34、门禁认证与追踪系统及传感器节点匿名隐私技术

门禁认证与追踪系统及传感器节点匿名隐私技术

门禁认证与追踪系统

1. 人脸特征区域相似度计算

在门禁认证系统中，对于人脸特征区域相似度的测量是关键。传统的矩计算虽能测量多面体和非凸表面的相似度，公式如下：
[
mM(p + q) = \sum_{i}\sum_{j}i^pj^qF_{image}(i, j)
]
但计算矩需要额外的计算公式，不适合实时确认系统。因此，改进的矩公式更适用：
[
mM(p + q) = \sum_{(i,j) \in C}(i - j)^p(i - j)^q
]
由于提取的人脸特征区域与数据库中保存的特征区域并非总是完全匹配，所以设置矩的限制和临界值，并按以下公式计算相似度：
[
S_{Shape}(Q_{query}, I_{dbimage}) = w_{Shape}\left|\sum_{i = 1}^{n}(Q_{query}(mm(p + q)) i - I {dbimage}(mm(p + q))_i)\right|
]

2. 测试环境与结果

2.1 测试环境

为获得最佳结果，选择约 100 个标签数据，并选取像素难以改变的位置。使用网络摄像头进行测试，实时控制背景图像和输入图像。系统由英特尔奔腾 4 PC（CPU 2.0GHz，1G RAM，Visual C++ 6.0（Service Pack 6））运行，考虑到输入图像的传输，使用 320X240 大小的 RGB 24 位彩色图像。

2.2 测试结果