人脸识别系统

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

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)

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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。同时专业人脸抓拍机拥有人脸区域自动曝光优化、人脸小图优化处理等功能更适合于人脸卡口场景下获取最优人脸图片人脸检测服务器人脸检测服务器搭配普通高清网络摄像机对传输的实时视频流进行

人脸检测、定位、跟踪、人脸图片选优将人脸图片进行抠取传输到识别服务器进行存储和人脸建模、比对人脸识别服务器利用大华自主研发的人脸识别算法对人脸检测服务器传输的人脸小图进行建模和结构化获取人脸特征数据后为人脸实时比对识别、人脸后检索等功能提供算法支持

3.3.2人脸数据库服务器和人脸图片存储

人脸数据库专门用于存储人脸系统的人脸数据要包括抓拍库人脸特征向量、注册库人脸小图、注册库人脸特征向量、黑名单人脸小图、黑名单人脸特征向量另外抓拍库图片人脸小图和抓拍大图存储在人脸识别服务器中当识别服务器存储容量不足时可外扩IPSAN设备进行存储。人脸视频存储前端摄像机对实时视频的存储可存储在平台下挂载的IPSAN或专业监控行业存储设备中也可以通过网络硬盘录像机做视频存储。

3.3.3管理平台

人脸识别系统平台主要实现人脸系统相关的设备管理、识别场景规则设置、报警联动等配置和管理并结合客户端实现对图像的预览检索、各种报警信息的查看等操作。高清IPC

高清IPCIP视频专网高清

IPC高清球

人脸抓拍相机

高清IPC

高清球高清球

高清球人脸抓

拍相机人脸检测服务器人脸检测服务器

人脸识别服务器

DSS-C8100平台

人脸数据库服务器

平台客户端

人脸图片存储IPSAN 实时视频存储

IPSAN/NVR

平台数据库

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

高清

IPC

高清

IPC

高清

IPC

高清球

高清

IPC

高清球

人脸检测服务器

人脸识别服务器…人脸抓拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

3.3.4联网设计

人脸识别系统部署在视频专网下前端摄像机直连人脸抓拍服务器或人脸识别服务器识别服务器对接基础平台。

在公安视频专网中部署人脸识别系统对出入口、重点道路等位置安装前端摄像机并通过人脸识别系统平台进行统一管理。同时数据通过网闸共享到公安专网下公安能够对重大嫌疑目标进行事后目标检索目标轨迹跟踪并根据目标出没时间和地点安排警力部署。

3.3.53人脸识别流程

系统数据流包含人脸实时比对和人脸历史查询。其中实时比对发生在事前或事中当系统发现有布控人员出现时执勤人员可以迅速作出反应历史查询则是针对事后重点人员排查可通过可疑人员图片查询

系统记录的人员信息。

实时视频人脸比对普通高清网络摄像机通过人脸检测服务器或专业人脸抓拍相机分析视频中的人脸提取人脸图片转发给人脸识别服务器人脸识别服务器通过智能算法从抓拍的人脸中提取特征数据与黑名单库中的人脸特征数据库进行遍历检索最后由平台展现人脸比对结果。

图片检索人脸比对通过平台客户端提交需检索的人脸图片人脸识别服务器提取人脸图片特征数据与人脸抓拍库或人脸注册库中的人脸特征数据进行遍历比对现比对结果。

3.3.6性能指标要求

性能指标主要包括人脸抓拍率、建模成功率和识别成功率。

人脸抓拍率:在符合施工规范人脸距离相机中心左右偏离±30°上下偏离±15°平面偏离±15°以内、光线较好的场景人脸光照亮度250~800Lux下正常人脸的抓拍率可达95%以上。识别成功率人脸比对性能与黑名单注册图像质量和黑名单数据库大小密切相关一般情况下识别成功率可达90%以上。系统可根据实际需要设置不同的人脸相识度阀值来调节识别率。另外人脸比对性能和黑名单注册图像质量、数据库大小、环境、光线等因素影响很大具体比对性能视实际场景及实际注册图像质量而定。

3.3.6.1单台人脸检测服务器性能

支持4路1080P的视频接入检测1080P分辨率下检测所需最小人脸像素大小60*60同时可以对画面中最多20个的人脸进行检测抓拍检测准确率95%。

3.3.6.2单台识别服务器性能

人脸特征向量大小在2KB左右人脸识别像素大小支持100×100实时识别-支持30W的黑名单库可以支持16路以上1080P人脸识别前端相机人脸抓拍/注册库检索性能-最大可支持300W库人脸检索。

