智能分析动态人脸识别系统技术需求书课件.doc

合集下载

人脸识别技术简介 ppt课件

人脸识别技术简介  ppt课件

识别过程
未知样本
特征 抽取
特征 比对
识别结果
已知样本 类别
特征 抽取
模板库
训练过程
9
人脸识别问题的困难性:
不同人的人脸图象具有相似的结构,相同人的人脸图象受 各种变化因素的影响很大。
1、采集设备 2、表情 3、饰物 4、发型 5、姿态 6、光照 7、年龄
……
10
多姿态人脸检测结果示例:
11
多姿态人脸检测结果示例:
人脸识别系统简介
ppt课件
1
目录
引言 人脸识别技术的基本原理 人脸识别系统简介 国际上人脸识别技术的发展趋势 总结
2
引言(I)
基于生物特征的身份认证(Biometrics):
通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身 份识别认证。
生物特征=生理特征+行为特征 生理特征(what you are?) 与生俱来,如DNA、脸像、指纹等 行为特征(what you do?)
网吧
售票窗口 车站安检口 银行柜台 小区出入口
场景
刷卡者长什么样?是否是本人?周围还有些什么人?
功能
刷卡信息与现场视频做标签绑定; 通过证件条件查询录像; 身份证信息黑名单布控; 人脸正面图片1:1、1:N 比对。
提供快速查找录像的手段,提高工作效率;
用途 人脸黑名单报警,防患于未然。
2、采集设备成本 很低,容易采 集;
3、普遍性好,人 人都有。
5
人脸识别系统分类:
识别(identification): 这是谁?
1对多比对,从计算机存储的人脸图像库中找出与输入人脸图像相
似的若干图像。

人脸识别技术ppt课件

人脸识别技术ppt课件

整理课件
8
难点五
研究面向三维人脸模型的分类与匹配技术也是一 个值得思考的问题。
整理课件
9
三维人脸深度图像前景展望:
首先,在三维人脸深度图像的预处理上,通过改进预处 理算法,可以运用ICP等配准算法,使得三维人脸在深 度图像中的成像对齐,归一化,更有利于下面特征提取 工作的进行。
其次,在三维人脸深度图像的特征提取上,还可以采用 改进的LPP算法提取人脸特征,例如带有参数的扩展 LPP算法以及正交LPP算法,在三维人脸的深度图像上 进行实验。
三维人脸识别可以克服或减轻这些因素的影响,因 而受到越来越多的重视。
整理课件
3
三维图像处理
三维人脸识别不同于二维人脸识别的关键在于所采 用的数据不同,其所具有的优势也来源于此: 1. 采集获得的脸部三维形状数据可看作是不随光照、 视图的变化而变化,且化妆等附属物对图像影响很 大而对三维数据影响不明显.因而,三维人脸识别 被认为具有光照不变、姿态不变的特性。 2. 三维数据具有显式的空间形状表征,因此在信息量 上比二维图像丰富
最后,基于三维人脸模型的特征提取方法有很多种,有 基于三维人脸模型局部特征的,还有基于三维人脸模型 整体特征的。每种特征提取方法都有其优缺点,如何充 分利用各种三维人脸的特征,将其有效的综合和组合, 是今后的一个探索方向。
整理课件
10
人脸识别技术
整理课件
1
局限性
影响人脸识别技术发展的主要因素: I. 光照
光线的强弱和光的方向是影响人脸识别的一个重要的 因素,也是比较难以攻克的科学难题。比如在使用笔记 本时,不同光线和位置情况会极大地影响具体的识别效 果。
II.表情
同一个人不同的表情对应的人脸识别效果也是不同的

人脸识别课件

人脸识别课件

04
人脸识别技术的发展趋势与挑战
人脸识别技术的性能优化
1 2 3
特征提取优化
采用更有效的特征提取方法,如深度学习技术 ,提高人脸识别的准确性和速度。
模型训练优化
利用更大量的数据和强大的计算资源,训练出 更精准、更高效的模型,提高人脸识别的准确 性和速度。
算法改进
不断研究和改进算法,提高人脸识别的准确性 和速度。
特征提取与匹配
总结词
特征提取与匹配是人脸识别技术的核心环节,其目的是从人脸图像中提取出 具有区分度的特征,并将这些特征与已知的人脸特征进行比较,从而实现对 人脸的识别。
详细描述
特征提取与匹配通常采用基于深度学习的算法,通过训练大量带标签的人脸 图像数据集来学习人脸的特征,并利用这些特征对新的未知人脸图像进行分 类和识别。
详细描述
人脸识别技术为人机交互提供了新的交互方式。通过人脸识别技术,计算机可以快速地识别人的面部 表情和情感,从而进行更加智能化的交互。在智能客服、智能助手等应用中,人脸识别技术使得人机 交互更加自然、便捷和高效。
THANKS
谢谢您的观看
02
人脸识别技术的基本原理
人脸的几何特征提取
01
基于几何特征的人脸识别方法是最早的人脸识别方法之一,也是目前仍在广泛 应用的方法之一。其主要思想是通过人脸的几何特征来识别人的身份。
02
人脸的几何特征包括眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位的形状、大小、位置等信 息。这些特征可以通过人脸图像的像素信息进行提取。
总结词
安全、可靠、实时
详细描述
人脸识别技术在安防领域发挥了重要作用。在公共场所,如机场、车站、银行等,人脸识别技术被用于监控和 报警系统,有效地防范了恐怖袭击和犯罪行为。同时,人脸识别技术也在智能楼宇、智能家居等场景中得到了 应用,提高了安全防范的可靠性。

