安防人脸识别布控系统V10
人脸识别技术在公安安防中的实时监控
人脸识别技术在公安安防中的实时监控人脸识别技术近年来在公安安防领域中得到了广泛的应用和发展。
其通过采集、分析和比对人脸图像,可以实时监控公共场所的人员活动,从而提高公安机关的防控效果。
本文将从技术原理、应用场景以及存在的挑战和问题等方面探讨人脸识别技术在公安安防中的实时监控应用。
一、技术原理人脸识别技术基于计算机视觉和模式识别的理论和方法,通过对人脸图像进行特征提取和比对,来实现对人脸身份的自动识别。
其主要分为图像采集、特征提取和模式匹配三个步骤。
首先,采集设备(如监控摄像头)会获取到公共场所中的人脸图像,并将其传输给人脸识别系统。
系统会对图像进行预处理,包括图像裁剪、灰度化、对比度调整等操作,以提高后续的特征提取和比对效果。
接下来,特征提取是人脸识别技术的核心步骤。
系统会对采集到的人脸图像进行人脸关键点定位、人脸姿态校正、人脸表情分析等操作,提取出人脸的关键特征,例如眼睛的位置、眉毛的形状、嘴唇的轮廓等。
最后,通过将已经提取到的人脸特征与数据库中的人脸模板进行比对,系统能够判断输入人脸的身份信息。
如果找到了匹配的人脸模板,系统会输出相关的身份信息,例如姓名、性别、年龄等。
二、应用场景人脸识别技术在公安安防中的实时监控应用非常广泛。
下面将介绍一些典型的应用场景。
1.人员布控:公安机关可以通过人脸识别技术对特定人员进行布控,并在公共场所进行实时监控。
一旦系统发现目标人物出现在监控区域内,系统会立即发出预警信号,提醒安保人员采取相应的行动。
2.案件破案:人脸识别技术可以通过与犯罪嫌疑人数据库进行比对,帮助公安机关快速锁定犯罪嫌疑人的行踪。
在公共场所的监控视频中,一旦发现嫌疑人的踪迹,系统能够自动识别并报警,有助于提高破案效率。
3.人员进出管理:人脸识别技术可以应用于人员进出管理,例如小区门禁系统、机场安检等。
居民、员工、旅客等人员在进出过程中,无需使用传统的卡片或密码,只需进行人脸的识别确认,以确保出入的安全可控。
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。
2024年人脸识别闸机系统解决方案
2024年人脸识别闸机系统解决方案一、引言随着科技的不断进步,人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用,尤其是在安全领域中起到了重要的作用。
人脸识别闸机系统作为一种智能化的出入管理方式,已广泛应用于机场、地铁、学校、公司等场所。
本文将就2024年人脸识别闸机系统的解决方案进行探讨。
二、系统概述2024年人脸识别闸机系统是一种基于人脸识别技术的智能安全管理系统。
其主要功能是通过摄像头对进出人员的面部进行拍摄并进行识别,从而实现出入管理的自动化和智能化。
该系统可以应用于各个场所,如机场、地铁、学校、公司等。
三、系统组成2024年人脸识别闸机系统主要由以下部分组成:1. 摄像头:系统使用高清晰度的摄像头对进出人员进行面部拍摄,确保图像质量和识别准确率。
2. 人脸识别算法:系统使用先进的人脸识别算法对面部图像进行特征提取和比对,以实现准确的人脸识别功能。
3. 数据库:系统建立一个人脸数据库,存储注册用户的面部特征信息,用于与摄像头拍摄到的面部图像进行比对。
4. 闸机:系统配备智能闸机设备,通过与人脸识别系统的联动,实现进出人员的自动识别和控制。
5. 软件平台:系统提供一套完整的软件平台,包括人脸注册管理、数据查询分析、系统监控等功能,方便系统的配置和管理。
四、系统工作流程2024年人脸识别闸机系统的工作流程如下:1. 面部拍摄:进出人员通过摄像头进行面部拍摄,系统自动抓取面部图像。
2. 特征提取:系统对面部图像进行特征提取,提取出与个人特征相关的信息,如眼睛位置、嘴巴形状等。
3. 特征比对:系统将提取到的面部特征与人脸数据库中的特征进行比对,以确定是否为注册用户。
4. 识别结果:系统根据比对结果给出识别结果,判断是否允许通过。
5. 闸机控制:系统根据识别结果控制闸机的开闭,允许通过的人员可以自由通过,不允许通过的人员则被阻止。
6. 数据管理:系统将每一次的识别记录和相关数据保存在数据库中,方便后期查询和分析。
天地伟业—人脸布控系统后端分析清单模板
4 客户端电脑
用于客户端浏览和管 理,客户根据需要自 配
0台
天地伟业
TCNR2020M7-
S2
20路1080p/20路 720p网络视频接入 支持2个硬盘接口,单 块最大8TB
0
台
前端
存储
天地伟业
TCNR2020M7-
S4
20路1080p/20路 720p网络视频接入 支持4个硬盘接口,单 块最大8TB
电源适配器
XED- S3E摄像机推荐电源, 20SF12-SJ 12V2A
0
套
小计
支架
712 配套摄像机支架
0套
3
人脸采集摄像 机
天地伟业
TC-T2372MP-S-V2