4前端设计

4.1前端系统组成人脸识别前端主要分为两类

普通高清IPC-后端需要配合人脸检测服务器进行人脸检测再接入人脸识别服务器人脸抓拍IPC-可以直接接入人脸识别服务器

4.2布点设计

4.2.1通常人员抓拍相机对于安装的场景有比较高的

要求

人脸大小100像素以上(双眼距离大于50像素)角度上下角度在15度以内左右角度在30度以内(眉尖可见)图像质量聚焦清晰光照均匀

特别注意避免逆光、侧光必要时进行补光其他情自然尽量避免帽子、围巾、墨镜等遮挡面部信息通常在一些城市中典型的适合人员抓拍的地点和场景有

1.火车站汽车站出入口

2.机场安检处

3.政府机关企事业单位重要场所的走道

4.大型商场出入口上下扶梯处

5.小区、社区出入口非室外环境等等

4.3施工部署要求

采集场景典型案例建设人脸采集场景是为了提高人脸抓拍成功率、人脸识别比对成功率做为人脸识别系统能否满足公安要求最为重要的一环建设一套标准人脸采集系统是人脸系统成功应用的关键人脸采集系统采集场景一般分为专业采集场景和人脸比对场景

其中专业采集场景一般为室内场景确保光线和环境标准化建设完成后可采集标准的人脸图像为后续建设人脸注册库做基础准备。人脸比对场景根据公安要求建设用于道路和室外场景对目标人脸进行比对识别。

4.3.1安装指导规范专业采集场景环境要求

采集环境建议在室内高度>=3米长度>=6米宽度>=6米

人员采集点位确定被采集人员点位若环境光低于人脸采集要求

则顶部需要安装光源进行补光注意背后不要有强光源。

4.3.1.1摄像机安装

摄像机采取吊顶或者三脚架方式安装安装高度距地面2米-2.5米安装距离距被采集人员点位4-6米。若采用三相机抓拍中间的相机正对采集点位其它两个相机部署在中间相机的两侧1.5米处。

4.3.1.2摄像机调整

安装人员甲站到采集点位安装人员乙依次对三个相机进行调整。调整摄像机上下角度与焦距使得人脸位于图像的中心位置双眼距离大于50像素。对人脸进行对焦调整清晰度到最佳。

安装角度

要求相机与水平线的夹角α最好在-15°度到15°度之间。

安装距离

要求摄像机一般选用百万高清摄像机。距离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的宽度像素不小于100*100像素因此摄像机的型号与监控范围有着密切关系。

人脸大小和姿态要求

人脸距离相机中心左右偏离±30°上下偏离±15°平面偏离±15°以内免冠不戴墨镜、口罩、帽子等遮挡面部的饰物眼镜框、头发不遮挡眼睛

环境光照要求

无逆光面部无明显反光光线均匀且无阴影。另外为保证抓拍人脸时现场光照足够建议若镜头画面中人脸不够亮时需要相应增加照明设备对人员脸部补一般应达到250~800Lux。

4.3.1.3人脸采集场景

侧视图根据摄像机的安装位置和安装高度要求如下高度建议在2.0~2.5米范围焦距距离摄像机在4~6米处保证相机照射目标人脸呈15度角度。

4.3.1.4人脸采集场景

俯视图通常对人脸进行采集过程中因人员不受控制常常无法采集到正脸图片在后续比对识别过程中非标准的人脸图片将降低人脸识别准确率。通过部署三台相机每台相机相距1.5米两侧相机距抓拍点呈现30°夹角人员经过采集点可以同时进行人脸抓拍并关联存储入库可以大大缩减因抓拍人脸角度问题引起的识别比对准确率不高的问题。