人脸识别分解课件

人脸识别分解课件

05
人脸识别技术的发展趋势
3D人脸识别技术
3D人脸识别技术通过获取人脸的深度信息,提高了人脸识别的
01
准确性和可靠性。
02
3D人脸识别技术能够抵抗光照、角度和面部表情变化等干扰因
素,提供更稳定的识别效果。
3D人脸识别技术可以构建人脸数据库,实现快速检索和比对,
03
提高人脸识别的速度和效率。
动态人脸识别技术
人脸识别的活体检测技术
活体检测是一种重要的技术,用于区分真实的人脸和伪造的人脸,以防止恶意攻击 和欺诈行为。
活体检测技术可以通过分析人脸的纹理、颜色、形状等信息来检测是否为真实的人 脸,或者通过分析人脸动态信息来检测是否为真实的视频流。
活体检测技术可以有效地防止恶意攻击和欺诈行为,保护用户隐私和数据安全。
03
人脸识别关键技术
深度学习在人脸识别中的应用
深度学习在人脸识别中扮演着至关重要的角色, 它能够从大量的数据中自动提取有用的特征, 提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
深度学习技术可以用于人脸检测、特征提取和 比对等各个环节,其中卷积神经网络(CNN) 是最常用的一种深度学习模型。
深度学习技术还可以通过迁移学习和微调来适 应特定场景的人脸识别任务,进一步提高人脸 识别的准确率。
人脸识别的数据增强技术
01
数据增强是一种有效的技术,可以通过对原始图像进行各种变换来生成新的图 像,从而增加模型的泛化能力。
02
在人脸识别中,数据增强技术可以通过对人脸图像进行旋转、缩放、平移、翻 转等操作来生成新的图像,或者通过改变图像的亮度和对比度来增加模型的鲁 棒性。
03
数据增强技术可以有效地解决数据集不平衡和过拟合等问题,提高人脸识别的 准确率和泛化能力。

人脸识别技术(PPT46页)

人脸识别技术(PPT46页)
▪ (4) 图像文件的干扰技术。尽量去除色偏、明暗、旋转、放缩
、扭曲、截取等图像干扰。 ❖ 色偏调整 ❖ 抗明暗特征提取算法 ❖ 抗放缩特征提取算法 ❖ 图像尺寸的自动调整 ❖ 抗旋转的特征提取算法 ❖ 抗扭曲的特征提取算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (5) 海量图像文件快速算法。分为两部分,一部分是海量图像
❖…
▪ (3) 当前的人物特征与数据库中的人物特征比较。即将当前的
图像的人物特征与数据库中的人物特征进行检索比对。上述的 人物特征可以一定程度上抵抗光线、皮肤色调、色偏、倾斜、 扭曲等变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中识 别出相似的人。 ❖ 特征比对算法
❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
人脸识别技术简介与研发进展
2014年3月
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
项目概述
▪ 近年来,社会犯罪率呈逐年升高的趋势,给广大公安人员
侦破案件增加了难度。
▪ 由于罪犯群体不断扩大,要人工在数以百万计的人员照片
数据库中找出犯罪嫌疑人,不仅费时费力,还有可能造成 遗漏等情况,破案的效率大打折扣。
返回相似的图片
抽取和比对人物的 人脸、人身特征
输入图像 特征比对
特征提取
人脸、人身信息数据库
建立人物特征数据库的流程图
图像分割
准备导入图像库的图片
特征提取
数据存储
人脸、人身信息数据库
软件模型
面向技术人员: - 图像数据库的管理 - 人物特征数据管理 - 软件参数设置 - 软件运维
数据模型设计模式 1) 图像数据结构 2) 人物特征数据结构 3) 日志数据结构 4) …

人脸识别技术(PPT46页)