200W星光枪,含镜头 、护罩、灯,监控距
0
台
4 光纤收发器
根据实际情况配置
0对
5
交换机
小计
二、后端
根据实际情况配置
0台
1
人脸识别服务 器
0
块
6T企 业级 硬盘
6TB (IPSAN)-
YL
集中存储配置6T企业 级硬盘
0
块
6
人脸门禁考勤 软件
天地伟业
TC-S1000V4.0
人脸门禁考勤配套软 件,安装在客户端电 脑上即可运行
0
套
小计 总计
细
备注
前端3选1, 室内短距离 监控优选; 逆光条件时 前端3选1, 室内监控, 室外需单配 护罩和灯; 室内逆光条 件时需在布
天地伟业人脸识别布控系统后端分析清单明细
序号 设备名称 品牌
型号
一、前端
产品描述
数量 单位
单 价
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。
人脸识别门禁系统安装与使用手册
人脸识别门禁系统安装与使用手册第一章:概述 (3)1.1 产品简介 (3)1.2 技术参数 (3)1.3 功能特点 (3)第二章:系统安装准备 (4)2.1 安装环境要求 (4)2.2 设备清单 (4)2.3 硬件安装 (5)第三章:人脸识别设备安装 (5)3.1 设备安装位置选择 (5)3.2 设备安装步骤 (5)3.3 设备接线 (5)第四章:门禁控制器安装 (6)4.1 控制器安装位置 (6)4.2 控制器接线 (6)4.3 控制器调试 (7)第五章:软件安装与配置 (7)5.1 软件安装 (7)5.1.1 安装准备 (7)5.1.2 安装步骤 (7)5.2 系统配置 (8)5.2.1 初始化设置 (8)5.2.2 设备管理 (8)5.2.3 人员管理 (8)5.3 网络设置 (8)5.3.1 本地网络设置 (8)5.3.2 远程网络设置 (8)5.3.3 网络诊断 (8)第六章:人脸识别系统使用 (9)6.1 用户注册 (9)6.1.1 注册流程 (9)6.1.2 注意事项 (9)6.2 用户管理 (9)6.2.1 查询用户 (9)6.2.2 删除用户 (9)6.2.3 用户权限设置 (10)6.3 识别流程 (10)6.3.1 识别准备 (10)6.3.2 识别过程 (10)6.3.3 识别异常处理 (10)第七章:系统维护与故障排除 (10)7.1.1 定期检查 (10)7.1.2 软件升级 (11)7.1.3 硬件维护 (11)7.2 常见故障排除 (11)7.2.1 摄像头故障 (11)7.2.2 读卡器故障 (11)7.2.3 控制器故障 (11)7.2.4 网络故障 (11)7.3 故障处理流程 (11)7.3.1 故障发觉 (11)7.3.2 故障分析 (12)7.3.3 故障排除 (12)7.3.4 故障记录 (12)第八章:安全与隐私保护 (12)8.1 数据加密 (12)8.1.1 加密技术概述 (12)8.1.2 数据加密流程 (12)8.2 隐私保护措施 (12)8.2.1 用户数据保护 (12)8.2.2 人脸识别数据保护 (13)8.3 安全策略 (13)8.3.1 访问控制 (13)8.3.2 数据备份与恢复 (13)8.3.3 安全审计 (13)8.3.4 安全更新与维护 (13)第九章:系统升级与扩展 (13)9.1 系统升级 (13)9.1.1 升级目的 (13)9.1.2 升级方式 (14)9.1.3 升级步骤 (14)9.1.4 注意事项 (14)9.2 系统扩展 (14)9.2.1 扩展目的 (14)9.2.2 扩展方式 (14)9.2.3 扩展步骤 (14)9.3 硬件升级 (15)9.3.1 升级目的 (15)9.3.2 升级内容 (15)9.3.3 升级步骤 (15)9.3.4 注意事项 (15)第十章:售后服务与支持 (15)10.1 售后服务政策 (15)10.1.1 服务承诺 (15)10.2 技术支持 (16)10.2.1 技术支持渠道 (16)10.2.2 技术支持内容 (16)10.3 常见问题解答 (16)第一章:概述1.1 产品简介人脸识别门禁系统是一种集成了人脸识别技术、图像处理技术和智能控制技术的高科技安全管理系统。
人脸识别系统安装与调试
人脸识别系统安装与调试1. 简介本文档旨在提供关于人脸识别系统的安装与调试的步骤和指南。
人脸识别系统是一种先进的技术,可以用于安全访问控制、身份验证等领域。
正确安装和调试系统是确保其正常运行的关键步骤。
2. 安装步骤2.1 系统要求在安装人脸识别系统之前,请确保满足以下系统要求:- 操作系统:支持Windows 10或更高版本- 内存:至少8GB的RAM- 处理器:Intel Core i5或更高版本- 存储空间:至少100GB可用空间2.3 解压安装包2.4 安装系统- 打开安装文件夹,并运行安装程序。
- 按照安装向导的指示进行安装。
您可以选择安装目标文件夹和其他选项。
- 完成安装后,启动人脸识别系统。
