人脸识别系统
人脸识别终端系统使用说明书
人脸识别产品使用说明2021-04目录第1章硬件说明................................................................................................................................1.1主板接口说明.......................................................................................................................1.2产品尾线接线说明...............................................................................................................第2章设备界面说明........................................................................................................................2.1界面概览...............................................................................................................................2.2进入管理界面.......................................................................................................................2.3基本参数...............................................................................................................................2.4识别参数...............................................................................................................................2.4.1测温功能....................................................................................................................2.4.2识别参数....................................................................................................................2.4.3人脸识别....................................................................................................................2.4.4身份证识别................................................................................................................2.4.5IC卡识别.....................................................................................................................2.5网络设置...............................................................................................................................2.6名单管理...............................................................................................................................2.6.1查询............................................................................................................................2.6.2添加名单....................................................................................................................2.6.3名单详情....................................................................................................................2.6.4删除名单....................................................................................................................2.7识别记录...............................................................................................................................2.7.1查找............................................................................................................................2.7.2识别详情....................................................................................................................2.7.3删除记录....................................................................................................................2.8外设配置...............................................................................................................................2.9平台设置...............................................................................................................................2.10系统维护.............................................................................................................................2.11系统信息.............................................................................................................................第1章硬件说明1.1主板接口说明1.2产品尾线接线说明第2章设备界面说明2.1界面概览设备端接入电源开机，系统会自动进入实时人脸识别界面⚫顶部区域：IP地址、设备日期、设备时间、红外成像视频；⚫中间区域：人脸识别区域、识别信息提示框；⚫底部区域：设备标语、底库人数、网络接入标识、身份证阅读器接入标识、测温模块接入标识、人员信息同步进度标识、mac地址。
人脸识别系统软件使用手册
人脸识别系统软件使用手册一、概述本手册旨在提供关于人脸识别系统软件的使用指导，帮助用户正确地使用该软件，实现人脸识别技术的功能和应用。
该人脸识别系统软件具备先进的人脸检测和识别算法，能够快速、准确地识别人脸图像，广泛应用于安全监控、身份认证、人机交互等领域。
二、软件安装与配置1、软件下载：从官方网站或授权渠道下载最新版本的人脸识别系统软件。
2、软件安装：按照安装向导完成软件的安装过程。
3、配置参数：根据实际需求，设置软件的相关参数，如人脸检测阈值、识别算法等。
三、人脸库管理1、人脸库创建：通过软件创建空的或从已有数据导入的人脸库。
2、人脸图像添加：将待识别的人脸图像添加到人脸库中。
3、人脸标签添加：为每个添加到人脸库中的人脸图像添加相应的标签。
四、人脸检测与识别1、人脸检测：通过软件对输入的图像进行人脸检测，提取出人脸区域。
2、人脸对齐：对检测到的人脸区域进行对齐处理，以提高识别准确性。
3、人脸识别：将待识别的人脸图像与人脸库中已有的标签进行比对，找出最相似的标签。
五、使用技巧与注意事项1、保持人脸库中的人脸图像清晰、正面，以提高识别准确性。
2、避免在强光、阴暗、遮挡等不良环境下进行人脸识别。
3、定期更新软件和算法，以提高人脸识别性能和效率。
4、注意保护个人隐私，避免将未经授权的图像或视频用于人脸识别。
六、常见问题与解决方案1、软件无法安装：请检查系统环境是否满足软件要求，如操作系统版本、内存等。
2、人脸无法检测：请检查输入的图像是否清晰，是否存在人脸遮挡等问题。
3、人脸无法识别：请检查待识别的人脸图像是否与已有标签的图像相似度高。
4、软件运行缓慢：请尝试优化软件性能，如降低检测和识别算法的复杂度、减少人脸库中的人脸数量等。
5、软件崩溃或异常退出：请尝试重新启动软件，或技术支持获取帮助。
七、附录6、软件用户手册：提供更详细的人脸识别系统软件使用说明和技术细节。
7、软件更新日志：记录软件更新内容和修复的问题列表。
小区人脸识别系统
小区人脸识别系统摘要随着科技的进步和社会的发展，人脸识别技术在安全监控领域得到了广泛的应用。
小区人脸识别系统作为一种新型的安全防护手段，能够有效提升小区的安全性和管理效率。
本文将从系统原理、功能特点和应用前景三个方面对小区人脸识别系统进行详细的介绍和分析。
1. 引言如今，随着城市化进程的加速，小区建设数量不断增加，而小区安全问题也逐渐凸显。
传统的门禁系统已经无法满足小区安全管理的需求，而小区人脸识别系统的出现为小区安全管理带来了全新的解决方案。
2. 系统原理小区人脸识别系统是基于人脸识别技术和智能算法的一种安全监控系统。
系统主要由人脸采集设备、人脸识别算法引擎和门禁控制设备组成。
首先，人脸采集设备通过摄像头采集进入小区的居民和访客的人脸图像，并将其传输至人脸识别算法引擎。
然后，人脸识别算法引擎使用先进的人脸识别算法对人脸图像进行比对和识别，判断人脸是否为小区内居民或已授权的访客。
最后，门禁控制设备根据识别结果进行门禁的自动开启或拒绝。
3. 功能特点3.1 登记管理功能小区人脸识别系统可以通过居民信息和访客登记的方式进行人脸信息的录入和管理。
居民信息包括姓名、身份证号码等基本信息，系统将根据居民提供的信息将其人脸图像与个人信息关联起来，方便日后的身份识别和管理。
对于访客，系统可以通过访客登记将其人脸信息暂时录入系统，以确保访客在小区内的安全性和管理。
3.2 门禁控制功能小区人脸识别系统可以实现门禁控制的自动化管理。
当居民或授权访客在门禁设备前出现时，系统将通过比对人脸图像和已注册信息来判断是否可进入小区。
如果是居民或授权访客，门禁将自动开启；如果是陌生人，门禁将拒绝其进入。
这种门禁控制方式不仅提升了小区的安全性，还能够避免居民因携带门禁卡或忘记密码等问题而导致的麻烦。
3.3 安全事件警报功能小区人脸识别系统可以对异常事件进行实时监控和警报。
当系统检测到未注册的人脸进入小区时，会自动触发警报，将异常事件及时上报给安全管理人员。
人脸识别系统
人脸识别系统人脸识别技术是一种基于人脸图像特征进行身份识别的技术。
它通过图像采集、人脸检测、特征提取和匹配等步骤，对人脸进行自动识别和验证。
随着科技的进步，人脸识别系统在各个领域得到了广泛的应用，例如安防、金融、社交媒体等。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术主要基于人脸的独特性。
每个人的面部特征都是独一无二的，包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置、形状和轮廓等特征。
人脸识别系统通过采集人脸图像，提取出这些特征并进行模式匹配，从而辨识出人脸的身份信息。
二、人脸识别技术的应用1. 安防领域人脸识别系统广泛应用于安防领域，通过将人脸识别技术与监控摄像头相结合，可以实现自动识别进入区域的人员身份，提高安全性和效率。
