人脸布控系统
人脸识别布控系统方案
人脸识别布控考勤及门禁系统应用方案设计单位：武汉美讯华迪科技有限公司负责人：许波目录背景概述随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快，我国城市人口日趋密集，城市人口流动性也大大增加，加强对城市建设中的诸如交通管理、社会治安、重点区域防范、维稳等方面的管理迫在眉睫。
当前公安机关追逃主要靠工作人员人工去排查，由于人流量太大，要靠人工去记住犯罪嫌疑人的模样再去辨别，往往容易漏识、误识。
而如果要通过巨量的监控视频去查找、确认犯罪嫌疑人，这个工作量也会非常大，效率很低。
如何引进高新技术，快速、高效的辨别犯罪嫌疑人员，是公安机关、安保部门亟需解决的问题。
随着深度学习，大数据等新技术的发展，人脸识别的效果在某些条件下，已经超越人眼识别的效果，人脸识别技术在视频监控领域应用成为可能。
人脸生物识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术，具有更高的安全性、非接触性、直观性、识别速度快、不易被察觉等特点，在当今社会公共安全防范、逃犯追捕等领域得到了广泛的应用。
天地伟业开发的人脸布控系统，主要是针对公安对在逃人员进行追逃布控场景提出的一套解决方案。
1.专业术语人脸检测：确定图像中人脸的确切位置和大小，以方便将人脸区域从图像切割出来。
人脸抓拍:在视频中跟踪人脸，并在跟踪的过程中连续抓拍多张同一个人的人脸照片进行图片质量评估，当人脸离开检测区域时，生成图片质量最高的正面人脸照片。
人脸识别：通过计算机自动判断两幅人脸照片相似度的技术，它是人体生物识别技术的一种。
人脸建模:特征点定位算法找出脸部的各个特征点的位置，算法根据特征点的位置对人脸大小进行归一化（即将所有的人脸进行仿射变换，根据特征点的位置与一个预设的模板对齐）处理。
黑名单实时报警:系统对在特定重点场所的卡口位置抓拍的人员与布控名单数据库中的布控人员进行实时比对，如果人脸的相似度达到预设的报警阀值，系统就可以报警。
人脸属性识别:对人的肤色、性别、年龄段、穿戴等人脸信息的识别。
智慧人脸综合布控平台建设方案
智慧人脸综合布控平台建设方案一、项目背景近年来，人脸识别技术迅速发展，已经在各个领域得到广泛应用。
智慧人脸综合布控平台是在人脸识别技术基础上，针对社会治安、交通管理等领域的需求，将各种人脸数据资源整合、管理和分析，实现人脸布控、预警、比对等功能的一种智能化系统。
本项目旨在搭建一个智能、高效的人脸综合布控平台。
二、项目目标1.整合各类人脸数据资源，包括公安部门、交通管理机构、社会监控等单位的人脸信息，建立统一的数据库。
2.实现智能人脸识别和比对功能，能够快速准确地识别人脸，进行身份核验、行为分析等。
3.实现人脸布控功能，通过设定布控规则和区域，对特定人员进行实时监控和预警。
4.搭建人脸综合分析平台，将分析结果用于辅助决策，提高社会治安和交通安全管理的效率。
5.加强数据安全和隐私保护，遵循相关法律法规。
三、项目建设步骤1.建设人脸数据管理中心，整合各类人脸数据资源，确保数据的完整性和可查询性。
包括建立统一的人脸数据库、设计人脸数据接口、制定数据存储和备份方案等。
2.搭建人脸识别和比对系统，在选定的地点安装摄像头或设备，通过实时监控、抓拍等手段采集人脸数据，并与数据库中的人脸信息进行比对。
确保系统的准确率和响应速度。
3.开发人脸布控系统，在特定区域内设置布控规则，例如公共场所、交通枢纽等，对特定人员进行实时监控和报警。
建立预警机制，支持人工干预和智能推送。
4.构建人脸分析平台，通过对比不同时间段、不同地点的人脸数据，进行行为分析、异常检测等，提供更多的数据参考和辅助决策。
5.设计用户界面和功能操作界面，方便管理人员使用和配置系统。
支持实时监控、查询历史记录、导出报表等功能。