人脸识别技术(PPT46页)
是实际应用的一个重要方向。
人脸区域的标准化
▪ 对图像进行缩小和放大变换,得到统一大小的标准图像,
即保证了人脸大小的一致性,体现了人脸在图像平面内的 尺度不变性。
▪ 根据人脸的左右对称性,进行图像自动裁剪,使得人脸位
置在裁剪后图像的中部,提现了人脸在图像平面内的平移 不变性。
部分关键技术的效果
人脸检测 人身检测
基于人物的 人脸识别软件
面向业务用户 - 可视化界面 - 相似人物查询 - 历史查询回顾
可视化界面设计模式 1) 信息浏览方式 2) 趋势分析 3) 钻取、切片、导航 4) 交互式分析 5) …
图像特征数据库的模型
查询界面
预览界面
删除界面
……
管 理 层
通过一定的方式在特征层上建立各种管理操作

征 层
软件功能详述
▪ 特征库管理
❖ 编辑特征数据集
对选中的人物特征数据集进行编辑,调整名字、图像等。
❖ 特征数据入库
选择一个目录,将目录下的文件转换成特征数据,导入指定数据集
❖ 特征数据集预览
在软件右侧,预览选中的特征数据集中的图像。
❖ 特征数据预览
在软件左下角预览选中图像的原始信息和特征信息。
软件功能详述
中的人脸位置、大小。
▪ 涉及到矩形特征提取、机器学习、特征分类器、并行计算
等算法。
尺度不变特征提取算法
▪ 获取图像的局部特征,然后再逐个匹配,比较复杂,耗时
较长,但相对稳定。
▪ 同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化,利用特征点
来提取特征描述符,最后在特征描述符之间寻找匹配。
▪ 对于光线、噪声、轻微视角改变的容忍度也相当高。 ▪ 与并行计算相结合,进行特征提取加速、特征比对加速,

人脸识别系统介绍.ppt

人脸识别系统介绍.ppt

人脸识别系统—系统特点
人脸具有唯一性和不易被复制的良好特性,为门禁的身份鉴别提供了必要的前提,有如下特点 :
非强制性
无需用户专门配合,几乎可以在无 感知的状态下就可获取人脸图像
并发性
实际应用时,可以进行多个人脸的 分拣、判断及识别
非接触性
用户不需要和设备直接接触就能获 取人脸图像
视觉特性
符合人们的认知习惯,有“以貌识 人” 的视觉特性
第二章
? 市场分析 ? 系统架构 ? 系统适用场景 ? 系统主要技术指标 ? 系统功能
第三章
? 产品技术指标 ? 系统配置 ? 工程施工方案 ? 常见问题 ? 异常状况处理
人脸识别系统--工作原理
工作原理
人脸识别门禁工作原理 先进行人员 图像采集 ,从视频流中或图像中检测人脸和 定位人脸 ,并对图像进行噪 声过滤等 预处理 ,然后完成人脸 特征提取 ,输出识别的人脸特征点结果跟门禁系统 中的人脸资料库比对,符合则认证成功,允许通行
人脸识别系统—主流算法
主流算法
特征点算法, 是当前人脸识别门禁主流算法之一,表征特征利用人脸图像的灰度信息,通 过一些算法提取全局或局部特征(通常提取约 100个特征点) 即根据输入的人脸图像,自动定位出面部关键特征点,如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及 人脸各部件轮廓点等,如下图所示
人脸识别系统—系统主要技术指标
1
98
2
10000
3
1
4
0.1
人脸识别率
人脸注册数量
识别响应时间
环境照度适应
核心技术指标之一,通常 核心技术指标之一,通常 核心技术指标之一,通常 核心技术指标之一,要求
要求高于98%以上
要求10000以上

智能人脸识别解决方案PPT模板

智能人脸识别解决方案PPT模板
间距是字的1.5倍
请输入标题
点击此处添加文本标题,标题数字等都 可以点击文本来进行修改,顶部面板开 始可以对字号、大小、颜色等的修改行
间距是字的1.5倍
02
解决方案概述
Add some descriptions about the title here in a few short sentences.Add some descriptions about the title here in a few short sentences.Add some descriptions about the title here in a few short
08
点击此处添加文本标题,标题数字等都可以点击文 本来进行修改
07
点击此处添加文本标题,标题数字等都可以点击文 本来进行修改
06
点击此处添加文本标题,标题数字等都可以点击文 本来进修改
01 方案 05
点击此处添加文本标题,标题数字等都可以点击文 本来进行修改
02
点击此处添加文本标题,标题数字等都可以点击文 本来进行修改
请输入副标题
点击此处添加文本标题,标题数字等都可以点击文本来进行修改,顶部面板开始 可以对字号、大小、颜色等的修改行间距是字的1.5倍点击此处添加文本标题,标 题数字等都可以点击文本来进行修改,顶部面板开始可以字号、大小、颜色等的 修改行间距是字的1.5倍点击此处添加文本标题,标题数字等都可以点击文本来进 行修改,顶部面板开始可以对字号、大小、颜色等的修改行间距是字的1.5倍点击 此处添加文本标题,标题数字等都可以点击文本来进行修改,顶部面板开始可以 对字号、大小、颜色等的修改行间距是字的1.5倍
人脸识别终端支持多种识别方法的结合:除了人脸识别外,还支持声纹、音视频对讲、RFID/NFC卡、身 份证识别等其他识别方法一起提供定制解决方案