5存储设计

5.1存储总体设计人脸系统存储内容主要包括三方面

1.人脸注册库存储包括人脸图像和结构化的特征数据是公安人员对重点管控人员等建立的人员库在人脸识别系统中充当标准库供人脸系统查询比对。

人脸识别系统

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。

动态人脸识别智能分析软件动态人脸识别系统

目录声明..................................................................................... 错误！未定义书签。一、产品介绍 (2) 1.1 软件介绍 (2) 1.2 系统结构 (2) 二、视频接入 (3) 2.1 高清网络摄像机 (3) 2.2 视频源 (4) 三、软件安装 (5) 3.1 安装环境 (5) 3.2 加密狗 (5) 3.2 数据库 (5) 3.4 注册安装 (6) 3.5FrFaceServer 配置 (6) 3.6FrFaceWorker 通道配置 (7) 四、功能介绍 (10) 4.1 用户管理 (10) 4.2 模板批量导入 (10) 4.3 单人多模板 (11) 4.4 抓拍人脸导入 (11) 4.5 比对结果显示 (12) 4.6 黑名单报警 (13) 4.7 参数控制 (13) 4.8 抓拍记录 (15) 4.9 抓拍列表 (15) 4.10 自动登录 (16) 4.11 综合检索 (16) 五、注意事项 (17) 5.1 模板要求 (17) 5.2 视频要求 (18)

人脸识别门禁系统设计方案

人脸识别门禁系统设计方案 1监狱人脸识别门禁系统概述随着监狱的推进，传统的监控管理模式面临着改革的挑战。一方面识安全保卫形式的日趋严峻；另一方面是机构压缩、人员精简。新的形势向安全保卫工作提出了新的需求。在监狱的统一安排下，根据技术要求的在区域内设置了人脸识别门禁系统，并对系统进行了合理有效的整合，使达到了物防、技防、人防的有机结合。监狱大门及AB门是监管场所与外界交接的重要部位。为严格控制监舍区，生产区人员出入，防范罪犯逃脱，实现有效的统一指挥，确保监管场所的安全，在监狱大门及AB门安装智能人脸识别管理系统。监狱人脸识别门禁管理系统由以下6个子系统组成：1.监狱外大门门禁管理系统2.干警通道门禁管理系统3.会见家属通道门禁管理系统4.车辆通道门禁管理系统（与干警通道共用一套系统）5.考勤系统6.在押罪犯面像管理系统2系统功能1.监狱外大门门禁管理系统: 身份证识别系统与人脸识别系统配合使用，严格控制外来人员进出状况，避免罪犯采用外来人员身份逃狱的可能性；此系统用于监狱所有干警人员的数据录入，包括面像采集，个人信息软件，派卡，以及外来人员的登记，包括身份证识别，面像采集，个人信息输入，派临时卡等。2.干警通道门禁管理系统：采用IC 卡加红外人脸识别，双重验证，人脸IC 卡技术根据面相的唯一性、确定性和可分类性的特点，将先进的面相识别技术与智能卡读写技术高度结合，具有面相采集与IC 卡读写的全部功能和高效、准确、安全等特点。可严格监管和控制每个干警人员和外来人员的进出情况，杜绝非允许人员的进出。另与门禁系统组成报警盒矩阵，用于干警人员用A 卡换B 卡时，自动弹出相对应的柜子。3.会见家属通道门禁管理系统：采用人脸识别+IC卡相结合的方式保证进出人员的高度统一，严防监犯扮家属从此通道脱逃，严格控制人员的外出。并完善地与蝴蝶闸配合使用。4.车辆通道门禁管理系统（与干警通道共用一套系统）：与干警通道门禁管理系统和联合使用，严格控制外来人员的进出及检查。5.考勤系统：

人脸识别系统功能简介

XXX人脸识别系统一、XXX人脸识别系统简介 XXX人脸识别系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等）完成比较，返回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、In ternet上进行照片比对和身份确认。二、功能特性先进性：采取XXX独特的混合人脸识别算法，识别精度更高，识别速度更快。多样化：支持数据来源的多样化，动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取，照片扫描等多种方式；支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索；高效低成本化：合理配置和选取合适的产品软硬件型号，使整个系统稳定、高效、可靠、低成本运行。快速化：普通照片中提取人脸特征值，极大地降低了数据存储空间，加快了比对查询速度，单台计算机对比速度为每秒5 300万张（因选用的面纹模板而异）；