四、项目实施和运营1.项目实施过程需要与各相关单位进行密切合作，包括公安机关、交通管理部门等，确保数据的完整性和准确性。
2.项目运营过程中需要加强数据安全和隐私保护，严格遵守相关法律法规，明确数据使用范围和权限，加密敏感信息，建立访问审计机制等。
智慧社区人脸识别解决方案
智慧社区人脸安防解决方案目录1.社区人脸安防背景 (4)2.社区人脸安防设计依据及原则 (5)2.1项目设计依据 (5)2.2项目设计原则 (6)3.社区人脸安防总体解决方案 (7)3.1社区人脸安防建设内容 (7)3.2社区人脸安防建设目的 (7)3.3社区人脸安防部署图 (8)3.4社区人脸安防方案亮点 (9)4.社区人脸识别门禁管理系统 (9)4.1人脸门禁系统概述 (9)4.2人脸门禁系统优势 (9)4.3人脸门禁系统结构 (10)4.4人脸门禁系统功能 (11)4.4.1基本功能 (11)4.4.2实时监控功能 (12)4.4.3异常报警功能 (12)4.4.4联动功能 (13)4.5人脸门禁产品参数 (14)4.5.1智能动态人脸门禁一体机 (14)5.社区人脸识别视频预警系统 (15)5.1基础需求分析 (15)5.2视频预警方案介绍 (15)5.3视频预警系统架构 (15)5.4视频预警系统工作原理 (17)5.5人脸识别工作流程 (19)5.6视频预警系统功能 (19)5.6.1人脸识别实时预警功能 (19)5.6.2人脸、跟踪、去重检测功能 (20)5.6.3人脸标签浏览功能 (20)5.6.4人脸搜索功能 (20)5.6.5设备管理 (20)5.6.6 预警模板下发 (21)6.社区人脸识别访客管理系统 (21)6.1智能访客系统 (21)6.2访客系统网络结构 (22)6.3系统功能 (23)6.3.1访客登记 (23)6.3.2报警功能 (23)6.3.3表查询 (24)6.3.4预约功能 (24)6.4人脸识别访客核查机 (24)1.社区人脸安防背景随着社会经济的高速发展，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选。
而门禁系统在安全的居住环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。
目前国内的门禁系统以卡类设备、指纹设备或密码设置为主。
这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题。
安防人脸识别布控系统V10
人脸识别布控系统目录一.系统介绍 (2)二.系统架构 (2)三.系统描述 (4)四.系统清单 (5)五.系统部署 (8)六.软件操作 (13)一.系统介绍随着技术的不断发展与成熟，人脸识别技术已开始在公安、教育、政府、医疗等行业中得到广泛应用，以证件照为主体建立基础人像库，在车站、机场、智能楼宇、园区出入口、宾馆等重要场所架设人脸识别监控摄像机，形成人脸卡口，通过实时的人脸检测并与后端的黑名单库进行实时的人脸比对，一旦发现黑名单中的可疑对象即第一时间告警，可以最大限度防止各种可能危及国家安全的犯罪行为的发生。
与此同时，还可通过多个人脸卡口的协同工作，对重点关注的嫌疑犯人进行联网布控，有效提升嫌疑犯追逃的效率。
星网安防人脸识别系统提供了治安业务亟需的人脸布控应用，可广泛应用在教育、医疗、园区等行业，为用户提供快速、高效、准确的实时告警，并作为一种有效提升用户工作管理效率的手段。
二.系统架构星网安防人脸布控系统采用兼容B/S和C/S的分布式系统架构，包括前端布控网络摄像机、服务器端和客户端。
星网安防人脸布控系统分为单机版系统和网络版系统，人脸布控单机版和网络版系统都是客户端/服务器模式，单机版是把抓拍、匹配、数据库等服务全部装到一台硬件服务器中（产品直接以软硬一体的方式提供），可分析的路数比较少，1080P在4路以内，用于路数分析较少时部署。