3. 调试步骤3.1 配置摄像设备- 连接您的摄像设备到计算机。
- 打开人脸识别系统的设置界面。
- 找到摄像设备设置选项,并选择正确的摄像设备。
- 配置摄像设备的参数,如分辨率和帧率。
3.2 创建人脸数据库- 打开人脸识别系统的管理界面。
- 创建一个新的人脸数据库。
- 添加需要识别的人脸图像到数据库中。
- 对每个人脸图像进行标记和归类。
3.3 进行测试- 回到人脸识别系统的主界面。
- 开启人脸识别功能。
- 让被测试者站在摄像设备前,确保其脸部清晰可见。
- 观察系统的反应,判断识别结果是否准确。
- 根据需要调整识别参数和阈值。
4. 故障排除如果在安装和调试过程中遇到问题,请参考以下常见故障排除方法:- 确保摄像设备和计算机的连接正常。
- 检查人脸数据库中的图像是否清晰可见。
- 检查人脸识别系统的日志文件,查找错误信息。
- 尝试重新启动人脸识别系统和计算机。
以上是人脸识别系统安装与调试的基本步骤和指南。
请按照上述步骤进行操作,以确保系统能够正常工作,并根据需要进行参数调整和故障排除。
祝您顺利完成安装与调试工作!。
安防行业人脸识别技术应用方案
安防行业人脸识别技术应用方案第1章:项目背景与需求分析 (3)1.1 人脸识别技术概述 (3)1.2 安防行业应用需求 (4)1.3 项目目标与意义 (4)第2章人脸识别技术原理 (5)2.1 人脸检测与定位 (5)2.1.1 基于皮肤色彩模型的人脸检测 (5)2.1.2 基于特征分类器的人脸检测 (5)2.1.3 基于深度学习的人脸检测 (5)2.2 人脸特征提取 (5)2.2.1 基于几何特征的提取方法 (5)2.2.2 基于局部特征的提取方法 (5)2.2.3 基于深度学习特征的提取方法 (5)2.3 人脸识别算法 (6)2.3.1 支持向量机(SVM) (6)2.3.2 深度神经网络(DNN) (6)2.3.3 模型融合与集成 (6)2.4 人脸识别功能评估 (6)2.4.1 识别准确率 (6)2.4.2 误识率与拒识率 (6)2.4.3ROC曲线与AUC值 (6)2.4.4 对比实验 (6)第3章硬件设备选型与部署 (6)3.1 摄像头选择与布设 (6)3.1.1 摄像头类型选择 (7)3.1.2 摄像头布设 (7)3.2 服务器与存储设备 (7)3.2.1 服务器选型 (7)3.2.2 存储设备 (7)3.3 辅助设备选型 (8)3.3.1 网络设备 (8)3.3.2 显示设备 (8)3.3.3 控制设备 (8)3.3.4 供电设备 (8)第4章系统架构设计 (8)4.1 总体架构 (8)4.2 前端采集模块 (8)4.3 后端处理与分析模块 (9)4.4 数据存储与管理模块 (9)第5章人脸识别关键算法实现 (9)5.1 人脸检测算法 (9)5.1.1 基于皮肤色彩模型的人脸检测 (9)5.1.2 基于特征分类器的人脸检测 (9)5.1.3 基于深度学习的人脸检测 (10)5.2 特征提取算法 (10)5.2.1 主成分分析(PCA) (10)5.2.2 线性判别分析(LDA) (10)5.2.3 深度学习特征提取 (10)5.3 人脸识别算法优化 (10)5.3.1 支持向量机(SVM) (10)5.3.2 深度神经网络(DNN) (10)5.3.3 集成学习方法 (11)第6章系统功能模块设计 (11)6.1 实时监控与报警 (11)6.1.1 实时视频流处理 (11)6.1.2 人脸检测与跟踪 (11)6.1.3 实时报警 (11)6.2 历史数据查询与回放 (11)6.2.1 数据存储 (11)6.2.2 数据查询 (11)6.2.3 数据回放 (11)6.3 人脸比对与识别 (12)6.3.1 人脸特征提取 (12)6.3.2 人脸比对 (12)6.3.3 识别结果展示 (12)6.4 用户权限管理 (12)6.4.1 用户角色划分 (12)6.4.2 权限分配 (12)6.4.3 用户行为审计 (12)6.4.4 登录与认证 (12)第7章数据安全与隐私保护 (12)7.1 数据加密与传输 (12)7.1.1 数据加密 (12)7.1.2 数据传输 (13)7.2 用户隐私保护策略 (13)7.2.1 最小化数据收集 (13)7.2.2 数据脱敏 (13)7.2.3 透明告知 (13)7.2.4 用户授权 (13)7.3 安全审计与合规性 (13)7.3.1 安全审计 (13)7.3.2 合规性检查 (14)7.3.3 内部管理与培训 (14)7.3.4 应急预案 (14)第8章系统测试与优化 (14)8.1 系统测试方法与指标 (14)8.1.1 测试方法 (14)8.1.2 测试指标 (14)8.2 算法优化与调优 (15)8.2.1 模型优化 (15)8.2.2 特征提取优化 (15)8.2.3 比对策略优化 (15)8.3 系统稳定性与可靠性评估 (15)8.3.1 系统稳定性评估 (15)8.3.2 系统可靠性评估 (15)第9章项目实施与运维 (15)9.1 项目实施步骤与方法 (15)9.1.1 需求分析与方案设计 (16)9.1.2 系统开发与集成 (16)9.1.3 设备安装与调试 (16)9.1.4 系统验收与交付 (16)9.1.5 售后服务与运维 (16)9.2 系统运维管理 (16)9.2.1 运维团队建设 (16)9.2.2 系统监控与维护 (16)9.2.3 系统升级与优化 (17)9.3 售后服务与技术支持 (17)9.3.1 售后服务 (17)9.3.2 技术支持 (17)第10章行业应用案例与前景展望 (17)10.1 行业应用案例介绍 (17)10.1.1 公共安全领域 (17)10.1.2 智能家居领域 (17)10.1.3 教育行业 (17)10.1.4 医疗行业 (17)10.2 行业发展前景分析 (18)10.2.1 政策支持 (18)10.2.2 市场需求 (18)10.2.3 技术进步 (18)10.3 技术发展趋势与挑战 (18)10.3.1 技术发展趋势 (18)10.3.2 技术挑战 (18)第1章:项目背景与需求分析1.1 人脸识别技术概述人脸识别技术,作为生物识别技术的一种,通过对人脸图像的采集、处理、分析和识别,实现对个体的身份认证和特征提取。
人脸识别门禁系统产品说明书2023
人脸识别门禁系统产品说明书2023产品概述:人脸识别门禁系统是一种先进的安全技术,通过对人脸进行识别判断,实现对门禁通行的有效管理与控制。
本产品采用最新的人脸识别算法,具备高速度、高准确率和高稳定性等优点,能够满足各类场所的安全需求。
产品特点:1. 高速度:本系统采用了先进的人脸识别算法和快速处理器,能够在毫秒级时间内完成人脸图像的识别和比对,有效提高通行速度。
2. 高准确率:通过多次人脸特征点对齐和模板匹配,本系统能够准确判断用户身份并防止冒名顶替,大大提高门禁系统的安全性。
3. 高稳定性:本系统采用了成熟的硬件和软件技术,具备良好的稳定性和抗干扰能力,保证系统在各种复杂环境下的正常运行。
4. 灵活自定义:本系统支持多种通行方式的设置,可以根据不同场所的需求进行灵活配置,如人脸识别+密码、人脸识别+刷卡等多种组合方式。
产品组成:1. 人脸识别门禁设备:由高清摄像头、处理器、存储设备等组成,能够实时采集、处理和存储人脸图像数据,并将其与事先录入的人脸模板进行比对。
2. 控制器:负责设备的控制和数据传输,实现与门禁系统的无缝集成。
3. 门禁管理软件:包括系统配置、设备管理、用户管理、权限设置等功能,提供友好的用户界面和丰富的操作手册。
4. 电源供应设备:为整个系统提供稳定的电源,确保设备的正常运行。
技术参数:1. 识别距离:根据设备型号不同,识别距离可达0.5米至3米。
2. 识别速度:平均0.2秒/人。
3. 识别角度:支持0°至±30°水平角度范围内的人脸识别。
4. 存储容量:根据设备型号不同,存储容量可达1万至10万个人脸模板。
5. 通信接口:支持TCP/IP、RS485等多种通信接口。
6. 工作温度:-20℃至60℃。
应用场景:人脸识别门禁系统广泛应用于各类公共场所,如公司企事业单位、学校、医院、政府机关等。
通过该系统的安装与使用,可以提高园区、企业、学校等场所的安全等级,有效控制人员出入,防止非法闯入和盗窃事件的发生,保护人员和财产的安全。
安全防范系统视频监控人脸识别系统技术要求
安全防范系统视频监控人脸识别系统技术要求1范围本标准规定了安全防范领域视频监控人脸识别系统的基本构成、功能要求、性能测试要求以及供电、防雷、接地、安全性、可靠性、电磁兼容性、环境适应性等要求,是设计、验收安全防范用视频监控人脸识别系统的基本依据。
本标准适用于以安全防范为目的的视频监控人脸识别系统的总体规划、方案设计、工程实施、项目验收、运行维护以及与之相关的系统设备开发、生产和质量控制。
其他领域的视频监控人脸识别系统可参考使用。
2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB50395-2007视频安防监控系统工程设计规范GA/T893-2010安防生物特征识别应用术语GA/T922.2-2011安防人脸识别应用系统第2部分:人脸图像数据3术语和定义GA/T893-2010界定的以及下列术语和定义适合于本文件。
3.1视频监控videomonitoring利用视频手段对目标进行监视和信息记录。
[GB50395-2007]3.2监控现场图像monitoringsceneimage利用视频手段采集的监控区域的图像。
3.3监视名单watchlist一个被监视的已知身份的目标人列表。
[GA/T893-2010]3.5视频监控人脸识别videomonitoringfacerecognition利用人脸识别技术,判别监控现场人脸图像是否在监视名单中,如果在监视名单中则确定其身份的过程。
3.6人脸特征facefeature从人脸图像样本中提取的,用于代表该样本的特定物理量。