例如，一些高安全性的场所如银行、机场等常常采用人脸识别技术，对出入人员进行身份核验，以防止非法入侵和犯罪活动。
2. 金融领域人脸识别技术在金融领域的应用也越来越广泛。
通过将人脸识别系统与银行的自助服务设备相结合，可以实现用户身份的自动认证，提高交易的便利性和安全性。
此外，人脸识别技术还可以用于金融机构的反欺诈工作，及时发现和阻止各类金融欺诈行为。
3. 社交媒体随着社交媒体的普及，人脸识别技术在社交媒体中的应用也逐渐增多。
一些社交媒体平台利用人脸识别技术，提供自动人脸标注、人脸搜索和人脸表情分析等功能，丰富了用户的社交体验。
用户可以通过人脸识别技术将自己的面孔与朋友进行关联，并实现自动识别和标注。
三、人脸识别技术面临的挑战虽然人脸识别技术在各个领域的应用前景广阔，但也面临一些挑战。
其中包括以下几个方面：1. 环境因素的影响光照、角度、遮挡等环境因素对人脸图像的采集和识别造成了很大的影响。
例如，在低光环境下或者人脸部分被遮挡时，人脸识别系统可能无法准确地提取人脸特征，从而影响系统的准确性和鲁棒性。
2. 隐私问题随着人脸识别技术的普及，一些隐私问题也逐渐浮出水面。
人们担心个人的面部特征可能被滥用或泄露，从而带来安全风险。
人脸识别门禁系统方案
人脸识别门禁系统方案第1篇人脸识别门禁系统方案一、背景随着科技的发展，人工智能技术逐渐深入到社会的各个领域。
人脸识别作为生物识别技术的一种，凭借其便捷性、准确性和安全性，被广泛应用于各类场所。
本方案旨在制定一套合法合规的人脸识别门禁系统方案，以保障人员和财产的安全，提高管理效率。
二、目标1. 实现对人员和车辆的快速、准确识别。
2. 提高人员和财产的安全性。
3. 降低管理成本，提高管理效率。
4. 遵守国家法律法规，保护个人隐私。
三、系统设计1. 系统架构本方案采用分布式架构，分为前端设备、传输网络和后端管理平台三部分。
2. 前端设备前端设备主要包括人脸识别摄像机、门禁控制器、电子锁等。
人脸识别摄像机采用先进的深度学习算法，实现对人脸的快速、准确识别。
3. 传输网络传输网络采用有线和无线相结合的方式，确保数据传输的稳定性和安全性。
4. 后端管理平台后端管理平台负责对前端设备进行统一管理，包括人员信息管理、权限控制、数据统计等。
四、功能模块1. 人脸识别模块采用先进的人脸识别算法，实现对人脸的检测、跟踪和识别。
2. 权限管理模块对不同人员进行权限分级，实现精细化管理。
3. 数据统计模块统计人员出入记录、设备运行状态等数据，为管理者提供决策依据。
4. 实时监控模块实时监控前端设备运行状态，确保系统稳定运行。
5. 报警模块当发生异常情况时，如非法闯入、设备故障等，系统将及时报警。
五、合法合规性保障1. 法律法规遵守严格遵守国家关于人脸识别、个人信息保护等方面的法律法规。
2. 个人信息保护对采集到的人脸信息进行加密存储，防止泄露。
3. 透明告知在系统使用前，向用户明确告知采集目的、范围和方式，确保用户知情同意。
4. 数据安全建立完善的数据安全防护措施，防止数据被非法获取、篡改和删除。
六、实施与验收1. 设备安装按照设计方案，对前端设备进行安装、调试。
2. 系统部署在服务器上部署后端管理平台，配置相关参数。
3. 人员培训对管理人员进行系统操作、维护保养等方面的培训。
人脸识别考勤系统 毕业设计
人脸识别考勤系统毕业设计人脸识别考勤系统是一种利用现代人脸识别技术结合考勤管理系统的智能化设备。
它通过摄像头捕捉员工面部特征，将其与已注册的员工信息进行比对，确保员工的真实身份和考勤记录准确无误。
由于其高效、准确的优势，已经广泛应用于企业、学校、机关等场所。
本文将就人脸识别考勤系统的特点、设计原理以及实际应用进行深入探讨，从而为毕业设计提供指导和参考。
一、系统设计原理1.1 人脸识别技术人脸识别技术是指通过图像处理和模式识别技术，对图像中的人脸进行识别和验证。
常见的人脸识别技术包括特征提取、特征匹配和模式识别。
人脸识别系统通常包括人脸检测、人脸特征提取、特征匹配三个主要步骤。
1.2 考勤管理系统考勤管理系统是一种用于员工考勤记录管理的软件。
它可以记录员工的上下班时间、加班情况等信息，实现考勤数据的统计和分析，并生成考勤报表。
1.3 人脸识别考勤系统设计原理人脸识别考勤系统主要包括人脸采集、人脸特征提取、人脸比对和考勤记录等功能。
系统首先通过摄像头采集员工的面部图像，然后对图像进行人脸检测和特征提取，提取出人脸的关键特征点。
接着将提取出的人脸特征点与已注册的员工信息进行比对，确定员工的真实身份。
最后将员工的考勤记录保存至系统数据库中，以供考勤管理系统进行数据统计和生成报表。
二、系统特点2.1 高效性人脸识别考勤系统采用自动化识别技术，无需员工手动打卡，能够实现全天候的自动考勤记录，极大提高考勤效率。
2.2 准确性人脸识别技术在识别精度上具有很高的准确性，可以有效避免因忘记打卡、代打卡等情况导致的考勤纠纷，确保考勤记录的准确无误。
2.3 安全性人脸识别考勤系统采用个人面部特征进行识别，具有较高的防伪性，能够有效防止考勤作弊和身份冒用的情况。
2.4 数据化系统能够将员工的考勤记录自动保存至数据库中，可以方便快捷地进行考勤数据统计和分析，生成各类考勤报表，提供决策参考。
三、系统实际应用3.1 企业在企业内部，人脸识别考勤系统可以替代传统的打卡机制，提高考勤效率，减少人力成本。
人脸识别系统测试标准
人脸识别系统测试标准人脸识别系统测试标准是评估和验证该系统在识别人脸方面的准确性、稳定性和可靠性的方法。
测试标准旨在确保系统能够在各种应用场景中正确地识别人脸，并具有较高的鲁棒性。
本文将介绍一些相关的参考内容，包括测试目标、测试环境、测试数据、测试方法和评估指标。
1. 测试目标：- 准确性：评估系统对人脸的准确度，是否能够正确地识别出人脸并准确地匹配到相应的个体。
- 稳定性：考察系统在各种不同的光照、角度、表情等条件下是否具有稳定的性能，以及对遮挡、佩戴眼镜、变装等情况是否能够有效应对。
- 可靠性：检验系统的鲁棒性和可靠性，防止出现误识别、误匹配等问题，保证系统的可靠性和安全性。
2. 测试环境：- 光照条件：包括室内、室外、光线强弱等各种不同的光照条件。
- 视角变化：考察系统对人脸的角度变化（如侧面、正面、倾斜等）的适应能力。
- 遮挡情况：包括佩戴帽子、戴口罩、穿戴眼镜等遮挡物对系统的影响。
- 表情变化：测试系统对特定表情（如愤怒、开心、惊讶等）的识别准确度。
- 多人场景：考察系统对多个人脸同时出现时的识别准确性和处理效率。
3. 测试数据：- 数据来源：采集不同种族、年龄、性别、肤色等特征的数据，确保测试数据的多样性和代表性。
- 数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集，确保测试时使用的数据与训练时使用的数据分开，避免结果的偏差。
