人脸识别对比解决方案
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案随着科技的不断进步和人工智能的广泛应用，人脸识别技术已经成为一种重要的生物识别技术。
人脸识别系统解决方案，不仅可以应用于安防领域，还可以用于身份识别、金融支付、智能门禁等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景、优点及挑战等方面来讨论人脸识别系统的解决方案。
一、技术原理人脸识别系统是通过对输入的人脸图像进行特征提取和匹配来进行身份识别的。
技术原理主要包括以下几个方面：1. 图像采集：通过摄像头对人脸进行图像采集，获取到待识别的人脸图像。
2. 人脸检测与对齐：对采集到的图像进行人脸检测，找到图像中的人脸区域，并进行对齐，确保人脸在图像中的位置和角度适合后续的特征提取和匹配。
3. 特征提取：通过特定的算法从人脸图像中提取出表示人脸特征的向量。
这些特征向量通常包括人脸的形状、纹理和位置等信息。
4. 特征匹配：将提取到的特征向量与事先存储在数据库中的人脸特征进行匹配，找到与之最相似的人脸特征。
5. 结果输出：根据匹配结果输出最终的识别结果，判断该人脸是否属于已知的身份。
二、应用场景人脸识别系统的解决方案可广泛应用于以下场景：1. 安防领域：用于视频监控中，实时对比和识别监控区域内的人脸，将异常人员和黑名单人员及时报警。
2. 身份识别：用于售票、通关、考勤等场景，实现快速准确的人员身份识别，提高办事效率。
3. 金融支付：通过人脸识别技术，实现无感支付，用户可以通过刷脸完成消费，提高用户支付的便捷性和安全性。
4. 智能门禁：替代传统的门禁卡和密码，通过人脸识别技术，实现更为安全和方便的门禁管理。
5. 公安犯罪侦查：通过人脸识别系统，辅助公安机关进行犯罪嫌疑人的追踪和查找，提高破案率。
三、优点人脸识别系统解决方案有以下几个优点：1. 高准确性：人脸识别技术在准确率方面已经达到了较高水平，可以快速准确地进行身份鉴别。
2. 非接触性：与传统的身份识别方式相比，人脸识别系统无需接触传感器，可以在更远的距离上进行识别，提高了用户的使用体验。
人脸识别门禁解决方案
人脸识别门禁解决方案
《人脸识别门禁解决方案》
随着科技的发展，人脸识别技术正在逐渐应用到门禁系统中，成为一种新型的门禁解决方案。
传统的门禁系统往往需要刷卡、输入密码等方式验证身份，存在一定的安全隐患和不便之处。
而人脸识别门禁系统则采用独特的面部特征进行识别，不仅具有更高的安全性，而且操作简便，用户体验更好。
人脸识别门禁系统通过摄像头捕捉用户的面部特征，对比数据库中存储的人脸信息，快速识别出身份是否合法。
一旦验证通过，门禁系统会自动打开门禁设备，方便用户出入。
此外，人脸识别门禁系统还可以结合云端数据存储和智能分析，实现远程监控、出入记录管理、访客管理等功能，极大地提高了门禁系统的整体管理效率。
在实际应用中，人脸识别门禁系统广泛应用于企业、学校、政府机构等场所，因为它不仅提高了门禁的安全性，同时也为员工、学生等提供了更便捷的出入方式，极大地提升了使用体验。
总的来说，人脸识别门禁解决方案已经成为了门禁系统的一个重要发展方向，它不仅具备高安全性和便捷性，而且还可以通过智能化的数据管理和分析为用户提供更多便利。
预计未来，人脸识别门禁系统将会得到越来越广泛的应用和推广。
人脸识别技术的光照影响与解决方案
人脸识别技术的光照影响与解决方案随着科技的快速发展，人脸识别技术在各行各业中得到了广泛的应用，它已经成为我们日常生活中的一部分。
然而，光照条件对人脸识别技术的准确性和可靠性有着重要的影响。
本文将探讨光照对人脸识别的影响以及可能的解决方案。
首先，光照条件对人脸识别的影响是十分显著的。
不同的光照条件下，人脸的亮度、阴影和纹理会发生巨大的变化，从而导致人脸图像的质量下降，影响人脸识别算法的准确性。
强烈的光照，例如在室外的太阳光下，会导致人脸的高光区和阴影区之间的对比度增加，使得人脸特征难以准确提取。
而在光线较暗的环境下，图像可能会存在噪点和模糊，使得特征提取和比对更为困难。
为了解决光照条件对人脸识别的影响，许多研究者提出了各种解决方案。
首先，一种常见的方法是使用多个光照条件下的训练集来训练模型。
通过使用大量的人脸图像来模拟不同光照条件下的变化，可以增强算法对光照变化的适应能力，提高人脸识别的准确性。
此外，研究者们还提出了一些对抗性学习的方法，通过学习光照不变的特征表示来提高算法的鲁棒性。
另外，光照影响人脸识别的另一个解决方案是数据增强。
数据增强是通过对原始图像进行一系列的变换来扩充训练集，以增加模型的鲁棒性。
在光照条件下，对图像进行亮度、对比度的调整、直方图均衡化和去噪等操作可以增加训练图像的多样性，提高算法在不同光照条件下的准确性。
此外，也可以引入虚拟光照来合成新的训练图像，以模拟各种光照条件下的情况。
除了数据增强，深度学习也被广泛应用于人脸识别中。