3.7人脸注册faceenrolment采集特定已知人的人脸生物特征,抽取其特征并存储的过程。
3.8测试对象testobject作为样本参与视频监控人脸识别系统性能测试的人。
若测试对象已列入监视名单中,则称为已注册测试对象,否则称为未注册测试对象。
安防行业人脸识别系统应用方案
安防行业人脸识别系统应用方案第一章:概述 (2)1.1 行业背景 (2)1.2 项目简介 (2)1.3 技术简介 (3)第二章:人脸识别系统组成 (3)2.1 硬件设备 (3)2.2 软件系统 (4)2.3 数据处理与分析 (4)第三章:人脸识别算法研究 (5)3.1 算法原理 (5)3.1.1 欧式距离算法 (5)3.1.2 主成分分析(PCA) (5)3.1.3 深度学习算法 (5)3.2 算法优化 (5)3.2.1 数据增强 (5)3.2.2 损失函数优化 (5)3.2.3 模型融合 (6)3.3 算法评估 (6)3.3.1 准确率 (6)3.3.2 召回率 (6)3.3.3 F1值 (6)3.3.4 等错误率(EER) (6)第四章:人脸识别系统设计 (6)4.1 系统架构 (6)4.2 功能模块 (6)4.3 系统集成 (7)第五章:人脸识别系统应用场景 (7)5.1 安防监控 (7)5.2 智能家居 (8)5.3 金融支付 (8)第六章:人脸识别系统实施步骤 (8)6.1 需求分析 (8)6.2 系统设计 (9)6.3 系统实施 (9)6.4 系统验收 (9)第七章:人脸识别系统功能优化 (10)7.1 硬件升级 (10)7.2 软件优化 (10)7.3 网络优化 (11)第八章:人脸识别系统安全性与隐私保护 (11)8.1 数据加密 (11)8.1.1 加密算法 (11)8.1.2 加密流程 (11)8.2 数据保护 (12)8.2.1 访问控制 (12)8.2.2 数据备份 (12)8.2.3 数据审计 (12)8.3 法律法规 (12)8.3.1 《中华人民共和国网络安全法》 (12)8.3.2 《中华人民共和国个人信息保护法》 (12)8.3.3 《信息安全技术个人信息安全规范》 (12)8.3.4 行业规范 (12)第九章:人脸识别系统市场前景 (12)9.1 市场需求 (12)9.2 技术发展趋势 (13)9.3 行业竞争格局 (13)第十章:人脸识别系统案例分析 (14)10.1 项目案例 (14)10.1.1 项目背景 (14)10.1.2 项目目标 (14)10.1.3 项目实施 (14)10.2 效果评估 (14)10.2.1 安全管理效果 (14)10.2.2 人力资源效果 (14)10.2.3 消费者体验效果 (15)10.3 经验总结 (15)第一章:概述1.1 行业背景我国经济的快速发展和社会科技的进步,安防行业在国民经济中的地位日益重要。
安防行业人脸识别与智能监控系统解决方案
安防行业人脸识别与智能监控系统解决方案第1章引言 (4)1.1 人脸识别技术概述 (4)1.2 智能监控系统的应用场景 (4)第2章人脸识别技术基础 (4)2.1 人脸检测与跟踪 (4)2.1.1 基于皮肤色彩模型的人脸检测 (5)2.1.2 基于特征的人脸检测 (5)2.1.3 基于深度学习的人脸检测 (5)2.1.4 人脸跟踪技术 (5)2.2 特征提取与表征 (5)2.2.1 基于局部特征的方法 (5)2.2.2 基于全局特征的方法 (5)2.2.3 基于深度学习的方法 (5)2.3 人脸识别算法 (5)2.3.1 主成分分析(PCA)人脸识别算法 (6)2.3.2 线性判别分析(LDA)人脸识别算法 (6)2.3.3 支持向量机(SVM)人脸识别算法 (6)2.3.4 深度学习人脸识别算法 (6)第3章智能监控系统架构 (6)3.1 系统总体设计 (6)3.1.1 设计原则 (6)3.1.2 系统组成 (6)3.1.3 功能模块 (7)3.2 硬件设备选型与布局 (7)3.2.1 前端视频采集设备 (7)3.2.2 传输网络 (7)3.2.3 数据处理与分析中心 (7)3.2.4 存储设备 (7)3.2.5 用户终端 (7)3.3 软件系统设计 (7)3.3.1 软件架构 (7)3.3.2 软件功能模块 (8)3.3.3 软件开发环境 (8)第4章数据采集与预处理 (8)4.1 图像采集 (8)4.1.1 采集设备选择 (8)4.1.2 采集参数设置 (8)4.2 视频流处理 (8)4.2.1 视频编码 (9)4.2.3 视频解码 (9)4.3 数据预处理 (9)4.3.1 图像去噪 (9)4.3.2 图像增强 (9)4.3.3 人脸检测 (9)4.3.4 人脸对齐 (9)4.3.5 数据归一化 (9)第5章人脸检测与跟踪技术 (9)5.1 基于深度学习的人脸检测 (9)5.1.1 卷积神经网络(CNN)概述 (9)5.1.2 人脸检测算法发展 (10)5.1.3 