人脸识别技术应用要求PPT教学课件

人脸识别技术应用要求PPT教学课件
• 对场景加以改造,如加上补光措施、人为设计通 道、大棚等等
– 补光:类似于日光灯的柔和光, – 通道 – 大棚
2020/12/09
6
性能指标
• 人脸检测
– 检测大小:最小可检测的人脸大小为20*20 – 人脸姿态:[-30°, 30°]姿态变化的人脸 – 俯仰角度:[-10°,10°]俯仰变化的人脸 – 平面旋转:检测到[-15°, 15°]的平面旋转人脸 – 速度:对于D1大小图像,18ms/face(Intel Core 2 CPU
2020/12/09
9
性能指标
• 人脸监控
– 侦测率:正确报警的人数数目占总人数的百分 比
– 错误报警率:错误报警的人数占总人数的百分 比
– 在由二代证、数码照片、现场照片组成的1000 人的库容下,在错误报警率为0.001的情况下, 侦测率为80%
2020/12/09
10
性能指标
• 大库检索
– 首选识别率:第一候选出现比对结果的数目占 总比对次数的百分比
– 入库速度:
• v4版本:4.8万/小时
– 100万万二代证库容下,驾照测试样本的首选识 别率为89%
2020/12/09
11
2020/12/09
12
稳定性
犯性
很难
指纹
准确性高,稳定性、唯 对人有侵犯性,采集
一性
困难

人脸
非侵犯性、不易伪造、 姿态、光照、年龄等 不会遗忘、可被动采集 对性能有影响

笔迹
准确性较高,无侵犯性, 年龄心情环境等可变
采集容易
性导致准确性下降

2
人脸识别系统构成
• 人脸识别系统

人脸识别项目方案ppt课件

人脸识别项目方案ppt课件
关键指标:
• 人脸检测成功率 > 99% • 人脸识别准确率(万分之一误检率下)
95%以上 • 特征抽取时间:GPU 10~20毫秒,
CPU 100毫秒 • 单台服务器1000万底库检索时间:1s
人脸识别精度对比
品牌
0.0001
旷视科技/Face++ 98.4
腾讯云
75.5
阿里云
77
我们
97.1
FPR(False Positive Rate)
可根据客户需要,进行灵活 的组合,满足客户未来多样 化的业务需求。
本方案针对客户需求提供了深 度的软件定制,相比标准化产 品更契合客户实际需求
未来可以根据业务需求,提供 更多定制服务
需求分析 我们的方案 产品&核心技术
动态人脸识别分析系统
通过基于深度学习的人脸识别算法,对监控视频中的人物进行实时分析识别 快速识别目标的身份,触发业务单元进行精确响应 广泛应用于安防、零售、教育、金融领域
0.001
0.01
98.7
98.7
89.9
97.5
93
98.7
98.3

98.7
正测试对的两张照片来自同一人,负测试对两张照片来自不同人,正测试对241组,负测 试对约55000组
THANKS!
支持单机/集群模式,灵活应 对各种场景
可在10分钟内完成一个流动 人脸识别布控点的搭建
非接触式,人员无感知
支持黑/白名单
人脸追踪式连续抓拍,有效 避免漏拍
自动人脸抓拍存档,记录可 追溯
核心技术——人脸识别技术
优势: 1. 国际先进的深度学习技术,人脸识别精度已达国际一线水平; 2. 所有算法自主开发,拥有完全自主产权; 3. 技术成熟,已对外提供标准化服务接口。

人脸识别课件(16页)

人脸识别课件(16页)
? 图像平移 ? 图像转置 ? 图像旋转 ? 图像缩放
2 图像增强
? 直方图均衡化 ? 拉普拉斯算子 ? Log 变换 ? 伽马变换
原理:将原始图像的灰度图从比较集中的某 个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中,实 现对图像的非线性拉伸,重新分配像素值。
原理:利用图像的二次微分对图像进行蜕化, 在图像领域中微分是锐化,积分是模糊,即 利用邻域像素提高对比度。
? 最大值法
将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。这种方法转化的灰度图亮度较高。 F(i,j) = max(R(i,j), G(i,j), B(i,j))
? 平均值法
将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。这种方法得到的灰度图比较柔和。 F(i,j) = (R(i,j), G(i,j), B(i,j))/3
? 为什么归一化?
使不同成像条件(光照强度,方向,距离,姿势等)下拍摄的同一个人的照片具有一致性。图像可以抵抗 几何变换的攻击,也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换。
? 归一化的方法有哪些?
? 线性归一化
也称min-max标准化;是对原始数据的线性变换,使得结果值映射到[0,1之] 间。 缺点:如果max 和min不稳定的时候,很容易使得归一化的结果不稳定,影响后续使用效果。
人脸识别
Artificial Intelligence && Face Recognition
定义
人脸识别是基于 计算机图像处理技术 和生物特征识别技术 ,提取图像或视频中的人像特征信息 , 并将其与已知人脸进行比对,从而识别每个人的身份。它集成了人工智能、机器学习、模型理论、视 频图像处理等多样专业技术。 随着智能手机的快速普及,可以通过手机镜头在手机上做基于人脸识别的身份注册、认证、登录 等,使身份认证进程更安全、方便。由于人脸比指纹等视觉辨识度更高,所以刷脸的应用前景更广阔。