- 数据标注：对每张图像进行标注，标明图像中的人脸位置、人脸特征点（如眼睛、嘴巴等）、人脸识别结果等信息。
4. 测试方法：- 接口测试：测试系统的接口是否正常运作，包括应用程序接口（API）、网络接口等。
- 功能测试：测试系统是否能够满足功能需求，如人脸识别准确性、速度、并发处理能力等。
- 性能测试：测试系统在处理大规模数据、高并发情况下的性能表现，包括响应时间、吞吐量、资源利用率等指标。
- 安全性测试：测试系统对攻击（如欺骗、伪造、照片攻击等）的抵抗能力和安全性。
5. 评估指标：- 准确率：根据测试数据集中人脸识别结果与真实结果的比对，计算出系统的准确率。
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
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案人脸识别系统是一种通过摄像头捕捉人脸图像，并通过算法和模型对图像进行处理和匹配的技术。
它可以识别人脸的身份、性别、年龄、情绪等信息，具有广泛的应用前景，如人脸解锁、考勤打卡、门禁系统等。
本文将介绍人脸识别系统的解决方案，包括硬件设备、算法模型以及应用场景。
一、硬件设备：1.摄像头：人脸识别系统需要使用高质量的摄像头来捕获人脸图像。
应选择具有较高分辨率和感光度的摄像头，并确保其能够在不同环境下正常工作，如光线较暗或光线较亮的情况。
2.服务器：人脸识别系统需要一台服务器来存储和处理大量的人脸数据和算法模型。
服务器应具备较高的计算能力和存储空间，并能够支持多用户同时访问。
3.数据库：人脸识别系统需要一个可靠的数据库来存储人脸数据和相关信息。
数据库应具备高速读写能力和稳定性，并能够支持大规模的数据存储和查询。
4.网络设备：人脸识别系统需要使用网络设备来实现跨设备的数据传输和通信。
网络设备应具备高速稳定的数据传输能力，并能够保障系统的安全性和可靠性。
二、算法模型：1. 人脸检测与定位：人脸识别系统首先需要对图像进行人脸检测与定位，即确定人脸在图像中的位置和大小。
常用的人脸检测算法有Haar 特征、HOG特征和深度学习算法等。
2. 人脸特征提取：人脸识别系统需要从人脸图像中提取出具有区分性的特征向量。
常用的特征提取算法有PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）和DeepFace等。
3.人脸匹配与识别：人脸识别系统需要将提取出的人脸特征与数据库中的人脸特征进行匹配和识别。
常用的匹配算法有欧氏距离、余弦相似度和SVM（支持向量机）等。
4.模型优化与升级：为了提高人脸识别系统的准确性和稳定性，可以对算法模型进行优化和升级。
如使用深度学习算法，通过增加训练样本、调整网络结构和参数等方式来提高系统的性能。
三、应用场景：1.人脸解锁：人脸识别系统可以替代传统的密码或指纹解锁方式，提供更便捷和安全的解锁方式。
人脸识别系统设计
人脸识别系统设计人脸识别技术是一种通过计算机技术识别和验证人脸特征的技术。
随着科技的不断发展，人脸识别系统在各个领域得到了广泛应用，如安防领域、金融领域、社交娱乐领域等。
本文将从系统设计的角度探讨人脸识别系统的设计原理、算法、应用和挑战等方面。
一、系统设计原理人脸识别系统设计的核心原理是通过计算机视觉和模式识别技术，将输入的图像与已知的人脸特征进行匹配，从而实现对个体身份进行自动验证。
该过程主要包括图像采集与预处理、特征提取与匹配以及结果输出等步骤。
1. 图像采集与预处理在实际应用中，图像采集是一个非常关键的环节。
常见的图像采集设备包括摄像头、红外摄像头以及3D摄像头等。
为了提高图像质量和减少噪声干扰，预处理步骤通常包括去噪处理、光照补偿以及对齐校正等。
2. 特征提取与匹配特征提取是人脸识别系统中的核心环节。
常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以将人脸图像转化为高维特征向量，从而实现对人脸的唯一性描述。
匹配过程主要采用欧式距离、马氏距离等度量方法，通过与已知的人脸特征进行比对，确定输入图像中的个体身份。
3. 结果输出通过比对与匹配，系统将输出识别结果。
一般情况下，结果可以分为两类：一是判断输入图像中是否存在已知个体；二是判断输入图像中个体是否属于已知身份。
二、系统设计算法为了实现高效准确的人脸识别系统设计，需要结合多种算法进行综合应用。
1. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的降维算法，通过线性变换将高维数据转化为低维数据。
在人脸识别系统中，PCA可以将原始图像转化为低维特征向量，并保留最重要的信息。
2. 线性判别分析（LDA）线性判别分析是一种经典的模式识别算法，通过最大化类间距离和最小化类内距离，实现对样本的判别。
在人脸识别系统中，LDA可以提取最具判别性的人脸特征，提高系统的准确性。
3. 局部二值模式（LBP）局部二值模式是一种基于纹理特征的描述方法，通过对局部图像进行二值化处理，并提取纹理信息。
人脸识别系统及方法与制作流程
人脸识别系统及方法与制作流程1.数据采集：首先，需要采集一定数量的人脸图像作为数据集。
可以通过摄像机、手机或其他设备进行拍摄。
对于每个人脸，最好采集多张不同角度和表情的照片，以增加识别的准确度和鲁棒性。
2.数据预处理：采集到的人脸图像通常需要进行一些预处理，以便更好地提取特征。
例如，可以对图像进行灰度化处理、直方图均衡化、面部对齐等。
3.特征提取：在人脸识别系统中，通常使用特征提取算法来将人脸图像转换为一组有意义且容易比较的特征向量。
常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
4.特征匹配和识别：将待识别人脸的特征向量与已知数据库中的特征向量进行比对和匹配。
常用的匹配算法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
根据匹配结果，系统可以判断待识别人脸是否属于已知数据库中的一些人。
5.系统评估和优化：对于人脸识别系统来说，准确性和鲁棒性是关键指标。
在制作过程中，可以使用一些评估指标来评估系统的性能，如准确率、召回率、误识率等。
根据评估结果，可以优化算法参数和系统流程，以提高识别性能。
6.系统应用和部署：最后，将制作好的人脸识别系统应用到实际场景中。
可以将系统部署在具备计算能力的硬件设备上，如服务器、智能门禁等。
同时，也可以使用软件开发包（SDK）来集成到其他应用程序中，以便更好地实现人脸识别功能。
总的来说，人脸识别系统的制作流程主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、特征匹配和识别、系统评估和优化、系统应用和部署等环节。
