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关于系统设计毕业论文模板范文 与智能楼宇综合安全可信身份认证系统设计有关毕业论文怎么写

主题:系统设计论文写作 时间:2024-02-15

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系统设计论文参考文献:

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摘 要:随着近年来经济水平的发展,安防成为众多关注的热点,智能楼宇可信身份认证系统能够让楼宇的公共安全秩序得到更有效的保障,提升楼宇的整体管理水平,打造成新时代下的智能办公建筑.论文通过采用多生物特征识别引擎,打造可信身份认证系统,对业务逻辑和系统架构及扩展进行了详细的描述,为创造舒适、高效、环保、安全的办公环境提供了有力的技术支持.

关键词:识别;引擎;特征提取;数据库

一、前言

随着社会安保的不断完善和网络技术的不断成熟,楼宇安防不断成为人们关注的话题.如何控制人员的合法进出楼宇成为研究的相关方向,本文提出一种基于多生物特征识别引擎的可信身份认证系统,旨在对楼宇进出人员实施有效监控,通过对特征识别引擎的应用和对整体系统架构的搭建,一定程度保证楼宇合法人员的人身财产安全.

二、系统概述

多生物特征识别引擎(HISIGN Biometric IdentificationEngine, HBIE)是一款集多种生物特征识别于一身的自动识别软件,目前支持人脸、指纹、掌纹、虹膜特征识别,并且可以方便的增加或者切换特征识别算法以实现引擎的业务灵活扩展.

该多生物识别引擎可通过插件机制利用多种生物识别技术进行人员身份鉴定的比对引擎系统.该系统实现的目标是稳定、高效、便于使用.该引擎系统的后台服务主要有3 部分组成:主服务(Master)、比对服务(Matcher)和数据库服务,其中比对服务包含特征处理.如下图:

主服务(Master):向外暴露系统的功能接口,向内操纵数据库以及比对服务程序;前端对引擎发起的所有请求全部通过主服务进行处理,并分发给比对单元.主服务和比对单元、主服务和数据库的连接可在配置文件里面指定和设置.

比对单元(Matcher):负责执行主服务分配的特征处理和生物特征比对任务,其状态也是由主服务进行监控和维护.包括其健康状况和底库特征数据的同步更新;当比对单元上的底库特征数据需要重建时,比对单元将直接连接数据库进行获取,以提高性能.

数据库服务:可根据情况自行选择数据库类型和运行平台,多生物识别引擎提供了DBAdaptor 接口类,用户可根据自身需求实现DBAdaptor 类以适应不同类型的数据库.

对于基础(底库)数据的增删改查主服务将通过数据库适配器(DBAdaptor)直接对数据库进行操作,并且通知对比单元(Matcher)将相关的特征数据进行同步和更新.

三、系统结构

在业务结构上,HBIE 为各个业务应用或系统提供生物特征识别方面的服务支撑,通过抽象生物特征识别的共性实现插件式的管理和技术扩展,为软件的灵活性提供保证.

在程序逻辑结构上,HBIE 由两个程序组成:控制服务和比对服务.控制服务起着数据管理、比对服务管理、比对队列管理的作用[1];比对服务则主要负责CPU 密集计算的任务[2].

控制服务与业务应用层(HBIE 之外)可共享一份数据存储,在同一个地点放置比对所需要的特征数据,这样更加有利于整体系统的维护.

HBIE 对外通过控制服务暴露接口,业务系统只需要与控制服务进行交互.

四、系统功能

HBIE 诞生于刑侦业务领域,拓展为业务无关的多生物识别技术软件.功能上实现了指纹和掌纹的查重、正查、倒查、串查(刑侦领域术语,代表捺印指纹和现场指纹直接的交叉比对),用于身份认证主要使用人脸、指纹、虹膜进行特征身份识别[3].

同时HBIE 可接驳多种数据源,并提供了简单的数据操作接口,包括增删改查.

1 比1 验证:1 比1 验证多用于实名制验证业务中,在知道一个人身份的情况下,使用其活体采集的生物特征与该人在数据库中的特征进行验证核实,称之为1 比1 验证,例如自拍照与照进行1 比1 验证.

1 比N 识别:1 比N 识别主要应用于未知身份核查或身份查重等业务,已知一个生物特征集合,在这个集合之内找到与给定样本最为相似的身份数据,称之为1 比N 识别,其中N 的数量级支持上亿级库容.