网络版系统是把抓拍、匹配、数据库等服务模块分开安装到多台硬件服务器中，分别完成各自的功能，可分析的路数比较多，分析路数1080P在4路以上，用于路数较多时部署。
系统架构图（单机版系统）系统架构图（网络版系统）三.系统描述1、前端视频点前端视频点主要安装高清网络摄像机，实现人脸信息的采集，并通过网络传输至后端管理中心。
为保证人脸识别的效果，前端布控点所采集的图像须保证人脸的有效像素在50*50以上，为此，所选用的人脸布控网络摄像机应为分辨率在720p以上的高清摄像机，当监控区域较广、人群较密集时，应选用200万像素或更高像素的高清摄像机。
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。
人脸识别系统的功能和优点介绍
现今随着人脸识别系统的不断成熟和完善，它也被人们广泛应用于社会的公共安全防范、刑侦、技侦、网络安全、金融安全等领域。
接下来，我们就来具体了解一下。
一、人脸管理功能1、名单管理。
对名单库及库内名单进行管理。
支持用户新增、修改、删除名单库，也可以对库内名单进行新增、修改、删除等动作。
2、资源管理。
对布控点及布控点内的人脸采集摄像机、抓拍相机进行管理，可添加，修改，删除抓拍机。
3、布控管理。
支持添加、编辑、撤销布控任务。
4、任务管理。
支持对上传记录进行显示、查询及删除操作。
可显示上传图片的记录，并按姓名、证件号和建模状态查询查看建模的黑名单、总数、成功数和失败数。
二、人脸应用功能1、实时抓拍。
基于前端高清摄像机或人脸抓拍相机，通过系统或抓拍相机在实时视频中检测人脸，跟踪人脸运动轨迹，截取到最清晰的一帧进行储存。
并把抓拍人脸照片、经过时间、相机地点信息等记录在路人库中，抓拍到并储存的人脸信息可作为检索数据库使用。
2、实时预警。
支持抓拍图片与黑名单库的实时比对。
支持预警接收的设置，在预警设置里,可选择预警接收的布控任务和布控范围。
3、历史预警。
支持按布控任务、布控范围、布控对象、相似度、时间、报警确认形式进行单一条件或组合条件的查询。
4、人脸查询。
支持对动态抓拍库、静态名单库的人脸查询。
查询照片支持原图查看，详细信息查看，前后视频预览。
三、人脸识别优势1、非接触性。
人脸识别可以不接触人体，直接通过摄像头在一定距离内识别人的面部特征，达到辨别的目的，从而可以实现更大范围，更多方位的信息采集。
2、非侵扰性。
人脸识别的非接触性也为被采集者带来了非侵扰性的体验。
一方面对人脸的采集无需被采集者配合也无需工作人员干预。
另一方面人脸属于暴露在外的生物特征，对人脸的识别采集更容易被大众接受。
3、硬件基础完善。
人脸识别对硬件的需求主要体现在摄像头上，当前普及的智能手机均带有高像素的摄像头。
同时，伴随国内视频监控体系建立的逐渐完善，城市中高清晰度摄像头的密度逐渐增加，因此相比需要特定的指纹识别设备等，人脸识别的硬件基础优势更加明显。
人脸识别布控系统建设方案
人脸识别布控系统建设方案
一、背景介绍
随着科技的不断发展，人脸识别技术受到了越来越多的关注。
人脸识别技术可以帮助机构有效的实现安全布控，根据与预先设定的模板数据库进行比对，更加准确、快速的识别出待检测人员。
本文重点介绍一个基于人脸识别技术的安全布控系统的建设方案。
二、方案设计
1.硬件环境
本方案将提供硬件设备，以实现人脸识别技术的布控需求，包括摄像头、计算机服务器等，摄像头为高清摄像设备，有效捕捉人脸特征；服务器采用高端服务器，能够支持多台摄像头同时传输数据，以及处理大容量数据；同时，还需要购买存储设备，存储识别到的人脸信息，并进行数据分析。
2.软件环境
该方案采用高级人脸识别软件，根据人脸特征点和设定的参数，进行精确的识别，并能够实现实时识别，以及追踪移动人员的功能。
同时，系统需要关联数据库，以实现更多功能，比如支持更多识别算法，实现更加精确的识别，还可以与其他信息系统进行数据交互，获取更多信息。
3.部署方式
本系统部署人脸识别设备分为内网和外网两种，采用内网的方式可以更加安全的保证数据。