方便性：完善的照片比对功能，比对方式多，比对准确率高，比对速度快，支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别（化装问题），系统操作清晰，公安侦查人员和授权用户都能方便的使用系统。实用性：适合于各国人种，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响。简易性：支持现场捕捉照片与库中照片自动匹配检索照片库的授权链接访问；三、系统逻辑结构图四、应用情景 XXX 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。 1、企业、住宅安全和管理。 2、电子护照及身份证。人脸相关业务人脸识别系统人脸比对人脸建库 JMCT 人脸图像散据移动警务身盼豪■ 1} --------- 人輪阳憧JMtVEft ■库于累气

人脸识别系统报告解析

摘要文章具体讨论了主成分分析( PCA)人脸识别算法的原理及实现。它具有简单、快速和易行等特点,能从整体上反映人脸图像的灰度相关性具有一定的实用价值。人脸识别是目前较活跃的研究领域, 本文详细给出了基于主成分分析的人脸特征提取的原理与方法。并使用matlab 作为工具平台, 实现了一个人脸自动识别的系统原型。实验结果表明, 该系统识别率为100%, 达到预期的效果。如果想进一步提高人脸识别率, 可以考虑与其他方法结合。仅单独使用任何一种现有的方法一般都不会取得很好的识别效果, 将其他人脸识别方法组合是今后研究的一种趋势。也可以考虑改进分类决策的方法。本系统采用的最小距离分类法属于线性的分类器, 而利用神经网络这类学习能力更强的非线性分类器对高维人脸识别问题可能会有更好的解决。 1

目录 1.引言................................................................... (1) 2．需求分析.................................................................... 1 2.1 课题的来源 (1) 2.2人脸识别技术的研究意义 (2) 2.2.1 面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术 (2) 2.2.2面部感知系统的重要内容 (2) 2.3人脸识别的国内外发展概况 (3) 2.3.1国外的发展概况 (3) 2.3.2国内的发展概况 (4) 3．概要设计.................................................................... 5 3.1问题描述 (5) 3.2模块设计 (5) 3.3主成分的一般定义 (6) 3.4主成分的性质 (7) 3.5主成分的数目的选取 (7) 4. 详细设计--PCA算法的功能实现 (8) 4.1引言................................................................... .. 8 4.2 K-L变换 (8) 4.3 PCA方法 (9)

校园道闸人脸识别综合管理系统校园

智慧校园人员出入及物联网综合管理系统浙天集团

一、概述智慧校园人员出入及物联网综合管理系统，针对出入校管理系统为记录走读学生、请假学生入校、出校情况，学生出入校时进行人脸识别身份，入校直接识别人脸即可，出校时人脸识别后，保安会看到学生出入信息，如果是走读学生则判断是否在出校时间段，如果是请假学生则判断是否已经请假，符合出校条件则可以出校，系统记录出入校时间。系统由于需要人脸识别，因此需要与第三出入口人脸识别设备厂商进行对接，系统需要获取学生请假信息，因此需要从学生请假中获取请假数据。与传统刷卡相比较，避免了ID卡容易丢失和被不轨之人捡到丢失卡片后进入校园进行违法行为的风险。二、业务需求在封闭式管理的学校，为了规学生行为，加强对学生的管理，杜绝意外事件的发生，学校一般会制定格的出入校规，学生不能随意的进出校门。在学校实际环境中，对于走读生，保安人员无法进行判断，对于其他学生必须出示出门条，相应的人员签字才能出校，这样有一些风险为学生伪造出门条，学生代替等情况。学生进门时无法判断是否为本校学生，有可能会混入社会人员。为了杜绝这种情况，需要有格的监控机制，人脸识别出入校就是一种比较好的式，学生出校时识别人脸，确认身份，保安界面直接查看学生详细信息，跟数字校园平台联动，则可以判断此学生是否为走读生或请假学生，如果是走读生，是否在规定的出校时间段，详细信息中有学生照片，可以杜绝学生代替的情况。同时，支持手机、平板等移动数字终端为载体，基于手机APP和微信企业号二种使用式，有效连接师、生、家、校。通过校园应用商店机制集成多种应用系统，为学校提供一套移动办公，互动学习，教学管理，一站式沟通服务体系。

访客动态人脸识别通道闸机系统技术方案(东南创通)