智能人脸识别系统项目解决方案教育内容PPT演示

智能人脸识别系统项目解决方案教育内容PPT演示

它生活在沙漠里,不需要水源也可以 生存, 它的形 状像手 掌一样 ,并且 满身长 着细细 的像针 一样的 刺。记 得上次 妈妈刚 买回的 仙人掌 ,不知 道是谁 把它放 在凳子 上了, 我也没 注意一 屁股坐 上去了 疼得我 嗷嗷大 叫。

设备准确率>99.8%s

智能考勤,自动生成报表,员工 不再忘记打卡,效率提升300%
01
它生活在沙漠里,不需要水源也可以 生存, 它的形 状像手 掌一样 ,并且 满身长 着细细 的像针 一样的 刺。记 得上次 妈妈刚 买回的 仙人掌 ,不知 道是谁 把它放 在凳子 上了, 我也没 注意一 屁股坐 上去了 疼得我 嗷嗷大 叫。
它生活在沙漠里,不需要水源也可以 生存, 它的形 状像手 掌一样 ,并且 满身长 着细细 的像针 一样的 刺。记 得上次 妈妈刚 买回的 仙人掌 ,不知 道是谁 把它放 在凳子 上了, 我也没 注意一 屁股坐 上去了 疼得我 嗷嗷大 叫。
LOGO
它生活在沙漠里,不需要水源也可以 生存, 它的形 状像手 掌一样 ,并且 满身长 着细细 的像针 一样的 刺。记 得上次 妈妈刚 买回的 仙人掌 ,不知 道是谁 把它放 在凳子 上了, 我也没 注意一 屁股坐 上去了 疼得我 嗷嗷大 叫。
它生活在沙漠里,不需要水源也可以 生存, 它的形 状像手 掌一样 ,并且 满身长 着细细 的像针 一样的 刺。记 得上次 妈妈刚 买回的 仙人掌 ,不知 道是谁 把它放 在凳子 上了, 我也没 注意一 屁股坐 上去了 疼得我 嗷嗷大 叫。
它生活在沙漠里,不需要水源也可以 生存, 它的形 状像手 掌一样 ,并且 满身长 着细细 的像针 一样的 刺。记 得上次 妈妈刚 买回的 仙人掌 ,不知 道是谁 把它放 在凳子 上了, 我也没 注意一 屁股坐 上去了 疼得我 嗷嗷大 叫。

智能分析动态人脸识别系统技术需求书

智能分析动态人脸识别系统技术需求书

智能分析动态人脸识别系统技术需求书智能分析动态人脸识别系统技术需求书一、项目背景随着科技的不断发展,人脸识别技术已经广泛应用于安全监控、门禁管理、智慧城市等领域。