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。
校园出入人脸识别系统解决方案课件讲解课件
系统分析
人脸考勤功能
-人脸考勤功能
➢ 支持人脸识别考勤功能。 ➢ 可根据需求定制考勤功能模块。 ➢ 支持人脸识别信号输出功能，可与
第三方平台连动。 ➢ 可根据需求制定实现如学生上课期
间外出预警；学生晚归、未归报 警；宿舍未出报警。
系统优势
领先的识别算法
-领先的识别算法
首位命中率95%
30万底库布控
人脸左右偏移75°
98% 人脸抓拍率
人脸俯仰60°
100 张同画面人脸抓拍
1亿 静态库管理，级联支持100亿人口管理
智能感知、深度学习和视频语义结构化技术，进行人脸图片查询，实现秒级检索、快速响应，对于 侧脸、戴墨镜、戴口罩等伪装行为均可进行精确识别。 识别算法：多层次的神经网络深度学习算法，人行通道抓拍率超过98%，可同时抓拍画面内100个 以上人脸，技术业内领先。 高识别率：30万底库布控，首位命中可达到95%以上。 适应性强：人脸俯仰角正负60度，左右偏转和旋转角正负75度仍可检出。 多层次的神经网络深度学习算法，人行通道抓拍率超过98%，可同时抓拍画面内100个以上人脸， 30万底库布控，首位命中可达到95%以上，人脸俯仰角正负60度，左右偏转和旋转角正负75度仍 可检出。
非接触
快速
四大优势
并发
准确
司法需求
背景介绍 传统监控，人工翻看录像
耗费大量警力 错过追捕机会
案例：2012年周克华持枪杀人案，出动3000警力反复看视 频，最终找到线索破获
-社会需求
背景介绍
出入卡口需求
-社会需求
现有核查手段，无法在不干扰群众自由通行的情况下，快速辨别身份
背景介绍
人脸布控、车系识别与智能视频分析解决方案
10
概述
长期以来，公安机关面临着打击各种违法犯罪活动，消减对群众的生命财产安全 和社会稳定危害的重大责任和中心任务。
为了提升公安机关“发现、打击、防范、处置”四种能力，找准对敌斗争的新特 点，适应变化，找准工作切入点，创新工作模式，更好地实现“两个坚决防止”的工 作。人像动态布控系统和人像静态检索系统通过整合公安掌握的人像等海量信息资源， 嵌入到公安业务中，以各种工作场合的自动或手动采集比对设备及终端为触角，充分 地获取人员人像等重要代表特征，进行碰撞比对，以便快速发现违法犯罪人员的真实 身份、行踪轨迹、涉事线索，帮助截获重点人员、违法犯罪分子。
高清人脸识别布控器采用更强嵌入式硬件处理器、提高处理速度的同时，对 采集和识别等处理算法进行了针对性的改进升级，优化不同环境适应和大客流的 人像采集效果，同时还支持目标跟踪、外部报警传感器接口、内置缓存避免掉线 丢数据等多项实用功能，是最新型的人脸识别布控设备。
13
系统功能
一、动态人脸布控
➢ 主要功能
同时，对常住人口照片与在逃/重点关 注人员照片查重碰撞比对，挖掘“漂白” 身份的逃犯线索信息；实现常住人口存量数据的库内查重 ，挖掘虚假户籍信息、 一人多户情况。对户籍和证件信息及相片数据质量存在的历史问题进行全面摸排 和清理。
16
系统功能
二、静态人脸研判
➢ 主要功能
• 静态人像库建库管理
按需根据各种业务来源（比如人口、重
➢ 系统亮点 ➢ 产品介绍 ➢ 性能指标
5
国内领先的人脸识别技术
恶劣条件下工作
低像素人脸比对
眼镜框过滤比对
6
国内领先的人脸识别技术
二代居民身份证照布控，识别比对几年前甚至10年前的证 件照，对人脸库人脸要求低，更加有利于公安执法、破案。
2023-校园人脸识别智能控制系统建设方案V2-1
校园人脸识别智能控制系统建设方案V2校园人脸识别智能控制系统是一种可以有效提升校园管理效能的智能化技术系统，可用于学校的出入口及校园公共区域的门禁管理等方面。