2018年8月17日

目录一、概述 (3) 1、背景分析 (3) 2、设计原则 (3) 二、系统介绍 (4) 1、访客系统介绍 (4) 2、人脸识别特性 (5) 3、产品介绍 (6) 4、系统主要功能简介 (11) 三、公司简介 (20) 四、售后服务 (22) 1、维修技术人员情况 (22) 2、维护服务 (22) 3、维修服务及应及维修时间安排 (22) 4、售后服务流程 (23) 5、以下情况不属保修范围 (23) 6、更新改进服务 (23) 7、建立用户档案，完善产品质量 (23)

一、概述 1、背景分析随着我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，人口流动性也大大增加，社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中，多采用人工排查的方式，要排查重要场所人员身份，和限制外来人员进入固定区域，不仅费时费力，还可能造成遗漏等情况，排查效率大打折扣，同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。为切实解决重点复杂区域社会治理难题，夯实社会稳定和长治久安的基层基础，及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟，我司立足实际需求，针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面，推出人脸识别系统解决方案。系统采用先进的人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。

智能人脸识别系统技术设计方案

智能人脸识别系统技术方案

目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构建立标准统一的共享人像库，并在此基础上，部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统，人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成，支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口，兼容PKI密钥，网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下：系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作，减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士李子青教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。

1.2.2开放性人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。 1.2.3扩展性整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。 1、系统级接口系统级接口指的是不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口，主要有两种访问方式第一种采用页面查询的方式，以只查询方式进行访问，通过系统提供的Guest权限进行页面访问。适用于不同平台之间快速的调阅查询。第二种通过请求服务与直接调阅的形式进行数据库的查询，系统预留标准数据库查询接口，以市，县二层结构进行数据库间的查询调用，采用本系统建立的数据中心，纵向上进行直接的调用，高层中心保留下级中心的数据库信息索引。即市级中心直接查询市级与县级中心，市级中心直接查询县级中心。横向上以请求服务形式进行调用，横向系统间不保留对方的数据库信息索引，而是通过请求服务方式进行。 2、服务接口服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口，包括所有系统级接口与平台应用接口。人像基础比对服务平台通过WebService进行与其他系统的交换机制，通过标准的XML或者Jason格式文件进行数据交换，兼容《GA/T 922.2-2011标准第二部分人像数据采集标准》中的数据格式交换。服务接口主要以WebService与ActiveX等方式提供。满足各业务系统二次开发，集成使用。服务接口说明

智能人脸识别系统

在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人，每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方，然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，从而形成了在这个世界上找不出两张完全相同的人脸的结论。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？能否设计出具有同样的人脸识别能力的自动机器？这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身？人脸识别技术是21世纪十大高科技之一，保护信息安全日益成为IT产业的重要课题。生物识别在我国的发展从2003年开始进入第三轮的快速发展期，产品体系建立，技术标准逐渐完善，行业内企业数量继续增加，产品成本大幅度下降，技术获得市场认可，各领域应用趋于普及化态势，行业体系亦然成型。人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。中科院自动化研究所是我国最具权威的生物特征识别认证科研机构，中国自动化学会、中国图像图形学会、国家自然科学基金委员会、中国科学院、清华大学、北京大学、浙江大学、武汉大学、西北大学、广东中山大学等一批高校及国际生物识别领域著名学者、权威专家对我国在生物识别领域的发展起到了积极的推动作用。以国内顶级科研单位、著名高校的生物特征识别科研成果为依托，北京中科模识科技有限公司、长春鸿达、西安青松、中科奥森、北京数字指通软件技术有限公司、北大高科、杭州中正生物认证有限公司、北京行者、上海银晨科技、道肯奇等一批生物识别领域的高新技术公司慢慢发展起来，带动着行业的发展。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图像或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。目前人脸识别的算法有四种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。人脸识别目前主要应用于1、门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。2、摄像监视系统：在例如机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。3、网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。4、娱乐。据商务通讯公司(# # Co. Inc.)预测，到2007年欧美整个生物特征识别市场规模有望达到34亿美元以上，其中人脸识别市场将占据35%左右的市场份额（约为12亿美元）。在过去的数年里，这一市场平均每年以29.1%的速度在高速增长，其中人脸识别技术市场在过去四年中每年的增长速度为31.5%至33.3%之间，明显高于整个市场的增长速度。相关的市场预测数据并未包含构成完整的生物特征识别系统的周边设备、系统运行软硬件平台、网络环境。按常规来推断，生物特征识别系统中与生物特征识别技术直接相关的部分成本一般占整个系统造价的20%-25%左右，那么保守地估计，整个生物特征识别系统到2007年将形成年销售136-170亿美元的市场，其中人脸识别市场将形成年销售47.6-59.5亿美元的市场规模。据上海银晨科技预测，在我国相关领域的行业市场（如公安、国安、军队、金融等），人脸识别系列产品的市场总容量即在100万套以上。到2007年，以上五大门类的人脸识别产品预计将形成人民币112.2亿的市场规模，其中包括构建人脸识别系统的外设及软硬件运行环境。按照每年平均30%的增长速度来预测，到2010年人脸识别产品将形成人民币246.5亿的市