为了提高人脸识别准确率和实时性,我们计划开发一款智能分析动态人脸识别系统。

该系统旨在实现对视频中动态人脸的识别和分析,提高安全监控领域的智能化水平。

二、需求概述1、技术架构:系统采用分层设计,包括数据采集层、数据预处理层、特征提取层、人脸识别层和结果展示层。

2、功能模块:包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、人脸识别、结果展示等功能模块。

3、数据接口:提供与视频监控设备、人脸库等外部系统的数据接口,实现数据的有效交互。

三、技术分析1、传统图像处理技术:利用图像滤波、边缘检测等算法实现人脸检测和对齐。

2、深度学习算法:采用卷积神经网络(CNN)等深度学习算法,对人脸图像进行特征提取。

3、机器学习算法:利用支持向量机(SVM)、决策树等机器学习算法,实现人脸分类和识别。

四、项目实现1、技术选型:选择开源深度学习框架,如TensorFlow、Caffe等,进行算法开发和优化。

2、数据采集:通过与视频监控设备对接,获取实时视频数据,并采集人脸库用于训练和验证。

3、数据预处理:对采集的人脸图像进行预处理,包括图像增强、去噪等操作,提高特征提取的准确性。

4、模型训练:利用大规模人脸数据集进行模型训练,优化深度学习算法的性能。

5、部署与测试:将训练好的模型部署到系统中,进行集成测试和性能评估。

五、应用场景1、安防监控:实时监测监控画面中的人脸,实现人脸识别和比对,提高安全监控的智能化水平。

2、人流管理:在公共场所如车站、商场等实现对人群的动态人脸识别,为流量统计、人群分析等提供数据支持。

3、智能交通:实现交通卡口的人脸识别,为交通管理、布控查逃等提供技术手段。

六、商业价值1、市场前景:随着人工智能技术的快速发展,动态人脸识别市场前景广阔,可广泛应用于安全监控、智慧城市、金融认证等领域。

智能人脸识别系统智能科技PPT模板

智能人脸识别系统智能科技PPT模板
单击添加标题文字
please add your title in here
点击添加描写总结
点击添加描写总结
点击添加描写总结
点击添加描写总结
添加主要观点
在此录入上述图表的综合描写说明,在此录入上述图表的综合描写说明,在此录入上述图表的综合描写说明,在此录入上述图表的综合描写说明,在此录入上述图表的综合描写说明。
标题三文字此处添加详细文本描写,建议与标题相干并符合整体语言风格,语言描写尽量简洁生动。
标题二文字此处添加详细文本描写,建议与标题相干并符合整体语言风格,语言描写尽量简洁生动。
标题四文字此处添加详细文本描写,建议与标题相干并符合整体语言风格,语言描写尽量简洁生动。
添加标题此处添加详细文本描写,建议与标题相干并符合整体语言风格,语言描写尽量简洁生动。
添加文字此处添加详细文本描写,建议与标题相干并符合整体语言风格,语言描写尽量简洁生动。
添加文字此处添加详细文本描写,建议与标题相干并符合整体语言风格,语言描写尽量简洁生动。
添加文字
此处添加详细文本描写,建议与标题相干并符合整体语言风格,语言描写尽量简洁生动。
添加标题内容
PRAT 02
单击添加标题文字
单击此处添加段落文字内容单击此处添加段落文字内容单击此处添加段落文字内容
35%
单击添加文字内容单击添加文字内容单击添加文字内容
25%
单击添加文字内容单击添加文字内容单击添加文字内容
50%
单击添加文字内容单击添加文字内容单击添加文字内容
单击添加文字内容
单击此处添加段落文字内容单击此处添加段落文字内容单击此处添加段落文字内容
请在此添加相干文字内容请在此添加相干文字内容
请在此添加相干文字内容请在此添加相干文字内容
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

智能分析(动态人脸识别)系统技术需求书一、概述动态人脸识别智能分析系统是以数字化、网络化视频监控为基础,是一种更高端的视频监控应用。

视频智能分析(动态人脸识别)系统能够自动识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够及时发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效的协助管理人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象。

视频智能分析(动态人脸识别)系统是视频监控技术发展的方向,是未来视频监控的趋势。

随着人脸识别技术的进一步发展,将人脸识别技术与数字监控系统的进一步融合,同时人脸识别与监控技术的结合在安防领域中得到了重用。

一方面在人脸识别技术已经找很多的行业领域上已经实践的证明,这项技术为安防管理业务创新提供了很大的技术支持,也为日常安保管理效率有了很大的提高和成本的节省。

以《全国监狱信息化建设规划》提出的“科技兴监”的思想为指导,随着人像技术不断的创新和发展,成熟的人像识别技术完全可以结合现在监狱管理业务,特别针对监狱人员进出管理业务,现在成熟的人像识别技术能在当中发挥巨大的作用,为监狱的相关管理做出更多有效可行的创新和改变,可以对行业内的原有业务管理流程进行优化和简化,同时也提高相关业务管理效率和质量。

二、总体要求1.功能需求★本次项目建设的人脸识别智能分析系统需要无缝接入监狱视频监控平台、监狱综合安防管理平台以及省局综合安防管理平台。

本次投标费用包括完成本次建设的新系统与原平台及系统的对接开发工作,中标方不得再向建设方申请开发费用(投标时提供纸质承诺)。

1.1 罪犯人脸识别布控需求在监狱 B 门内警戒区域,精确捕捉在布控区域内出现人员的面部特征及场所内场景,对所有出现在布控区域内的人员实施“近”距离监控。

自动抓拍出现在布控区域内人员的人脸图象,将所有的在押人员设置成布控对象,并与布控库中的对象实时比对,一旦在押人员到达该布控区域,系统会自动识别并报警。

1.2 AB 门车辆识别需求当前监狱系统AB门车辆识别采用人工检测方式,通过人工对比车牌号、车辆型号、车辆驾驶员进行管理,管理人员工作量大,容易出错,需要一套自动识别系统来减轻管理人员的工作量。

项目计划采用视频智能分析(动态人脸识别)系统,针对监狱构建了高度可靠的AB门通道出入车辆及人员身份识别,通过动态人脸识别技术对关押犯人实时监控管理等,构建一套集动态人脸识别与分析应用于一体、统一数据标准和接口规范的监狱人脸识别应用系统。