在实际的建设过程中，需要按照以下步骤合理规划建设：第一步：需求调研阶段根据实际需求，可以联系相关的智能化技术公司进行咨询，了解校园人脸识别智能控制系统的具体功能和实际应用场景，并根据学校的实际情况，进行科学的规划和设计。
在这一阶段，需要与学校相关的部门进行深入的沟通，探讨具体需求和技术实现方案，并进行数据分析，明确数据管理和处理的需求。
第二步：系统设计阶段根据调研阶段中获取的需求，进行系统设计，包括硬件设备的安装位置、软件系统的功能设计、数据存储和管理方案等。
需要根据系统实际需要，选择合适的算法模型，如深度学习人脸识别算法等。
同时，需要考虑到系统的可操作性和可维护性，便于管理人员对系统进行有效的维护。
第三步：实施阶段在实施阶段中，需要先进行测试和调试，确认设备和软件系统的运作稳定和准确，确保人脸识别系统的准确性和实时性。
在安装时需要考虑设备的稳定性和安全性，以及系统的升级和维护等问题。
第四步：后续维护阶段人脸识别系统的建设过程是一个持续不断的过程，需要实时监测维护，切实解决出现的问题，并根据需要进行设备升级和系统优化。
定期进行数据备份，确保数据的完整性和安全性，并根据实际需求，进行功能更新和系统维护。
在校园人脸识别智能控制系统的建设过程中，需要结合实际需求和学校的实际情况进行科学规划，根据系统的设计和实际情况进行调整和更新，为提高校园管理效能和校园安全做出贡献。
同时，需要注意保障用户信息的安全和保护隐私。
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
1 2 3
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 。
如何使用人脸识别技术进行人员布控管理
如何使用人脸识别技术进行人员布控管理人脸识别技术作为一种先进的生物识别技术，正在在人员布控管理领域发挥着越来越重要的作用。
通过对人脸图像进行采集、比对和分析，人脸识别技术可以实现快速准确地辨认出目标人员，并进行精准的人员布控管理。
本文将介绍如何使用人脸识别技术进行人员布控管理，包括人脸采集、人脸比对与识别、布控管理等方面的内容。
首先，人脸采集是人员布控管理的第一步。
为了使人脸识别技术能够正确识别和辨认目标人员，需要采集到目标人员的标准、清晰的人脸图像。
在人脸采集过程中，应选择光线明亮、背景简洁的环境，并确保被采集的人脸图像没有模糊、遮挡或其他干扰因素。
此外，为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，可以采集多张不同角度、不同表情、不同光照条件下的人脸图像进行训练和建模。
第二，人脸比对与识别是人员布控管理的核心部分。
通过将采集到的人脸图像与已有的人脸数据库进行比对和识别，可以确定目标人员的身份并进行人员布控管理。
在人脸比对与识别过程中，需要使用相关的人脸识别算法和技术。
常见的算法包括基于特征的人脸识别方法、基于模型的人脸识别方法和基于深度学习的人脸识别方法等。
这些算法可以对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现准确的人脸比对和识别。
此外，为了增强人脸识别系统的鲁棒性和实时性，在人脸比对与识别过程中，还可以结合其他技术和手段。
例如，可以使用活体检测技术来防止假脸攻击，通过检测和识别真实人脸的生命特征，确保系统只接收到真实的人脸图像。
此外，还可以利用摄像头的实时视频流，在人脸识别过程中进行连续帧的检测和识别，提高识别的实时性和准确性。
最后，布控管理是人员布控管理的最终目标。
通过人脸识别技术，可以对目标人员进行实时监测、追踪和警示，以完成各类布控任务。
在布控管理过程中，需要建立一个完善的人脸数据库，包括目标人员的相关信息、人脸特征和识别结果等。
同时，还需要建立一套有效的警报系统和处理机制，及时响应和处理识别结果，确保人员布控管理的有效性和及时性。
20160921-SenseFace人脸布控实战平台系统