人脸识别系统解决方案

人脸识别系统解决方案深圳东南创通智能科技有限公司 2018年6月13日

二、系统介绍 1、系统组成人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。人脸识别系统拓扑图 2、人脸识别特性人脸识别系统核心组成部分主要包括人脸图像采集模块、动态人脸定位、人脸识别预处理、身份查找、身份比对、身份确认、执行机构和记录平台等，并通过一脸通平台判断人员身份及权限，开放相应的区域，保留人脸通行记录事件，并根据相应的权限命令各子系统作出响应，例如固定客户通道自动放行，访客只允许进入指定楼层等。人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法（FDDB与LFW世界前三），将其运行在高性能嵌入式平台中，配合200W像素的摄像头，终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。本产品能够同时识别5个人，光线环境良好的情况下最远能识别5米远的人脸，人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时200ms左右，人脸比对耗时左右，对光

综合人脸识别系统

综合人脸识别系统技术方案文档编号ZAST-GC-ITS-KKH200S 版本V1.0-150504 编制审核工程部批准中安视通电子科技有限公司二〇一五年五月

第一章系统概述随着社会的发展,对一些如：机场安检、银行、军事基地、酒店、涉密机构等安全性要求较高的场所，能够实现快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份验证的最理想依据。但是人脸识别的优势体现在哪里呢？作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别技术，人脸识别技术是通过有摄像头的终端设备拍摄人的行为图像，通过人脸检测算法，从原始的行为图像中得到人脸区域，用特征提取算法提取人脸的特征，并根据这些特征确认身份的一种技术。与其它生物特征识别技术相比，人脸识别在实用性方面具有独到的技术优势，主要体现在以下方面： ?不需要检测人员配合，具有操作隐蔽性强，因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。利用采集指纹、虹膜等，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 ?采用非接触式采集，没有侵犯性，不会令人反感，容易被接受。而指纹、虹膜采集往往给人造成不适的感觉。 ?并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的抓拍、判断及识别。 ?事后追踪能力强，简单易用，普通操作人员即可进行判断核实。而普通人一般不具备对于指纹、虹膜的判断能力。 ?实现设备通用、简单，尤其是采集设备成本较低。而虹膜采集仪、DNA 鉴别仪等都需要专用的采集设备，而且设备昂贵。

1.1系统简介中安视通通过多年的潜心研发，成功推出了人脸识别系统，系统主要采用具有自主知识产权的人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及高速人脸对比识别算法。其实现了实时人脸抓拍建模、实时黑名单对报警和人脸后台检索等功能。 1.2系统架构系统前端高清网络摄像机或人脸抓拍机、流媒体服务器(可选) 、人脸智能分析服务器、人脸比对搜索服务器、中心管理服务器、客户端管理软件等组成。系统网络架构图如下:

视频门禁之动态人脸识别侦测门禁、通道、梯控系统解决方案

视频门禁之人脸识别监控系统解决方案一、需求背景在公共场所，人流量巨大，依靠人力无法有效地在流动的人群中发现布控目标，在不干扰群众自由通行的情况下，很难快速方便的辨别其身份。传统方式，案发后常常需要出动整个侦查队加班加点反复看视频，不但耗费大量警力而且容易错过追捕时机。为了对付各种各样的刑事犯罪，保护国家和人民群众的生命财产安全，保证各行各业和国家重点部门的正常运转，采用高科技手段预防和制止犯罪已成为平安城市建设的需要。随着人脸识别技术的发展，诸多人像比对系统已经在公安的治安、刑侦等业务中获得有效的应用。公安部门在特殊场所追缉在逃人员一直以来是个很棘手的问题。由多奥自主研发的领先的人脸识别技术，将动态人脸识别技术应用于视频监控中，从而使在不易被监控目标察觉的情况下，达到中远距离识别验证后台报警提示的效果。将动态人脸识别技术与视频监控相结合，对重点监控区域进行人脸识别布控，对于协助公安干警快速侦破案件，避免犯罪事件的发生，维护社会和谐稳定，创建平安和谐城市具有重要的意义。