常用深度学习人脸检测模型 (10)5.2 人脸跟踪算法 (10)5.2.1 人脸跟踪技术概述 (10)5.2.2 常用人脸跟踪算法 (10)5.2.3 基于深度学习的人脸跟踪 (10)5.3 实时性与准确性的平衡 (10)5.3.1 实时性与准确性之间的关系 (10)5.3.2 提高实时性与准确性的策略 (10)5.3.3 针对不同场景的优化方法 (10)第6章特征提取与表征 (11)6.1 传统特征提取方法 (11)6.1.1 表征原理 (11)6.1.2 特征提取流程 (11)6.2 深度学习特征表征 (11)6.2.1 卷积神经网络(CNN) (11)6.2.2 特征表征过程 (11)6.3 特征融合技术 (12)6.3.1 融合原理 (12)6.3.2 融合策略 (12)第7章人脸识别算法应用 (12)7.1 人脸比对与识别 (12)7.1.1 算法选择与实现 (12)7.1.2 实时人脸识别 (12)7.1.3 多场景人脸识别 (12)7.2 人脸库构建与管理 (12)7.2.1 人脸库采集与预处理 (12)7.2.2 人脸库组织与管理 (13)7.2.3 人脸库安全与隐私保护 (13)7.3 算法优化与功能评估 (13)7.3.1 算法优化策略 (13)7.3.2 功能评估指标 (13)7.3.3 实际应用效果分析 (13)第8章智能监控系统功能实现 (13)8.1 实时监控与报警 (13)8.1.1 监控画面实时展示 (13)8.1.2 人脸识别与比对 (13)8.1.3 报警联动 (14)8.2 历史数据查询与分析 (14)8.2.1 数据存储与管理 (14)8.2.2 历史数据查询 (14)8.2.3 数据分析与应用 (14)8.3 人员布控与追踪 (14)8.3.1 人员布控 (14)8.3.2 行为分析 (14)8.3.3 追踪与定位 (14)8.3.4 联动抓拍 (14)第9章系统集成与测试 (14)9.1 系统集成方案 (14)9.1.1 硬件设备集成 (15)9.1.2 软件平台集成 (15)9.1.3 数据接口与网络通信 (15)9.2 系统测试与优化 (15)9.2.1 系统测试 (15)9.2.2 系统优化 (15)9.3 功能评估与指标 (16)9.3.1 识别速度 (16)9.3.2 识别准确率 (16)9.3.3 系统稳定性 (16)9.3.4 系统安全性 (16)9.3.5 用户满意度 (16)第10章应用案例与未来发展 (16)10.1 安防行业应用案例 (16)10.1.1 案例一:某城市平安城市建设 (16)10.1.2 案例二:某大型商场安全管理 (16)10.1.3 案例三:某金融机构安防系统升级 (17)10.2 市场前景与挑战 (17)10.2.1 市场前景 (17)10.2.2 挑战 (17)10.3 未来发展趋势与展望 (17)10.3.1 技术融合与创新 (17)10.3.2 应用场景拓展 (17)10.3.3 跨行业合作 (17)10.3.4 法规政策完善 (18)第1章引言1.1 人脸识别技术概述科技的飞速发展,人工智能技术逐渐渗透到各个领域,人脸识别作为生物识别技术的一种,已成为信息安全、社会治安和智慧城市等领域的关键技术。
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。
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 。
人脸识别技术在安防领域的使用教程分享
人脸识别技术在安防领域的使用教程分享人脸识别技术是一种通过分析人脸形态和特征来进行身份认证的技术。
随着技术的不断进步,人脸识别技术在安防领域得到了广泛的应用。
本篇文章将为大家分享人脸识别技术在安防领域的使用教程。
一、入门准备在使用人脸识别技术之前,我们需要准备一些基础设备和软件。
首先,我们需要一台支持人脸识别功能的安防监控系统。
其次,我们需要选择一款成熟的人脸识别软件作为我们的识别系统。
目前市面上有很多知名的人脸识别软件,如Face++、华为云人脸识别、百度AI人脸识别等。
最后,我们还需要一台高清晰度的摄像头来获取人脸图像。
二、人脸图像采集人脸识别的第一步是获取人脸图像。
在进行人脸图像采集时,我们需要注意以下几点。
首先,要确保摄像头的角度和高度是正确的,使脸部能够完整地呈现在摄像头的视野范围内。
其次,要尽量避免光线过亮或过暗的环境,以保证图像的质量。
最后,要让被识别者保持自然的表情,不要有太多遮挡物或者佩戴面具。
三、人脸检测人脸检测是人脸识别技术的基础。
它的作用是在一副图像中定位出人脸的位置。
在进行人脸检测时,我们可以使用一些现成的人脸检测算法,如Viola-Jones算法、MTCNN等。
这些算法能够自动识别人脸并进行定位,大大提高了人脸识别的效率。
四、人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别技术的核心。