SenseFace
人脸布控实战平台系统
SenseFace Surveillance System
● 赋予视频监控系统智能化引擎
● 提供事前、事中、事后技术保障服务
● 应用于安全防范、失踪人员查找、嫌疑人追踪等领域
多路视频后端分析匹配报警多个布控任务布控告警
智能告警
深度学习
千路级视频人脸布控产品优势Advantages
千万级数据中学习出高度抽象的人脸模型上百块GPU 卡并联的深度学习平台100+1000万+
●提供动态视频分析和人脸抓拍算法●提供核心人脸比对服务
交通要道行人监控及嫌疑人抓逃娱乐场所人流监控及嫌疑人抓逃
● 关口、地铁、机场、火车站● 来往旅客实时监控
● 快速检索跟踪，比对嫌疑人● 大库人脸识别，解放人力● 酒店、商场、网吧等娱乐场所
● 人流实时监控，检测异常行为
● 快速跟踪检索，识别能力强
● 24小时无死角自主监控，解放人力
● 街道、十字路口等交通要道● 实时监控交通现场情况
● 快速检索跟踪，比对嫌疑人
典型合作伙伴Cooperative Partners。
02 商汤集团人脸布控系统
SenseBox服务器
服务器端：SenseBox服务器
CPU
Harddisk
Intel Haswell E5-2630v3 2.4G/20M/Tra
Seagate 2TB ST2000NM0023 2TB 7200RPM 128 Samsung 16GB DDR4-2133MHz DUAL RANK, ECC 12GD DDR5 显卡 Samsung 24X-DVD-RW SH-224DB
错过追捕机会 耗费大量警力
人脸布控的应用场景
交通要道
• 机场 • 火车站 • 地铁 • 码头
室外场所
• 十字路口 • 广场 • 街道 • 社区物业
娱乐场所
• 网吧 • KTV • 洗浴中心 • 会所
住宿场所
• 酒店 • 旅馆
商业场所
• 商场 • 便利店
人脸布控系统的架构
人脸布控系统的核心功能
提供的5个
技术支撑——快
• 由于深度学习神经网络规模巨大，普通CPU服务器无法满足
• 我们采用了英伟达的GPU作为硬件支持
技术支撑——快
服务器 SenseBOX服务器 普通服务器
处理器 GPU CPU
支持路数 单机16路 单机2路
技术支撑——大规模
分布式集群部署的方式，
满足大规模场景业务需求。
目录
商汤人脸布控系统 商汤人脸布控系统优势 商汤人脸布控系统产品
技术支撑——准
深度学习
• 自主研发 • 网络结构创新 • 每项百万级以上图片训练
技术支撑——准
ST：30度 GB：20度
适应多角度
双脸部遮挡
技术支撑——准
属Hale Waihona Puke 识别判别眼镜、墨镜、口罩准确度都在99%
- 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、"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、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)。
人脸布控系统介绍
人脸识别技术原理
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
其他公司可能是是靠两点定位，他们只做两个瞳孔，那样做就是在造成在人脸检测的时候，不太精确，你带墨镜的时候，他根本就检测不出来这是张人脸；而我们是基于4点定位的人脸识别，如果用我们的算法，即使你把两个眼睛遮住了，我们靠鼻尖和嘴，我们还是能把这个人脸找出来；我们靠4点来做定位，定位到人脸后，然后把人脸抠出来，抠出来后我们会提取300个特征，比如说是像瞳孔间距，鼻尖到你的眼角的距离以及跟你骨骼相关的一些特征等，然后将这些特征存到数据库里，每个人脸就是300个特征点，每个特征点我们现在是八个字节，一个人脸也就2.4K，这就比图像要小得多，所以我们现在建了人脸库以后，人脸库里存的都是2.4k 的一个数据文件，所谓的比对，就是和特征库里的特征进行比对，可能几千或者几万各特征文件去一一比对，然后找出最相似的人脸。