二、系统概述人脸识别布控系统，把各处采集到的人脸信息与布控人脸进行比对，能够同时进行多路视频分析比对，在发现目标后迅速提示并将警情推送至客户端。此外，系统还支持单目标多张照片批量导入，多目标批量照片导入等各种导入方式，在降低了技术人员的工作量同时大幅提高了安保人员的工作效率。即使抓拍人在行进中转头、低头仍然能做出准确跟踪和抓拍。系统采用服务器/客户端结构。服务器保存黑名单人员的面部信息，实现人员识别和报警的功能，而客户端实时接收来自一个或多个通道摄像头的面部数据，并和黑名单中的人员进行对比。

人脸识别系统

人脸识别系统一、概述人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。二、人脸识别系统简介人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统、人脸识别RFID 智能通关系统、人脸识别公安罪犯追逃智能报警系统等等。三、主要的功能 1.人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用

人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 2.人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 3.人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。 4.真人鉴别功能：系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。 5.图像质量检测：图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。

智能分析动态人脸识别系统专业技术需求书

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

人脸识别巡更系统设计方案

动态人脸识别巡更系统案北京博睿视科技有限责任公司 2017年8月 18日目录第一章人脸识别巡更系统设计要求一、人脸识别巡更系统社会意义略第二章系统概述人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了

查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。 1、人脸识别巡更系统构成该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。整个软件的逻辑体系结构如下图所示。软件结构体系（ C/S 结构）图3-3 软件逻辑体系示意图实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑名单、白名单。人脸动态入库将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。人脸信息修改人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。

实时人脸抓拍该子系统为监控画面和报警端的界面，主要分为4 个部分：视频设备列表，监控画面，现场抓拍图像和匹配报警图像。图实时人脸监控子系统效果图功能模块分别为视频设备列表：列举所有可以使用的监控摄像头图视频设备列表监控画面：播放窗口显示该摄像机的实时监控图监控画面现场抓拍图像：显示摄像头所抓取的人脸图片图现场抓拍图像报警图像：根据抓拍到的人脸图像，与数据库中的人员进行比对查询。图匹配报警图像人脸图像检索人脸图像检索即为对摄像头抓拍到的人员信息或系统识别比对结果进行进一步的查询。该模块分为比对结果查询，抓拍人像查询和比对库人脸查询三个部分比对结果查询：选择要查询的设备和黑白名单类型以及匹配的开始和结束时间，然后点击查询按钮。显示的匹配结果以倒序方式进行排列，离结束时间最近的排在最图比对结果查询抓拍人像查询：选择抓拍起始时间和抓拍结束时间，然后点击查询按钮。显示的内容以“抓拍时间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。图抓拍人像查询比对库人脸查询：选择入库的开始时间和入库结束时间，然后点击查询按钮。显示的结果以“入库时间”中的内容倒序方式进行排列，即离结束时间最近的排在最前面。图比对库人脸查询聚类

人脸识别系统需求方案

前后门人脸识别系统需求方案为进一步加强厂区人员管控，杜绝无关人员及违禁物品进入厂区，把好人员、物品入场安全第一关，辅助和提升管理人员工作效率，提高公司安全生产管理技术水平，现申请安装前后门人脸识别系统，需求如下: 一、公司人员出入管理存在问题目前，公司合作单位人员通过办理出入证卡，由前门内勤员进行核对放行的方式进入厂区。但出入证件卡在实际使用过程中存在以下问题：1.卡面磨损程度严重，无法确认人员真实信息，一般情况下多为依靠内勤人员的印象辨别外来人员，如此一来需要耗费大量人力，无法保证厂区人员识别的准确性；2.人员离职后没有及时办理退卡，仍使用出入证逗留厂区；3.一卡多用、借给他人使用；4.合作单位常以未能及时取到证件卡为由，临时通行等。二、系统实现功能 1.采用快速人脸检测技术，实行一人一脸录入，支持现场设备或者移动客户端录入。 2.系统验证方式需支持人脸识别及身份证均可认证。 3.可在系统管理设置限定时间内（如3-5天，具体时间由我司管理人员自定义），如人员未进行验证，系统会自动发出相关人员名单信息警报提示或停止其使用。 4.前后门验证设备数据要求放置前门值班室处进行统一管