提供人脸动态识别、视频监控智能分析、监测设备运行、基于大数据技术构建一个服务管理系统,实现视频图像资源的融合汇聚、集中管控、交互整合,为构建监狱系统的“智慧大脑“奠定基础。

2.兼容性需求★建设的设备,必须具有开放性,中标方须承诺项目所涉及的软硬件需要全部免费提供开放接口及底层SDK开发包接口完全免费开放,可提供给第三方进行系统集成开发(投标时提供纸质承诺)。

3.建设要求1、设备选型时各系统应整体考虑各子系统之间的接口问题,特别是所提供设备与本系统、各子系统之间的接口满足联动的基本要求。

投标方应解决接口问题。

2、投标采用的主要设备器材需经过检验,且具备有效的试验报告和合格证。

检测的内容参照国家相关标准和并满足智能化项目监理的规定与要求。

3、系统投标方需负责系统开通调试,培训业主的操作管理人员,并负责三年的免费保养(免费保养期从系统终验通过日开始计算)。

4、本项目新建交换机和网络机柜,系用于替换原有相,中标人需将接入原交换机和网络机柜的相关设备接到新建交换机和网络机柜,实现原有系统正常运行。

6、★本项目需求书的建设内容、具体点位及设备数量等所需的各种配套设备、耗品和辅材以本次工程现场实际需求为准,其费用应包括在投标报价之内(投标时提供纸质承诺)。

4.产品要求系统所有设备应具有良好的高可靠性的运行业绩,应为国际、国内知名品牌,性价比较高,有较好的视觉提示功能,系统应采用模块化设计,不仅满足各种性能要求,而且便于系统逐步扩展。

所有相似零部件须为标准化接口产品,具有良好的可互换性,保证整个系统快速、稳定地运行;系统中标方对系统的正常运行负全部责任,并提供不低于三年的售后质量服务。

设备选型、安装实施应充分考虑监狱所在地区的实际环境和需求。

各系统的部件和材料应符合制造商提供的规格书标识的电压、电流、温度等要求,并具有短路保护功能。

设备能够运行于复杂的电力环境下,当由于电源系统切换、线路故障或地电位变化等原因引起电压幅度和相位变化时,系统设备不致受到损坏且保持正常性能。

所有电缆应接至端子排。

各端子排应有明晰的标识。

线缆应符合国家标准,根据需要环境的不同,采用不同技术规格的电缆产品。

★本项目涉及存储介质的所有产品,需提供存储介质不回收服务,当保修期内存储介质出现故障需要更换时,坏件不回收(投标时提供纸质承诺)。

本项目所有软件采用正版软件(含操作系统、业务应用软件等)。

三、建设内容1. 概述人脸是比对人体特征时最有效的分辨部位,识别特征有眼、鼻、口、眉、脸的轮廓和位置关系,脸的轮廓阴影。

动态人脸识别的优势在于其识别过程的自然性,无需用户配合,不需要用户做额外的动作,因而客户的接受程度比较高。

另外其和视频监控合作,可以快速定位视频监控中的人的视频位置,极大解放了监控人员的查找难度,毫无疑问,动态人像识别摄象机和视觉智能分析将成为监狱安防系统的“新贵”,成为人工智能在监狱领域最为重要的应用。

如下图所示,动态人像管理系统将成为智慧监狱安防平台中的一个典型应用,对外还提供接口给多个业务系统调用。

图1 视频智能分析(动态人脸识别)系统与监狱其他系统关系2.功能要求各个监狱能够通过本监狱内视频智能分析(动态人脸识别)系统实现人脸采集、人脸搜索、黑名单布控、AB门人车一致验证、徘徊分析告警、人员在岗统计、人流统计等功能,需要保证监控视频流畅、系统操作无卡顿。

要求在省司法厅、省监狱局可以利用统一的平台对各个监狱的视频智能分析(动态人脸识别)系统进行使用、管理,需要保证监控视频流畅、系统操作无卡顿(如省司法厅、省监狱局需增加平台设备,所需费用由中标人自行解决)。

3.建设范围及规模根据调研需求,本项目建设主要是 B 门会见通道、 B 门警察通道以及 B 大门 3 个室外区域以及AB门车辆通道室内区域。

共需建设8 个高清抓拍机,具体建设范围及数量如下:序号位置摄像机数量1 B门会见通道 12 B门警察通道 13 B大门 24 AB门车辆通道 44.系统架构系统总体架构如下图所示:图2 系统架构图整个系统建设采用分层结构设计,按照监狱管理的场景需求,分为四个子系统:前端人像采集子系统、网络传输子系统、监狱动态人像集成平台、监狱业务应用组成。