制作好的人脸识别系统可以在安全门禁、手机解锁等场景中提供高效、准确和便利的人脸识别服务。
银行业的人脸识别系统
银行业的人脸识别系统随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域都得到了广泛应用，其中银行业也不例外。
人脸识别系统的引入为银行提供了更高效、更安全的服务，大大提升了用户体验。
本文将探讨银行业的人脸识别系统的应用、优势和隐忧。
一、人脸识别技术在银行的应用随着互联网金融的快速发展，越来越多的人开始选择线上银行服务。
人脸识别技术的引入，使得用户在进行身份验证时不再需要输入密码，只需通过摄像头进行人脸扫描即可完成认证。
这大大简化了认证流程，提高了操作的便利性。
此外，人脸识别技术还可以应用于银行自助服务机，让用户更方便地办理业务，无需排队等候。
二、银行业人脸识别系统的优势1.安全性提升：传统的身份验证方式，如密码、指纹等，都存在被冒用的风险。
而人脸识别技术通过对人脸特征进行识别，能够准确确认用户身份，降低了冒用风险，保障了用户资金的安全。
2.操作便利：相较于传统的认证方式，人脸识别技术无需用户记忆密码，并且可以在几秒钟内完成识别，节约了用户的时间和精力。
3.客户体验提升：银行业的人脸识别系统的引入，提高了客户的满意度，更好地满足了用户的个性化需求。
三、银行业人脸识别系统的隐忧1.个人信息泄露：银行需要通过大量的人脸图像数据训练人脸识别系统，个人的隐私信息可能被滥用或泄露。
因此，银行在收集和使用用户信息过程中需要加强保护措施，确保用户的隐私不受侵犯。
2.系统安全弱点：由于人脸识别系统使用了大量的技术算法，隐含着一定的技术安全风险。
黑客可能通过技术手段绕过人脸识别系统，进行非法操作。
因此，银行需要加强对系统的安全性监控和风险评估，及时修复潜在漏洞。
3.识别准确率问题：人脸识别技术在光线、角度、遮挡等方面的影响下，可能出现误识别或识别失败的情况。
这对于用户来说可能会造成一定的不便和困扰。
综上所述，银行业的人脸识别系统在提升安全性、操作便利性和客户体验方面具有明显优势。
然而，在应用过程中，银行也需要注意用户信息的保护和系统安全的问题。
人脸识别系统方案
人脸识别系统方案
一、背景
人脸识别是一项新兴的技术，其可以将摄入的人脸信息与已持久化存
储好的人脸信息进行验证，以确定照片中的身份。
在目前的社会安全环境下，越来越多的酒店、商场、机场行来的安全检查都采用了人脸识别技术。
1.人脸检测:人脸检测是从图像中识别出人脸的一种技术。
这项技术
可以使用经过深度学习训练的卷积神经网络算法识别出图像中的人脸区域，并返回其中心位置和检测到的脸部区域的维度以及人脸方向等相关数据。
2.人脸识别:一旦实现了人脸特征提取，就可以使用这些特征来识别
相应的人脸，这就是人脸识别。
人脸识别方面，多用到深度神经网络进行
特征提取，然后有一套统一的身份验证机制，以确保身份的准确性和真实性。
3.数据库管理:人脸识别系统至少需要一个存储体来存储所有用户特征，它可以是数据库、图片库或者其他存储介质，不管是哪一种，都需要
稳定可靠的数据存储系统，有助于快速有效的数据管理和访问。
4.报警系统：人脸识别系统中，报警系统是非常重要的一部分，它主
要通过检测异常情况来实现安全系统的功能。
人脸识别系统介绍
LV
按门点级别授权 VI P
特殊重点区域授权
按门点分组授权 按时间段授权
人脸识别系统—系统功能 活体检测（真人检测）
影像仿冒，不通过 蜡像仿冒，不通过 照片仿冒，不通过
人脸识别采用红外生体检测技术和3D真 人识别技术，彻底杜绝各种仿冒
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—和楼宇对讲的区别
门禁和楼宇对讲最大区别是功能区别，门禁的功能相对比较简单，主要是用来开关门，而 楼宇对讲则是在此基础上增加了对讲和其他功能
门禁
VS
楼宇对讲
身份认证 开门/开锁 功能 可视和对讲 成本
自动 自动 单一 无 低
人工
人工远程 遥控
多 有 高
目录
第一章
人脸识别系统概述 人脸识别工作原理 主流人脸识别算法 人脸识别系统特点 门禁对比楼宇对讲
人脸识别系统—市场划分占比
当前，人脸识别在门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的 42%左右，其次为警务系统应用，约占市场21%左右，商业和 银行约占15%，电子商务约占8%，其它类应用约占14%
人脸识别各应用占比
人脸识别应用占比
14%
8%
42%
15%
21%
门禁通道 警务系统 商业应用 电子商务 其它
人脸识别系统—系统架构 系统架构（人脸门禁）
人脸识别系统—门禁组网 门禁组网（人脸门禁）
系统可通过TCP/IP通讯端口与电脑相连，实现由控制器、通讯网络和管理 电脑所构成的功能更强大的门禁管理系统
人脸识别系统—适用场景 人脸门禁适用场景
商务楼、办公楼 园区 交通枢纽（机场、车站） 工厂、企业 社区、小区 公租房、廉租房 酒店、旅馆 政府机关、单位 医院、学校 ……
人脸识别布控系统方案
布控系统作为一种新型的安防 手段，能够实现对特定区域、 特定人员的实时监控和预警。
人脸识别技术在布控系统中的 应用，可以大大提高布控系统 的准确性和效率，从而更好地 保障社会安全。
方案设计目标与原则
设计目标
构建一个高效、准确、稳定的人脸识别布控系统，实现对特 定区域、特定人员的实时监控和预警，提高社会安全保障水 平。
维护计划
根据系统运行情况和实际需求，制定合理的维护计划，包括维护周 期、维护内容、维护人员等。
故障预防与处理
通过定期检查和维护，及时发现并处理系统潜在的故障和问题，降低 系统故障率，提高系统稳定性。
数据安全保障策略
数据加密
对系统中存储和传输的人脸识别 数据、用户信息等敏感数据进行
加密处理，确保数据安全。
通过图像增强技术，提高算法在不同光照条件下的识别率。
针对不同角度和表情的识别
02
通过训练多角度和表情的人脸图像数据，提高算法对不同角度
和表情的识别能力。
针对不同人种和年龄的识别
03
通过训练不同人种和年龄的人脸图像数据，提高算法对不同人
种和年龄的识别率。
实际应用案例分享
公安布控
在公安领域，人脸识别布控系统广泛 应用于追捕逃犯、寻找失踪人员等方 面，有效提高了公安部门的办案效率 。
准确识别人脸。
服务器与存储设备
搭建高性能的服务器集群，配置大 容量、高速度的存储设备，以满足 人脸识别布控系统对计算和存储资 源的需求。
网络设备
选用稳定、可靠的网络设备，确保 数据传输的实时性和稳定性，避免 因网络故障导致系统失效。
软件平台对接流程
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人脸识别算法