它的作用是提取出人脸图像中的重要特征,并将其表示为一个独特的向量。
在进行人脸特征提取时,我们可以使用一些现有的人脸特征提取算法,如PCA、LDA、DeepFace等。
这些算法能够根据人脸的特征提取出一个具有辨识度的向量,为后续的识别工作提供基础。
五、人脸识别人脸识别是指根据提取的人脸特征进行身份认证或身份比对的过程。
在进行人脸识别时,我们可以使用一些现有的人脸识别算法,如SVM、CNN等。
这些算法能够根据人脸特征向量进行判别,判断两个人脸是否属于同一个人。
六、人脸识别应用人脸识别技术在安防领域有着广泛的应用。
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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。
除了分辨率,还应保证布控点所采集的每一帧图像清晰、稳定,由于布控点往往都是运动场景,要保证图像的清晰(不模糊),人脸布控网络摄像机的快门速度不能低于1/200秒,为此,一方面,人脸布控摄像机应具备超低照度、宽动态的特性,另一方面,当布控点周边光线环境不足时,应采取必要的补光措施。
2、服务器端服务器端由抓拍比对服务器、中心管理服务器、人脸匹配服务器、数据库服务器等构成,服务器配置数量取决于前端需要人脸识别的图像点位数量。
前端布控的高清摄像机采集数据图像,然后抓拍服务器解码、提取特征点形成人脸特征文件发送到中心管理服务器,中心管理服务器负责负载均衡与调度,分配比对任务给人脸匹配服务器,人脸匹配服务器把需要比对的特征文件与存储在数据库中的特征文件进行比对,并返回结果给客户端。
3、客户端提供基于Windows的标准C/S客户端,人脸布控提供布控点管理、人脸库管理、布控告警记录查询、告警管理、抓拍库事后搜索、用户管理、日志管理、录像管理、显示管理、设备管理等核心业务功能,是用户使用系统功能的操作平台。
四.系统清单名称品牌型号数量单位参数高清网络红外摄像机130/200万像素系列产品N 台960P/1080P /三码流单机版系统(用于四路1080P以下项目)1-2路人脸布控服务器SN-SMS-IFA201N 台紧凑型嵌入式服务器,内置单机版布控软件,单机支持接入1路1080p或者2路720p高清网络视频,提供人脸抓拍、人脸布控以及抓拍记录搜索等功能;人脸库容量为1万人;标配1T硬盘;2-4路人脸布控服务器SN-SMS-IFB400 N 台标准1U机架式服务器,内置单机版布控软件,单机支持接入2路1080p或4路720p高清网络视频,提供人脸抓拍、人脸布控以及抓拍记录搜索等功能;人脸库容量为1万人;标配1块2T硬盘;4个可插拔硬盘盘位;4-8路人脸布SN-SMS-IFB800 N 台标准1U机架式服务器,内置单机版布控软件,清单配置示例:16路720P人脸布控系统所需的软硬件参考配置如下表所示:五.系统部署1.安装说明摄像机安装摄像机安装需要保证拍摄到的图像中的人脸区域像素不小于50*50像素,监控区域宽度与摄像机像素要求对比如下表所示。
表. 监控区域与像素匹配表注意:如果监控区域宽度在5米以上,需要多加装高清摄像机。
1. 摄像机设在通道正前方,正面抓拍人脸,左右偏转<30°,上下偏转<15°。
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=15度。
4. d和选用的不同镜头的焦距有关系,焦点在通道出入口,且人脸像素大小不小于50*50像素。
人脸布控相机安装位置注意:摄像机架设位置主要目的是要抓拍到一张正面清晰人脸照片,且需要尽量避免前后人脸遮挡情况。
详细位置的选点和镜头选择有关系,可以查看镜头选择中的详细列表,见下表。
镜头选择参数表2.系统应用的局限性虽然人脸识别有其得天独厚的优势和广泛的应用范围。
但是目前国内外的人脸识别的技术还不是特别成熟。
人脸识别率的高低还受很多条件的限制,所以详细的了解人脸识别技术的局限性是系统应用好坏的一个关键环节。
1. 相似性不同人脸之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至有些人脸器官的结构外形都很相似。
这种情况对人脸识别率有很大影响。
本系统客户可以手动调节相识度的大小进行自动预警(如大于80%的相识度才报警),相识度越高识别的准确率也就越高,但是同时漏报的可能性也会增加。
所以系统对人脸相识度的设置就显得非常重要,客户可以根据实际情况合理的调节其大小。
2. 易变性人脸的外形很不稳定,在不同年龄,不同时间段人脸也会不同的变化,当然对人脸识别率高低也会产生一定影响。
所以导入黑名单时,我们需要尽量选择最近时间的人脸照片。
3. 照片质量人脸照片质量的好坏直接影响到识别的效果,照片质量包括清晰度、人脸大小的分辨率等。
人脸照片包括前端高清摄像机抓拍到人脸的照片和导入黑名单库中的照片。