所以就说女士日常的这种化妆，或者是局部的垫个鼻子，这不会太影响识别，但除非说是她整个脸部的轮廓都改变比较大的话，那可能就会影响识别。
人脸识别：技术挑战
但是人脸识别没有那么完美，跟人的期望还是有一定的差距，它还是会受到一些因素的影响，那么，总结起来的有以下几个因素。
（1）可见光
光线的变化对它的识别准确性还是会有较大影响，像顺逛，逆光，日光啊，晴天，阴天，那这个在整个业界水平来看的话，没有哪家公司是能够做到完全不受光线影响的，但是我公司这两年的技术发展，在一定程度上比较好的解决了光线的影响。
（2）角度
大多数公司只能做到15度，而我们现在能够做到更广，一般我们现在是上下的话是20度到25度，左右的话是25度到30度这么一个范围可识别，但是如果仅仅是检测到人脸但是不要求我们识别，我们可以做到50度到60度这么一个更侧的角度。
（3）遮挡
遮挡包括帽子、眼镜、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素。
胡须是不会有什么影响，眼镜的话除非是那种非常大的蛤蟆镜，那可能因为脸部特征已经散失了三分之一多了，这个会影响，但如果是那种一般的小的墨镜那也是OK的，像我们正常带的这个眼镜，是没有影响的，口罩
的话，如果是一般的口罩遮住嘴巴还是可以识别，但是如果像这种很大的围巾，很大的口罩，把鼻子嘴巴都给遮住了，那这个也没办法，因为脸部特征都散失了一半了；另外年龄也有可能会影响识别，特别是很多时候，嫌疑犯是年轻时候的照片，但是可能现在已经是四五十岁了，所以说能不能跨年龄段的一个识别，也是对人脸识别的一个挑战，大多数的算法可能接受的是几年之内的一个变化，那么目前我们能够接受18岁到70岁，也就是说，只要你是青年，少年长成型了，到你不要太老，这个范围都是OK的
（4）海量人脸库
人脸库规模很大的时候，这个对算法的精度就有一个很大的要求，当人脸库规模达到100万以上，对人脸识别算法的识别精度将是一个极大的考验，而且人脸库规模越大，考验越大。
像我们公安国安的应用的话，库都是那种几百万几千万的，那么这个时候精度上不去，那肯定是没法用的了，所以说这个国内能够做海量库，既在一百万以上的这种人脸库，只有很少公司有这样的技术。
人脸识别技术优势
（1）准确率高，我公司采用全球领先的人脸识别算法，无论是跟国内的厂家还是国外的厂家对比，我公司算法的准确率都占有很大的优势。
严格讲一个算法的好与坏，是要看基于多大库来做的一个比对，是前十的命中率还是前五十的命中率，如果是单一的说我们的准确率是多少，那个是完全没任何意义。
在1万张布控库的情况下正脸识别率超过95%；在公安系统400万的一个身份证库里，可以达到92%左右的一个命中率。
（2)比对速度快，这也是我公司算法能应用在公安行业的一大优势，因为公安行业人脸库数量庞大，没有超快的比对速度是没法应用的。
我公司曾经做个测试，同样一台至强双四核的服务器，我们一秒钟是能够比对两千万张照片，而国内对手基本上几十万，或者两三百万的速率，所以这个比对速度根本就不是一个等量级的。
这个原因也是基于我们的特征文件比较小，只有2.4K，而其他公司可能会有10几k，几十K，最大的有128K的一个特征文件。
（3）受环境影响小，识别率几乎不受帽子、胡须、眼镜、发型等面部遮挡的影响在18~50年龄范围内，依旧可以保持90%以上的识别准确率；海量（百万级以上）人脸库应用场景下，人脸识别准确率高达92％。
（4）独有的性别识别和年龄识别：刚才我们提到我们除了做人脸识别，我们还做人年龄跟性别的分析。
这个可能对于公安方面的一个应用，就是可以做视频录像的一个智能分析检索。
性别识别率高于95%，年龄识别误差小于正负6岁