集成先进的人脸识别算法，包括人脸检测、人脸 跟踪、人脸比对等功能，以实现准确的人脸识别 。
人脸识别系统实验报告
人脸识别系统实验报告人脸识别系统实验报告引言人脸识别系统作为一种先进的生物识别技术，近年来在各个领域得到了广泛的应用。
本实验旨在探究人脸识别系统的原理、应用以及其在现实生活中的潜在问题。
一、人脸识别系统的原理人脸识别系统是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，来实现对个体身份的识别。
其基本原理是通过摄像头捕捉人脸图像，然后利用图像处理技术提取人脸的特征信息，例如人脸的轮廓、眼睛、鼻子等特征点。
接下来，系统会将提取到的特征与已有的人脸数据库进行比对，从而判断出人脸的身份。
二、人脸识别系统的应用1. 安全领域：人脸识别系统广泛应用于安全领域，如门禁系统、边境检查等。
通过将人脸识别系统与数据库相连，可以实现对特定人员的识别和监控，提高安全性和便利性。
2. 金融领域：人脸识别系统在金融领域的应用也日益增多。
例如，银行可以利用人脸识别系统来验证客户的身份，提高交易的安全性。
此外，也可以用于防止欺诈行为，如通过识别人脸来判断是否存在盗刷信用卡等行为。
3. 教育领域：人脸识别系统还可以应用于教育领域。
例如，学校可以利用人脸识别系统对学生进行考勤，提高考勤的准确性和效率。
同时，也可以用于图书馆的借阅管理，通过人脸识别系统可以方便地识别借阅者的身份。
三、人脸识别系统的潜在问题虽然人脸识别系统在各个领域有着广泛的应用，但也存在一些潜在的问题需要我们关注。
1. 隐私问题：人脸识别系统需要收集和存储大量的人脸图像数据，这可能涉及到个人隐私的泄露问题。
因此，在使用人脸识别系统时，必须要严格遵守相关的隐私保护法律和规定，确保个人隐私的安全。
2. 误识别问题：人脸识别系统在面对一些特殊情况时可能会出现误识别问题。
例如，当人脸图像质量较差、光线不足或者戴着口罩时，系统可能无法准确地识别人脸，从而导致误识别的情况发生。
3. 种族和性别偏差：由于人脸识别系统的训练数据集可能存在种族和性别偏差，导致系统在不同种族和性别的人脸识别上存在一定的误差。
人脸识别技术的算法原理及使用方法介绍
人脸识别技术的算法原理及使用方法介绍人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术，识别和验证人脸的身份信息的技术。
它已经在各个领域得到广泛应用，包括人脸解锁、人脸支付、人脸门禁系统等。
本文将介绍人脸识别的算法原理以及其使用方法。
一、算法原理1. 图像采集：人脸识别系统首先需要采集图像数据，这可以通过摄像头、摄像机或者手机等设备来完成。
采集到的图像将用于后续的特征提取和模式匹配等步骤。
2. 预处理：采集到的图像需要进行预处理，以提高后续识别的准确性和鲁棒性。
预处理包括图像的灰度化、归一化、去噪等操作。
其中，灰度化将彩色图像转化为灰度图像，归一化将图像的尺寸统一化，去噪则是为了减少背景噪声对识别结果的干扰。
3. 特征提取：特征提取是人脸识别中最关键的一步。
通过特定的算法，从预处理后的图像中提取出能够代表人脸的特征信息。
常用的特征提取算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些算法可以将图像中的人脸特征转化为数学向量，以便于后续的模式匹配和识别。
4. 模式匹配：在模式匹配阶段，通过计算图像间的相似度或者距离度量等方法，将输入图像与已有的人脸特征进行比对，以确定身份信息。
最常用的模式匹配算法是欧氏距离和余弦相似度等。
通常，系统会选择与输入图像最相似的一组特征来进行识别。
二、使用方法1. 人脸采集：人脸识别系统首先需要采集人脸图像。
在采集的过程中，保持良好的光线和角度条件有助于提高系统的准确性。
此外，多角度和多光照的采集能够更好地覆盖各种情况下的人脸特征，提高系统的鲁棒性。
2. 设置人脸库：人脸库是包含已知身份的人脸特征的数据库。
在系统的训练和测试阶段，需要将采集到的人脸特征存储在数据库中，以供后续的识别和验证使用。
同时，人脸库需要经常更新，以应对新的人脸特征。
3. 训练模型：在系统的训练阶段，使用已知身份的人脸特征进行模型的训练。
训练过程将根据预先定义的算法，提取和计算人脸特征，以建立一个可用于识别和验证的模型。
人脸识别系统技术方案(一)2024
人脸识别系统技术方案（一）引言概述：人脸识别系统技术方案（一）是一种应用于安全领域的先进技术，利用计算机视觉和模式识别技术，对输入的图像或视频中的人脸进行识别和验证。
该技术方案可以广泛应用于人脸解锁、人脸支付、人脸签到等应用场景中。
本文将从数据采集、特征提取、模型训练、系统部署以及性能优化等五个方面详细介绍人脸识别系统技术方案的具体实施步骤和关键要点。
正文：1. 数据采集：- 收集大规模人脸数据集，包括多个人脸姿态、表情、光照条件等；- 使用高清晰度摄像设备进行图像采集，并保证数据集的多样性和完整性；- 对采集的数据进行预处理，包括人脸对齐和人脸质量评估等。
2. 特征提取：- 基于深度学习的方法，通过卷积神经网络提取人脸图像的特征表示；- 利用经典的特征提取算法，如局部二值模式（LBP）和人脸关键点检测等方法提取人脸特征；- 结合不同方法的特征进行融合，提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
3. 模型训练：- 构建深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、人脸识别网络（FaceNet）等；- 使用有标签的人脸图像数据对模型进行监督式训练；- 采用数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪等操作扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。
4. 系统部署：- 搭建人脸识别系统的服务器环境，包括硬件设施和软件配置；- 利用人脸检测算法定位输入图像中的人脸区域；- 对提取的人脸特征进行比对与匹配，以验证人脸识别结果的准确性；- 集成图像处理、特征匹配、识别结果输出等功能，构建完整的人脸识别系统。
5. 性能优化：- 优化模型的网络结构和参数设置，提高模型的识别准确率和速度；- 引入硬件加速技术，如GPU并行计算，加速模型的推理过程；- 针对不同场景和应用需求，进行系统性能的调优和适配。
总结：本文详细介绍了人脸识别系统技术方案的实施步骤和关键要点。
从数据采集、特征提取、模型训练、系统部署以及性能优化等五个方面进行讲解，旨在为人脸识别系统的开发和应用提供指导和参考。
人脸识别门禁管理系统