(1)前端人像采集子系统前端采集子系统采用支持宽动态、低照度的高清枪型摄像机或者有人脸采集功能的门禁或人脸闸机等设备,实现全天候实时监控功能。

通过可调焦距镜头保证人脸采集的角度和清晰度,在必要的情况下安装补光灯。

(2)网络传输子系统主要承担将前端设备记录的人脸信息传输到后端管理中心的任务,同时操作人员在中心平台应用远程管理软件通过该网络可对前端设备进行远程管理、状态监测及设备参数设置。

(3)监狱动态人像集成平台中心处理平台部署于核心机房,是人像智能监控系统的核心,主要由多台人像结构化引擎、人像搜索引擎、服务器组成,实现人像检测、跟踪、特征提取以及与已建立的人像库进行基于人像特征的实时比对,并提供检索和数据挖掘分析服务。

中心处理平台通过应用服务器响应人像识别应用终端(PC客户端)发起的业务请求,通过后台连接的人像结构化引擎、人像搜索引擎执行具体的业务请求,将对应的业务结果回传到人像识别应用终端。

此外,应用服务器通过数据库服务器实现人像库的创建、更新等操作,通过存储模块和流媒体服务器实现视频预览、回放以及对应于人像识别结果的视频片段及图片的调取。

另外动态人像集成平台还会和现有监狱系统的三大核心数据库:监狱管理信息库、罪犯信息库、警察信息库进行信息的同步和交换,实现以人脸为核心的监狱行业一人一档大数据系统的建立,为更多的数据挖掘提供基础。

(4)监狱业务应用针对动态人像提供的基于人像的特征比对和检索和挖掘等基础服务功能,结合监狱行业典型场景需要提供各种各样的应用服务,比如人脸采集,移动人脸采集,人脸搜索,人脸布控,人车验证,人脸点名,同行分析,GIS图片地图,路灯报警,AI 警容镜,区域碰撞分析告警,轨迹展示等。

未来随着更多的智能分析功能的成熟,可以为监狱管理部门提供更多的增值业务。

(5)安防平台对接本系统需要实现与原有安防平台、监控平台对接,实现联动报警,当在视频智能分析子系统出现告警时,应将相应告警信息进行推送,原有安防平台、监控平台也能够实现相应告警。

5.系统设计5.1 前端人脸采集子系统设计人脸抓拍摄像头监控点系统由高清人脸抓拍摄像机、防护罩、设备箱、监控杆、交换机等设备组成,应用在不同条件的场景下,会有不同的安装方式,比如壁装、借杆等。

前端部署架构如下所示:图3 前端部署架构图对于高清监控摄像头的架设,在不影响人员通行,且满足人员姿态要求范围内的前提下,摄像头的架设地点在人员行进路线的前上方为最佳。

在条件允许的情况下,对人员的行进路线进行规范,使人员流动方向单一,且同时出现在场景中的人员数量越少越好,如能达到每次仅一人出现在场景时为最佳。

摄像机高度和俯视角度主要是避免一前一后人员经过通道时,人脸重叠产生遮挡,同时需要照顾不同高矮人员经过时能正常抓拍。

图 4 安装角度示意图对于人脸抓拍摄像机的安装要求如下:(1)摄像机设在通道正前方,正面抓拍人脸,左右偏转<30 度,上下偏转<15 度;(2)建议架设高度h 大约2.0~3.5 米左右;(3)推荐摄像机的俯视角度α=10°;(4)d 和选用的不同镜头的焦距有关系,焦点在通道出入口,两眼间距像素不小于40 像素。

(5)背景颜色及图案尽量不要太复杂,单色、浅色为宜,尽量不要有玻璃等强反光物体。

人脸采集从监狱现有的人脸数据资源库完成静态人脸数据的同步导入。

另外对于来往监狱的外来登记人员信息也要实时导入。

5.2 网络传输监狱计算机网络系统要求建立覆盖监狱机关办公区与监管区范围内的局域网络,不仅要满足所有子系统数据信息的高效传递,同时要能通过监狱内部网站这一公用平台满足和其他各种功能系统的集成与应用,实现全监所有联机电脑,部门终端,省业务机关终端之间的数据传输。

动态人脸管理系统网络传输子系统实现前端采集子系统与中心处理平台之间的数据和图像信息传输,要求具有开放性和标准化,具有可靠性和先进性,以及实用性和成熟性,要求采用结构化设计,具有完备的安全保障体系,运维管理需简便。

动态人像系统的位置和具体联网情况如下:图 5 视频智能分析与其他系统之间的网络关系图动态人像识别管理系统的网络使用监狱内网系统的安防网,和外网实现物理隔离,使用政法专网和省监狱管理局联网,实现全省监狱动态人像的统一采集和统一管理。

相关文档
最新文档