科技视界SCIENCETECHNOLOGYVISION
基于人脸识别的小区门禁管理系统设计
与实现
1,2,314*
郭顺超?苗雄?元艳香
1.黔南民族师范学院计算机与信息学院，贵州?都匀?558000；
2.黔南州工业自动化与机器视觉重点实验室，贵州?都匀?558000；
3.黔南民族师范学院大数据应用与人工智能研究所，贵州?都匀?558000；
4.黔南民族师范学院数学与统计学院，贵州?都匀?558000
【摘要】为实现小区业主出入小区的智能化、安全化和人性化，文章基于最新计算机视觉技术设计并开发
了一套基于人脸识别的小区门禁管理系统。系统采用Python语言和Django框架进行编程实现，后台数据管理
采用MySQL数据库，系统核心功能通过调用百度AI提供的人脸识别接口完成业主人脸的检测与识别。系统
测试表明，该系统在提高门禁管理效率方面具有显著效果，这对于提升小区管理的智能化和社区居民的安全感
方面有较大的应用价值。
【关键词】人脸识别；小区门禁管理；Django框架；百度AI
犯罪嫌疑人追踪等方面具有较大优势，可为小区安全管
0引言
理提供强有力的技术支持。为此，为促进计算机视觉技
随着城市化进程的不断加速，小区安全管理已成为术在小区门禁管理领域的深入应用，本文基于软件工程
当前业主重点关注的焦点。传统的门禁管理方式存在着开发技术，通过编程设计并开发出了一款基于人脸识别
易被冒用、管理不便等问题，难以满足现代社会对安全的小区门禁管理系统，这对于提升小区管理的智能化和
管理的需求[1-2]。随着计算机视觉技术的不断发展，以生社区居民的安全感等方面具有十分重要的研究意义和实
物特征识别为代表的人脸识别技术以其高效、精准的特践价值。
性，成为当前改善门禁管理的重要手段之一[3-5]，并被国
内外研究者们成功应用到了大型住宅社区、商业园区、1人脸识别基础
轨道交通等场所的实践中。另外，该技术还在防止冒用、人脸识别即面部识别，是一种通过对人脸图像进行
基金项目：基于公式结构熵的可满足性问题算法研究(黔科合基础-ZK[2022]一般550)；基于多模态磁共振影像的胶质瘤分类研究(黔科
合基础-[2024]青年055)；基于人脸识别的学生课堂行为分析(黔南科合学科建设自筹(2018)16号)
作者简介：郭顺超，讲师，主要研究方向为计算机视觉、模式识别。
通信作者：元艳香，副教授，主要研究方向为人工智能、微分方程与动力系统。
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特征提取与匹配进而实现对个体身份进行识别的最新技项目应用；然后，向授权服务地址https://aip.baidubce.
术[6]。由于该技术具有识别便捷性、非侵扰性、非接触com/oauth/2.0/token发送POST请求，该URL中需提
性、不易觉察性等优势，已被广泛应用于安检安防、智供grant_type、client_id和client_secret3个参数，其
慧交通、教育考试、民生政务、智能家居、科技金融等中，grant_type固定为client_credentials，而client_id和
众多领域中。该技术的一般流程主要包括人脸检测、人client_secret则为平台自动生成的APIKey和SecretKey；
脸预处理、特征提取、特征匹配等步骤，具体如图1所最后，调用/rest/2.0/face/v3/match
示。其中，人脸检测是人脸识别的基础工作，对于后续接口实现两张图像中人脸的相似度匹配。需要注意的是，
的特