特征提取:特征提取是将指纹、人脸等图片中提取出特征数据,使算法利用特征数据进行比对.其中特征数据是来自于原始生物信息所提取的用于比对的二进制数据,对于人脸或指纹来说,原始的生物信息也就是人脸照片和指纹图像数据,经过识别算法特征提取操作,这些图像转化为短而小的二进制数据,再通过识别算法比对操作,特征数据之间能够计算出一个相似度分值,用来表示原始的生物信息之间的相似程度,然后可以根据事先确定的阈值来决定生物信息是否来自于一个人.

文字信息过滤:应用系统在使用HBIE 的1 比N 识别功能时可能并不需要全库比对,而只需要在某一个子集中进行比对,这可以通过文字信息过滤功能得以实现.

生物信息记录里可以存储一些特征之外的文字信息,Matcher 可以利用这些信息在比对之前进行判断是否属于待比对的记录,如果需要则再进行特征数据的比对,这样在实现特定集合比对的情况下还能一定程度上提高比对的速度.文字信息项需要在HBIE 系统部署之前确定,否则如果在系统部署后需要更改,则要将所有的Matcher 数据删除重新加载.

数据一致性检查:数据一致性检查机制在HBIE 中是非常重要的一项内容,系统使用它保证了数据的可靠性,系统的高可用实现、扩展性实现都是基于数据一致性检查[4].

五、 系统扩展

HBIE 可以集群部署实现系统无单点故障,为应用提供高可用性.

在控制服务(Master)层面,可部署多个Master 程序,程序间将通过网络互相通讯,并自动选举出主控制服务,由主控制服务主要向外暴露引擎服务并且控制比对服务器,当主控制服务出现故障时,将在很短的时间内由其他的Master接管并成为新的主控制服务.

在比对服务(Matcher)层面,引擎通过部署多组比对服务在提高系统吞吐量的同时也提供了高可用的特性,在某一组比对服务出现故障时,其他比对服务可继续提供服务.

在单台比对服务器无法满足性能或者容量要求的情况下,HBIE 支持通过扩充服务器数量的方式提高系统的性能指标:

多生物识别引擎具有近似线性的水平扩展能力,通过将特征数据根据不同服务器的运算能力按权重进行分配,每个服务器将只需进行对于整个底库数据1/N 的运算量,主服务(Master)将所有的比对单元(Matcher)的比对结果融合对外返回比对结果.非线性的常量影响因素主要在于Master 的处理能力、Master 对于结果的融合能力,并且Matcher 的数据越多,Master 对结果的融合计算量将越大;还有网络IO 的影响,都是属于影响扩展能力的因素[5].

多生物识别引擎具有水平扩展增加服务器时不间断提供比对服务的能力,只是在进行数据迁移的过程中会降低一些比对引擎的服务负载能力,只要在部署之初考虑到这些因素,在初期部署就提高一些硬件水平和性能冗余,在这个引擎达到服务上限之前就进行横向扩展,就不会发生在进行横向扩展时影响到业务服务能力的事情了.

综上所述,多生物识别引擎具有平滑横向扩展能力,在不间断服务的前提条件下,可随时增加比对服务器以提高比对的速度.为了更大的横向扩展能力,系统也可以通过搭建新的比对引擎组获得充足的性能提升以满足应用系统所面临的爆炸式增长要求.

六、结语

可信身份认证技术在智能楼宇建设中的应用,保障了楼宇进出人员的严格审核,对智能楼宇的安防具有重要意义.本文通过对多生物特征识别引擎的应用与扩展,使多生物识别引擎在智能楼宇安防建设中发挥重要作用,有利于控制楼宇的人员进出.多生物识别引擎具有高效、准确、扩展功能强大等优点,对身份认证能发挥较为理想的作用.未来安防将成为众多行业的最为重要的部分,可信身份认证是未来智能楼宇安防的重要趋势.

参考文献

[1] 陈东雷. 区分服务中主动队列管理和分组调度算法研究[D]. 中南大学,2007.

[2] 李聪. 基于OpenCL 平台的DNA 序列并行比对算法的研究[D].黑龙江大学,2015.

[3] 王海增. 人脸识别技术未来将走向算法免费[J]. 中国安防,2017:26-35.

[4] 张晨东,郭进伟,刘柏众,储佳佳,周敏奇,钱卫宁. 基于Raft 一致性协议的高可用性实现[J]. 华东师范大学学报(自然科学版),2015:173-184.

[5] 黄秋兰, 李莎, 程耀东, 陈刚. 高能物理计算环境中 KVM 虚拟机的性能优化与应用[J]. 计算机科学,2015,01,15:67-70.

(作者单位:佛山市局)

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