所以导入黑名单时,我们需要选择尽量清晰的人脸照片。
4. 人脸照片的角度人脸照片一般需要一张正面人脸的清晰照片。
如果始终没有一张正面人脸的清晰照片,其会大大影响其识别率的高低。
所以导入黑名单时,我们需要尽量选择正面的人脸照片。
5. 遮挡物干扰人脸会有很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发等)多方面因素的影响,其也会对人脸识别率高低产生一定影响。
所以导入黑名单时,我们需要尽量选择没有遮挡的人脸照片。
6. 光线的影响光线的变化会大大影响人脸的外观,从而影响识别的性能。
现代人脸识别技术的多项测试都表明光照变化仍是实用人脸识别系统的瓶颈之一。
所以现场环境尽量选择光线变化不大的场景,同时做好补光。
7. 黑名单照片来源目前我们黑名单导入有三种方式进行添加,分别是前端摄像机、已有照片和身份证照。
目前识别率最高的是通过前端摄像机采集的人脸照片作为黑名单,其次是已有照片(其他摄像机的照片或数码相机照的相片等),最后是公安库中的二代身份证照片。
8. 黑名单数据库的大小黑名单库越大,比对出来的冗余信息会越多。
库越小,精度越大。
设定最佳相似度阈值,可以提高识别准确率,减少冗余信息的产生。
六.软件操作1.服务器软件安装部署须知(1)人脸识别软件服务器端使用CentOS 6.3 64 位系统,请勿使用其它系统或较低版本的系统,避免不必要的库不兼容问题(2)本文档仅限于采用MYSQL 作为数据库的安装部署。
MYSQL 的版本为MySQL-server-5.5.34-1.linux2.6.x86_64。
(3)安装部署分两部分,一部分是MYSQL 的安装,一部分是facecloud 的安装部署。
(4)整个部署需要两个压缩包,一个安装部署脚本。
分别是FaceServer.tar 服务端,faceserver_package.tar 存放一些数据库依赖包和安装脚本,部署脚本install_fc.sh。
,,安装前需知(1)分配好服务器IP 地址,并在服务器配置固定IP。
(2)记住安装centos 时的root 密码,新创建的用户名。
(3)更改系统时间。
客户端显示的系统日志时间以服务器端时间为准。
(4)更改服务器睡眠时间,选择(Never)永久不睡眠。
安装前准备(1)登录Centos,这里使用了reco 作为用户登录(装CentOS 时,会提示创建用户、密码)(2)把安装部署人脸识别需要的包拷贝到CentOS 桌面(插U 盘,拖动到桌面或者复制粘贴)。
(3)更改系统时间。
(4)配置网络IP 地址。
(5)更改系统睡眠时间。
(6)打开终端。
安装部署注:(1)Tab 键补全命令,很有用,比如vim orac 按Tab 键可以补全为vim oracle,又比如cd/opt/FaceS,按Tab 键可以补全为cd /opt/FaceServer.tar.gz(2)每输入完成一条命令,敲回车键执行。
MYSQL 的安装(1)以root 用户登录,su– root 回车,然后提示输入root 用户密码,输入并回车(密码隐藏不显示)。
cd /home/xxx/Desktop 到达桌面路径,ls 查看显示桌面文件。
xxx 为用户名,这里我的用户名为reco。
(2)把faceserver_package.tar 移动到opt 目录,并解压,由于拷贝到其它机子后,权限可能发生改变,需修改权限:chmod -R 750 faceserver_package(3)接下来设置yum 下载路径为本地路径,进入/opt/faceserver_package 目录,执行sh env_init/init.sh。
(4)安装数据库,进入/opt/faceserver_package/mysql 目录,执行./mysql-install.sh 安装mysql。
(5)启动mysql:service mysql start,并配置mysql 数据库root 用户密码: mysqladmin -uroot password "密码”(密码自定义,本次用123456),如果在配置密码时出现错误,有可能是版本升级引起的,执行mysql_upgrade -uroot–p,如果还是有错,请查看相关错误信息在网上搜索处理方法。
测试数据库是否可以正常连接:mysql -uroot -p,输入密码,能够正常进入就表示数据库已正常安装了,输入quit 回车退出mysql。
(6)mysql 的数据文件默认放在/var/lib/mysql 下,需要更改数据文件路径到分区空间较大的/opt 路径了(我们装centos 的时候为/opt 分配了很大的空间),操作如下:a)停止mysql:servicemysql stop.b)编辑f,执行vim etc/f 进入编辑, 按i 键进入输入模式,输入更改完成后按ESC 退出输入模式,然后按组合键shift+冒号键:然后输入wq 并按回车键保存退出。