 张或者3 张图像时，打开门禁系统。

结语：综上，文章就智能楼宇门禁系统的人脸识别与优化展开了深入探究，以上提出的各类观点、对策是基于文献、研究与创新性应用，具备较高可行性，发挥了人脸识别的更好作用，提升了门禁系统安全性，规避了很多安全风险。

参考文献：

[1]吴立军，宁睿，侯德华，等.基于人脸识别的智能门禁系统设计[J].河南科技，2021，40（26）：19-21.

[2]王丽君，路一平.基于人脸识别技术的智能图书馆门禁系统研究[J].信息与电脑，2023，35（1）：159-161.

[3]李博.基于嵌入式人脸识别的高校图书馆智能门禁系统设计[J].现代电子技术，2021，44（4）：49-53

[4]冯政寿.基于人脸识别的新型社区智能门禁解决方案[J].物联网技术，2025，15（3）：136-138

[5]杨琪敏，刘东丽.基于人脸识别等技术的智能门禁系统应用与研究[J].现代信息科技，2024，8（5）：158-161.

[6]朱皓然，王少杰，王涛.基于Dlib 的重要场所智能门禁系统人脸识别研究[J].中国新通信，2025，27（7）：41-43.

[7]吴润强，崔景程，黄洵桢，等.基于 MindSpore 的人脸门禁系统设计[J].大学物理实验，2025，38（3）：94-99.