（5）采用分布式系统架构，单台人脸匹配服务器每秒可完成2000万张以上人脸的实时比对
与检索，支持现场采集、照片采集等多种人脸注册方式，直接从数据库里导入身份证信息的话，单台服务器每分钟可完成7000张人脸的建模。
(6)低成本的全平台解决方案，支持各种摄像头,网络摄像机不需要进行繁琐的SDK对接，只需摄像机支持标准的rtsp协议即可，而一般的网络摄像机都支持这个协议
人脸布控系统主要功能
（1）人脸抓拍功能
主要针对来自于前段摄像机的实时视频或历史视频录像，通过实时人脸检测将所有出现人脸的视频帧抓拍下来并存为图片文件，所有抓拍的人脸图片和现场图片可集中存储于抓拍服务器，所有抓拍到的人脸均可手动注册入库。
（2）人脸布控系统——针对基于实时/历史视频的人脸布控应用
可针对黑名单库里的数据进行实时布控，及时发现布控人员，无须主动配合，无须停留；内置先进的图像质量分析算法，确保抓拍人脸清晰度最高
丰富的实时告警，响应时间小于1秒，支持与公安报警系统直接对接
（3）人脸查重功能
主要针对双重户口人员，传统的用肉眼查看的方式，相当费时费力，尤其是针对上亿级的数据库，人工筛选的方式效率极其低下。
而采用基于人脸识别的人脸查重功能，可以针对两个不同的省（市）数据库，自动进行识别比对，然后把相似的人脸按顺序统计出来，然后再由人工核实下，这种方式效率极高，可以及时找出拥有多重身份的人员。
（4）人脸智能检索系统
这个也是我们针对公安来做的一套系统，人脸智能检索系统，很多时候，案发现场目击证人只能提供犯罪嫌疑人的年龄，性别和基本的面貌特征等信息，但是正常的视频存储是非常大的，用人工去一一比对排查，那工作量会很大，效率很低，而我们的视频智能检索系统，可以根据多种特征信息来做智能检索，可以通过我们的系统把视频中所有符合特征条件的人全部扣出来，然后再由人工去筛选，而且速度会很快，大大降低了工作量，提高了效率跟准确率。
技术参数：
人脸识别也可以根据用户需求，做其他开发应用
（1）人脸身份鉴权系统——针对门禁、VIP客户识别应用
无需用户刻意停留和配合，只要你通过摄像头监控区域，在几百毫秒之内我们就可以完成身份鉴权。
而且我们的算法有内嵌活体算法，不能说是让你用张照片就可以通过鉴权，我们的活体算法能够有效区别活人跟照片。
◆支持现场采集、照片采集等多种人脸注册方式
◆针对现场采集照片的人脸识别准确率可以达到99%以上
◆整个人脸识别鉴权过程时间小于200毫秒
◆可直接与门禁控制系统对接，或以短信、邮件方式通知
◆可在用户正常行走过程中完成身份鉴权过程，无须刻意停留与配合
◆内置活体人脸确认算法，可有效分辨照片和真实人脸
（2）人脸卡证通
我们的客户端一般是基于windows平台，同时另一方面我们还提供在国内一般很少有公司做的基于安卓的客户端，可以移动，这个可能对公安来讲是非常方便的，因为，比如说巡警在巡逻的时候，看到可疑人物可以随时拿着手机对他拍照进行比对，如果没网络也没关系，因为我们支持离线比对，你可以存一些重点库在你的手机里面，可以支持5000个人，可以在手机本地来识别，如果需要更大库来识别比对的话，可以通过3G网络或者是WIFI连到后端数据
库进行比对识别，因为拿手机对人直接拍摄还是有点明目张胆的，所以目前我们会把它做到单兵系统里面去，就是你的针孔摄像机或者是你的笔筒摄像机，別一个警务通，通过这个来做一个实时的识别
◆三防移动终端，内置精确人脸识别算法
◆内置身份证读卡器/IC卡读卡器
◆支持离线身份验证，验证结果可在有网络时同步到服务器端
◆身份验证时间小于500毫秒
◆本地人脸库最大可存储5000个人
◆远程人脸识别与检索耗时小于1秒
(3)手势识别
自主研发的独特人机交互技术
采用最常见的普通摄像头，无须任何额外特殊设备
通过实时的视频分析，智能感知人体的手势动作
可作为虚拟的鼠标设备
人脸识别行业应用
基于人脸识别的技术不断发展，目前这项技术已经应用在社会的各个行业：
在公安各业务领域的应用：
人脸识别应用场景：。