人脸识别门禁管理系统近年来，随着科技的发展和进步，人脸识别技术在各个领域中得到广泛应用。
特别是在门禁管理领域，人脸识别门禁系统在提升安全性和便利性方面起到了积极作用。
本文将探讨人脸识别门禁管理系统的运作原理、功能特点以及在实际应用中的优势和挑战。
一、运作原理人脸识别门禁管理系统是通过采集和分析人脸图像，将其与数据库中的人脸信息进行比对以实现身份识别的一种技术。
其运作原理可以简要概括为以下几个步骤：1. 数据采集：系统使用摄像头或红外传感器等设备来采集人脸图像及相关信息，并将其转化为数字化的数据。
2. 特征提取：对采集到的人脸图像进行处理和分析，提取出人脸的独特特征，如眼睛位置、嘴巴形状等。
3. 特征比对：将提取到的人脸特征与数据库中的已知人脸特征进行比对，通过算法计算相似度或距离，并判断是否匹配。
4. 身份认证：系统根据比对结果确认身份，并进行相应的授权或拒绝操作，如开启门锁、发出警报等。
二、功能特点人脸识别门禁管理系统相较于传统的门禁系统具备以下几个显著的功能特点：1. 高度安全性：通过对人脸图像进行比对和识别，实现了非接触式的身份验证，有效防止了卡片丢失或被盗用等安全隐患。
2. 高效便捷：用户只需站在识别设备前，不需要使用卡片或密码等携带物品，即可完成身份验证，提高了通行效率和便利性。
3. 数据管理：系统可以将识别到的人脸图像和相关信息进行存储和管理，用于后续的数据分析和记录，便于安全监控和管理。
4. 多样化应用：除了门禁管理，人脸识别技术还可以应用于人员考勤、监控系统、社交网络等多个领域，扩展了其应用范围。
三、实际应用人脸识别门禁管理系统在各个行业和场所得到了广泛应用，具体体现在以下几个方面：1. 企事业单位：大型企事业单位采用人脸识别门禁系统可以更有效地管理员工出入，提升办公区域的安全性；同时，数据记录功能也有助于改进人力资源管理和绩效考核。
2. 公共交通场所：火车站、地铁站等公共交通场所使用人脸识别门禁系统可以减少人流拥堵，提高验票效率，同时也能帮助执法部门追踪嫌疑人员。
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人脸识别解决方案浙江大华技术股份有限公司解决方案部大华人脸识别解决方案目录1 人脸识别技术 (3)2 人脸识别解决方案 (4)3 第二章. 方案概述 (5)3.1 项目概况 (5)—1人脸识别技术随着平安城市基础建设的不断完善和加强前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。
对于公安行业来说数据总量不断充实的情况下如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设的二期目标。
另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式。
人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。
人脸识别技术相对于其他生物识别技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。
但相较其他识别技术具有本质的区别1.非强制性用户不需要专门配合人脸采集设备几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像这样的取样方式没有“强制性”2. 非接触性用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像3. 并发性在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别人脸识别技术流程主要包括四个组成部分分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数据匹配与识别。
人脸图像采集及检测基于人的脸部特征对输入的人脸图像或视频流,首先判断是否存在人脸如果存在人脸则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。
人脸图像预处理对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果通过人脸智能算法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。
其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征方法另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。
人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成对这些局部和它们之间结构关系的几何描述可作为识别人脸的重要特征这些特征被称为几何特征。
基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
1.1人脸识别解决方案人脸特征比对识别通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据与后端人脸库中的人脸特征数据模板进行搜索匹配通过设定一个阙值相似度超过这一阈值则把匹配得到的结果输出。
这一过程又分为两类一类是确认是一对一进行图像比较的过程另一类是辨认是一对多进行图像匹配对比的过程。
2方案概述2.1项目概况随着经济的发展城镇建设速度加快以及互联网的突飞猛进导致城市中人口密集流动人口增加引发了城市建设中的交通、社会治安、重点区域防范、网络犯罪日益突出等城市管理问题今后现代化城市的建设、网络信息必然将安全作为重中之重与城市的经济建设处于同等重要的地位。
近年来社会犯罪率呈逐年升高的趋势特别是网络犯罪更加的严重网络逃犯频频发生罪犯的犯罪手法也更加隐蔽和先进给广大公安人员侦破案件增加了难度。
同时恶性事件时有发生使人们对公共生活场所的安全感普遍降低。
同时公安人员在对通缉犯进行人工排查时如大海捞针成功率极低效果也不明显。
主要有如下实际问题首先由于罪犯群体不断扩大要在数以百万计的人员照片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其次目前公安机关侦察案件大多数仍然依靠事后追查和通缉对已经发生的案件造成的损失很难有效弥补最后如果在案发的同时即能防患于未然就能第一时间将损失控制在最小范围内。
2.2需求分析采用高效使用的人脸监控和比对系统第一可帮助公安侦查人员快速识别辨别特定人员真实身份把过去难以想象的千万级的海量照片库比对需求变成现实从而有效的为公安视频侦查、治安管理、刑侦立案等工作提供实战上的有效帮助和解决方法。
