智慧校园人脸识别解决方案

人脸检索应用
人脸检索比对：包括人脸建库和人脸比对。
人脸建库：从人脸图像中提取人脸特征模板，
并建立对应的身份标签。 人脸比对：实现单张人脸搜索、批量人脸搜
索和查重功能。支持大规模人脸数据，如地市
级的数百到数千万规模，省级达到数千至亿级 以上规模，部级应用的数亿到数十亿规模。
动态监控应用
能够实现与公安信息库的接口对接，确保被锁定人员信息来源的准确性 通过人脸识别、身份查重、人像碰撞比对等相关功能，实现对锁定人员快速分析及精准定位
动态监控应用
人像检索
报警处置
精准、高效的人像捕捉和特征提取
及时、多样的人像比对和预警手段
方便、快捷的人像注册和系统管理 丰富、灵活的外部接口和组建模式
统计分析
人脸防伪应用
我们首次提出使用近红外技术解决人脸防伪问题。
目前已成功做到在可见光的情况下对活体进行检测。
照片 人脸防伪技术
考 生 人 证 核 验 流 程 说 明
根据准考证号 获取人像特征 实时采集 考生人像 人像比对验证 验证 一致 开始考试 交卷二次核验 结束考试 否
近红外（NIR）人脸图像分析 NIR vs 可见光 异质图像人脸识别
欧盟项目 Tabular Rasa
“可信的生物特征识别” 多光谱人脸识别防伪
技术阐述
人脸识别技术背景
对比项
人脸识别
指纹识别
虹膜识别
语音识别
签名识别
易用性
影响因素 准确性 接受程度
高
光线/面部特征 变化 高 很高
高
考场规范管理
• 对考生的身份验证，一直以
校区安全管理
• 近些年来，校园各类治安事
智能化教学
• 本地及在线教育课上人数、
来都是通过目视识别来完成
的，所有考场基于对于考生 及其准考证照片对比的工作 均由监考老师凭人工肉眼逐 张进行判别来完成。虽然人
件频发，如社会人员校门口
滋扰在校师生事件、学生贵 重财产丢失事件等，严重侵 害师生和学校权益。所以， 加强校区安全管理显得尤为
视频
3D模型
面具
可见光
近红外
技术优势
奥森在2015年9月份的LFW测试中，排名第一，识别率达到99.77%。
பைடு நூலகம்
技术优势
ROC曲线折叠视图 LFW的图片数据库是世界上公认的最难、最符合实际场景的数据库。 该数据库包含了彩色图片和灰色图片两个版本，数据库包含有5749个人。
规划方案
教育业内需求
桌面核验应用
移动设备应用
桌面核验应用
考场核验考生
考场规范管理
考生人像注册
考 生 人 证 核 验 功 能 说 明
• 考生在指定报名点，进行报名以及个人信息登记，包括身份证信息登记、人 脸采集注册、准考证分配等。考场软件和报名地点人脸模板上传到服务器备 份，并根据考试时间教师安排等。
人像特征同步
• 考试软件把各报名点的注册机上的个人信息和人脸特征值上传到服务器备份， 并根据考试时间、教室安排等，将考生的个人信息和人脸特征通过服务器后 台管理系统分发至考场对应设备中。
干燥/灰尘/年龄 高 高
高
光线/其他因素 很高 不高
中
嗓音/气候/身体 状况 不高 高
高
签名习惯的改变 不高 不高
配合程度
安全等级 长期稳定性 检测成本
不高
很高 高 不高
高
高 高 不高
很高
很高 高 很高
高
不高 不高 不高
高
不高 不高 不高
人脸识别技术因子
人脸识别技术应用
人脸特征库
人脸特征库：计算处理 建立的算法特征数据库。 人像信息库：人脸图像 采集存储相关数据存储。
学习状态分析及统计，便于
教师更好的进行学习引导。 • 在线学员及教师签到及教学 状态评测，从而实现远程智 能化教学。
工判断可以做到较为准确的
识别及比较，但也很容易会 出现错判、漏判或其他人为 的因素的干扰。
重要。
考场规范管理
当前考场考生验证技术一般都采用凭身份证、准考证等证卡，在考场入考处进行人工比对验 证的方式进行身份验证。这种验证技术依赖于人工进行核查比对，由于每个人评价标准不一致、
宽严条件个性化、证卡伪造等导致替考、代考等违法事件层出不穷。针对这种状况，采用中科奥
森@人脸识别技术，在考生入场时进行人证比对，确保考生身份无误。
灵活应用
人证核验移动设备应用
人证核验桌面式应用
考场规范管理
考生人脸识别服务器
考生身份信息数据库 考生人像注册
考生 核验 模式
考试管理中心
WLAN
移动设备应用
考场身份验证
• 考生根据指定时间和地点到指定的教室考试，进考场进行准考证件&二代身
份证和人脸识别认证，同时把采集过来的人脸与准考证上的照片进行比对，
验证成功后即可进入考试阶段，如果认证不通过则会报警通知监考员阻止进 入。
考场规范管理
考生 进入考场
考 生 人 像 注 册 流 程 说 明
考生报名登记 考生人像采集 身份信息与人像关联 人像考场对应存储 完成考生注册
Education industry solutions 智慧校园人脸识别解决方案
目录
CONTENTS
企业介绍
技术阐述
规划方案
应用案例
THE BUSENESS PLAN
公司介绍
智能服务
应用领域
智能金融 智能企业
智能硬件终端
智能安防 智能生活
人脸识别云平台
技术影响
自主核心技术对美国和欧盟项目的影响 美国NIST项目 MBGC
①移动APP人像比对 ②移动设备人证比对
人证合一应用
名称
人证比对速度 身份证阅读速度 操作系统 CPU主频 FLASH存储特性 内存DDRAM 液晶特性 液晶分辨率 触摸屏 重力感应 扩展存储 后摄像头 前摄像头 WI-FI 可靠性
终端一体机技术参数
≤1秒 ≤1秒 Android 4.4.2 ARM Cortex-A7 4核 1.3GHz 16GB 2GB 5.0寸IPS液晶， 1280*720 G+F+F多点触控电容式触摸屏（5点触控以上） 自动旋转屏幕显示 最大支持32GB TF卡 大于等于800万像素 200万像素 符合标准 IEEE 802.11b/g 平均无故障工作时间（MTBF）不小于5000小时
人像 信息库
人证合一应用
PC端人证核验：业务集中办理区域，确保待核验人员与核验证件信息保持一致。
强悍的人脸技术能够精准识别二代证芯片中的小照片，用于人证核验。
人证合一应用
移动端人证核验：灵活性场景应用，确保待核验人员与核验证件信息保持一致。
两种核验模式： ①使用具备1:1的移动APP进行身份核验。 ②使用具备1:1的移动设备进行身份核验。