理，同时实现网络远程管理。5.前后门人行道设置双通道区分进出道，进道只允许进入通行不允许出，出道只允许出通行，不允许进入；人员进厂需进行人脸认证，出口红外线感应开启（明确的通行指示功能）。 6.当断电时，闸门能自动打开，确保人员安全通行。 7.前后门各加装2个摄像头，1台监控主机设备，监控闸门位置，防止人员违规通行或设备破坏，有效调查录像取证。 8.单独配置管理电脑套装（主机加显示器等）。 9.在系统出现故障，或者非法闯入时，系统产生声光报警提示功能。 10.系统管理需考虑预留出口道闸后续可以实现增加人脸识别功能融合使用。三、系统硬件要求

2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析

2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析 2019年2月14日一、全球生物识别细行业市场占比情况分析生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。

人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。

人脸识别巡更系统设计方案

动态人脸识别巡更系统设计方案北京博睿视科技有限责任公司 2017年8月18日

目录第一章人脸识别巡更系统设计要求一、人脸识别巡更系统社会意义略第二章系统概述人脸识别智能巡更系统为基于深度学习算法的通过式人脸记录巡检系统。根据需要将用于人脸抓拍的监控摄像机安装在需要巡逻的线路或执勤岗位上，人员对该地进行巡更通过时摄像机自动抓拍巡更人员的人脸照片同时将抓拍时间与对应的巡更人员人脸库进行比对结果通过局域网存入系统数据库。此记录将成为巡更人员何时到达该地巡更的依据。管理人员通过系统管理系统软件可清晰地了查询巡更人员巡更的实际情况，如漏查、误点、非本人带班等信息，方便管理人员有效管理。 1、人脸识别巡更系统构成该系统由人脸静态建库、人脸动态入库、人脸信息修改、实时人脸抓拍、人脸检索、人脸图像聚类、以图搜图、联动报警八大部分组成。整个软件的逻辑体系结构如下图所示。软件结构体系（C/S结构）

图3-3 软件逻辑体系示意图 3.3.1、人脸静态建库实现布控人员建库，提供用户建立临时人脸库的功能，使用者可自行注册，批量导入人脸照片，静态人脸库包括黑名单、白名单。图3.3.1人脸静态建库 3.3.2、人脸动态入库将摄像机抓拍的人脸图片，建立动态抓拍人脸库，不断累积抓拍数据，为后

期进行人脸管理和提升识别率提供必要的支撑。图3.3.2人脸动态入库 3.3.3、人脸信息修改人脸信息修改模块主要是针对各个不同的人脸库，查询符合条件下的人员信息，并对其中的信息进行修改删除等操作，同时也可针对选择的人脸库进行新人员信息的注册。图3.3.3人脸信息修改

人脸识别系统

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

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1人脸识别技术地数据呈现一种爆炸式地增长. 设地二期目标.另一方面公安行业对车辆地结构化信息采集已逐渐趋方式.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、身份信息等结构化地转变.人脸识别技术相对于其他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 . . . 脸地分拣、判断及采集及检测、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地脸部特征对输入地人脸图像或视频流,首先判断是否存在人脸如果存在人脸则进一步地给出每个脸地位置、大小和各个面部器官地位置信息. 于人脸地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

对选择出来地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地过程.其预处理过程主要包括人脸图像地光线补偿、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地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.人脸特征提取地方法归纳起来分为两大类一种是基于知识地表征方 .基于知识地表征方法主要是根据人脸器官地形状描述以及他们之间地距离特性来获得有助于人脸分类地特征数据其特征分量通常包括特征点间地欧氏距离、曲率和角度等. 对这些局部和它们之间结构关系地几何描述可作为识别人脸地重要 .基于知识地人脸表征主要包括基于几何特征地方法和模板匹配法. 1.1人脸识别解决方案相似度超过这一阈值则把匹配得到地结果输出.这一过程又分为两类进行图像匹配对比地过程.