第二可帮助公安侦查人员办案时候追查和通缉真正从打变为防能够极大的减少警力资源浪费和事故发生概率。
目前人脸抓拍比对系统主要应用在以下几个方面公安治安人员黑名单比对实时报警针对一些人员密集区域如车站、地铁站、机场、社区等的关键出入口、通道等卡口位置布置人员卡口后端对重点关注人员、打防控人员进行黑名单布控通过实时视频流比对布控黑名单现人脸比对识别。
不明身份人员身份确认治安人员在日常巡逻、人员身份验证过程中避免肢体接触和冲突使用前端摄像机或手机进行抓拍后端通过数据库进行人员信息比对分析达到人员身份确认的应用。
治安或刑侦人员对流动性人口中的无合法有效身份证件、无固定住所、无正当职业或合法经济来源的人员进行非接触性身份确认。
重要点位重点人员身份排查针对一些重要管控的区域如大型保障活动政府、公安出入口等布置前端摄像机对现场进行人脸抓拍每日安排公安人员人工进行重点人员筛选排查。
2.3建设目标本章文字内容可以根据项目具体情况修改2.3.1重点人员布控重点人员包括高危人员、特殊人员等。
高危人员包括有全国在逃人员、全国违法犯罪人员特殊人员包括水客、涉恐涉案人员、涉毒人员、重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人。
本方案可通过手动或自动批量导入手段将高危人员信息导入至人脸注册库中通过摄像机实时视频检测和照片信息检索与人脸注册库内高危人脸进行实时比对识别在出现高危人员时通过平台告警方式通知公安。
公安重点人员根据地区和目的不同划分不同类型包括惯偷惯犯、涉恐、涉案、涉毒、水客等人员。
本方案可通过手动或自动批量导入手段将重点人员信息导入至人脸注册库中通过在超市、大楼、火车站、港口等出入口摄像机实时视频检测和照片信息检索与人脸注册库内高危人脸进行实时比对识别在出现高危人员时通过平台告警方式通知公安。
2.3.2高危人员布控特殊人员包括有水客、涉恐人员、涉毒人员、有重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人、重点上访人员等。
人脸识别系统将利用实时视频和身份证信息相结合的手段对出入境人士进行审查识别。
高危人员包括全国在逃人员、全国违法犯罪人员、重大犯罪前科人员、肇事肇祸精神病人等。
人脸识别系统将利用实时视频和身份证信息等手段可在火车站、汽车站、港口口岸出入口建设人脸卡口对出入境人士进行审查识别。
2.3.3敏感人群布控敏感人群包括来自特殊地区、特殊身份、特殊职业等人员如来自新疆地区人群、个别少数民族人群、长期无工作人群、非法上访人群等。
通过在出入境、关键人脸采集卡口对这些人群进行身份信息和人脸信息采集通过人脸识别系统对敏感人群的身份信息、行为轨迹、出没时间等进行管控从而做到敏感人群防控的目的。
2.3.4身份信息检索在日常巡逻、火车站身份证检查、其他民事应用中可通过单兵、手机、相机对驾驶员进行脸部拍照通过上传照片至后端进行人脸识别确认人员身份信息。
这种方式适用于未携带身份证、驾驶证的驾驶人员身份快速确认。
2.3.5身份信息查重对全国人口基本信息资源库中人员身份证进行检索比对排查一人多证的问题。
2.4 建设内容*根据具体情况编写3总体设计大华人脸识别系统采用具有完全自主知识产权的人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸抓拍算法、人脸质量评分算法及人脸识别算法、并结合配套的前端摄像机机设备和后端智能分析服务器实现了实时人脸抓拍建模、实时黑名单比对报警、事后静态人脸图片检索等功能。
本方案针对人脸注册库/人脸抓拍库小于300万、黑名单库小于30万的系统。
前端可采用普通高清摄像机也可以采用专用的人脸抓拍相机。
通过人脸检测服务器对实时视频中出现的人脸进行抓拍。
人脸识别服务器可对抓拍的照片进行数据库比对。
根据人流量和抓拍照片数量在针对多路前端相机环境时可部署人脸识别服务器并上传照片。
在方案中采集图片和结构化特征数据保存在人脸识别服务器中。
若存在大容量的采集图片和结构化特征数据保存要求时间长可扩容IPSAN存储设备保证存储容量。
3.1逻辑架构系统业务逻辑包含三块内容3.1.1人脸采集系统人脸采集系统包括专业人脸抓拍机和普通高清网络摄像机+人脸检测服务器是将前端采集到的视频图片等非结构化数据进行分析处理定位检测获取人脸图片并结合人员身份信息采集系统获取人员身份信息进行关联管理。
3.1.2人脸比对系统人脸比对系统是对人脸采集系统传输的数据进行智能分析处理进行人脸图片建模、通过人脸眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成对这些局部和它们之间结构关系的几何描述进行人脸特征数据提取入库并根据平台业务需求进行实时比对识别和事后人脸检索应用。
3.1.3人脸库人脸库包括人脸抓拍库、人脸注册库、黑名单库其中抓拍库包括场景图片场景下抠取的人脸小图、人脸特征数据是人脸采集系统采集的人脸图片存储库用于人脸比对系统进行人脸图片比对检索注册库包括标准人脸图片、人员身份信息、人脸特征数据是系统设定前公安批量导入的重点人员库用于人脸比对系统进行人脸图片比对检索黑名单库是注册库中将部分重点人员进行布控组成用于实时比对人脸采集系统传输的人脸图片。
3.1.4业务应用通过平台进行实时布控、查询检索、配置管理等功能应用。
3.1.5整体逻辑架构如下图3.2人脸三大业务库系统数据库应包含三种业务库人脸抓拍库、人脸注册库和黑名单库。
人脸抓拍库-包含抓拍现场图片、人脸小图和结构化的人脸特征数据、抓拍地点、抓拍时间等信息此类库的主要业务应用场景是图片检索比对查询目标人员的人像出没地点、时间等信息人脸注册库-主要是导入一些大规模的人像图片、结构化的人脸特征数据和身份信息如一个地级市当地的社保人像信息库等导入后主要的应用场景是图片检索比对和身份信息查询确定人员身份黑名单库-包含高危人员、特殊人员的人脸图片、结构化的人脸特征数据和人员身份信息主要的应用场景是在各个人脸卡口进行实时人流的人脸比对预警。
一般来说人脸抓拍库和人脸注册库做为静态库适用于事后查询检索目标、黑名单库作为动态库用于实时比对报警。
一个或多个黑名单也可以进行勾选布控形成具有针对性的人脸布控库与前端实时视频进行人脸比对报警。
其中抓拍库因人流量和随着时间将越来越大需根据项目情况合算存储设备大小。
黑名单库数据由公安或专业人员导入存储大小一般有微调但是不会有数量级上的变化。
3.3系统拓扑系统由前端摄像机、人脸检测服务器、人脸识别服务器、存储设备、人脸数据库、人脸识别系统平台六类设备3.3.1前端摄像机前端摄像机包括普通高清网络摄像机和专业人脸抓拍机。
普通高清网络摄像机主要实现图像采集、编码等功能。
专业人脸抓拍机不仅实现普通高清网络摄像机的所有功能其内置大华自主研发的智能分析算法还能实现对视频中人脸进行自动捕获、跟踪、抓拍等功能。