深度学习模型可以通过大规模的数据进行端到端的训练，并且具有较强的特征提取能力。
通过设计合适的网络结构和目标函数，深度学习模型可以更好地适应不同光照条件下的人脸图像，提高人脸识别的准确性。
此外，光照影响人脸识别的解决方案还包括传感器技术的进步。
高质量的传感器可以提供更多的细节和动态范围，使得人脸图像更加准确和稳定。
光照适应性传感器和多光谱传感器能够自动调整其灵敏度和曝光时间，以适应不同光照条件下的人脸图像采集。
人脸识别算法中常见问题及解决方法
人脸识别算法中常见问题及解决方法人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行识别和验证的技术，它已经被广泛应用于安全领域、人机交互界面、智能监控等各个领域。
在人脸识别算法中，常常会遇到一些问题，本文将介绍人脸识别算法中常见的问题，并给出相应的解决方法。
首先，我们来介绍一些人脸识别算法中常见的问题：1. 光照变化问题：光照条件的不同可能导致人脸图像的亮度、阴影等发生变化，从而影响人脸识别的准确性。
2. 视角变化问题：当人脸图像的拍摄视角发生变化时，人脸图像的形状和特征也会发生变化，从而影响人脸识别的效果。
3. 遮挡问题：由于遮挡物的存在，例如眼镜、口罩等，可能导致关键的人脸特征无法完整地被提取，从而降低人脸识别的准确性。
4. 非刚性变换问题：人脸图像可能因为表情的变化而发生非刚性变换，例如张嘴、闭眼等，这会进一步增加人脸识别的难度。
接下来，我们将为这些问题提供解决方法：1. 光照变化问题的解决方法：a. 图像预处理：可以通过直方图均衡化等图像处理技术，提升图像的对比度和亮度，从而减小光照变化的影响。
b. 多角度训练：在训练人脸识别模型时，可以使用多个角度的人脸图像进行训练，以增加模型对光照变化的鲁棒性。
2. 视角变化问题的解决方法：a. 3D人脸重建：通过使用3D人脸重建技术，可以从不同角度的人脸图像中还原出一个3D的人脸模型，然后再将其投影到一个标准角度，从而减小视角变化的影响。
b. 多角度训练：与光照变化类似，可以使用多个角度的人脸图像进行训练，以增加模型对视角变化的鲁棒性。
3. 遮挡问题的解决方法：a. 特征点检测：在进行人脸识别之前，可以使用特征点检测算法，提取出人脸的关键特征点，例如眼睛、鼻子等，从而减小遮挡的影响。
b. 图像修复：对于有遮挡的人脸图像，可以通过图像修复技术，将遮挡部分进行修复或完整恢复，然后再进行人脸识别。
4. 非刚性变换问题的解决方法：a. 形状变换：通过对人脸图像进行形状变换，例如变换到一个标准的平面形状，可以减小非刚性变换对人脸识别的影响。
人脸识别技术的优势与劣势分析
人脸识别技术的优势与劣势分析随着科技的发展，人脸识别技术在生活中越来越广泛地应用。
从安保领域到金融领域，从交通领域到教育领域，都出现了人脸识别技术的身影。
本文主要分析人脸识别技术的优势和劣势，并就这些优劣势提出相应的解决方案。
一、优势分析1. 高度的准确率人脸识别技术有着高度的准确率。
在对比传统的身份认证方式，如密码手势等，人脸识别技术能够减少因密码泄露等原因带来的风险。
此外，其便捷性也使得人脸识别技术逐渐成为许多领域的首选。
2. 单向可靠性强人脸识别技术具有单向可靠性强的特点，其不仅可以实现正向人脸识别，还可以进行反向检索，找出具体人脸背后的身份，从而保持身份信息的可见性和透明性。
这种单向可靠性强在安全领域有着重要的作用。
3. 可以适应多变环境人脸识别技术可以适应多变的环境，不论是强光或者低光环境，或者是佩戴罩具或者化妆，都能进行较为准确的人脸识别。
这种适应性强的特点在生活中有着广泛的应用。
二、劣势分析1. 数据集存在偏差人脸识别技术的训练数据集存在一定的偏差。
由于数据集是由人工标注生成的，因此在一些特殊情况下，人脸识别技术可能会出现误判。
这种数据集偏差会影响人脸识别技术的准确率和稳定性。
2. 面临隐私保护的挑战人脸识别技术虽然在安保领域有着广泛的应用，但也面临着隐私保护的挑战。
由于在对人员进行安检、考勤监控等环节中，人脸识别技术可能会获取到个人隐私信息。
因此，需要采取一定的隐私保护措施，保护用户的个人信息。
3. 误判率高虽然人脸识别技术有着高度的准确率，但在一些特殊情况下，如光线强度、人体姿势等方面的变化可能会导致一定的误判率。
这种误判率高会影响人脸识别技术的使用体验。
三、解决方案1. 数据集偏差问题针对数据集偏差问题，可以采用增加样本，进行数据集的迭代和优化，提高人脸识别技术的准确率和稳定性。
此外，使用新的数据集，利用深度学习等技术进行训练，可以改善数据集偏差问题。
2. 隐私保护措施为了保护用户的个人隐私，可以采用隐私保护技术。
人脸识别系统解决方案
工欲善其事必先利其器！
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三、产品形态
排号机Biblioteka 人脸比对方式为1对1比对方式，验证是否正 确的、有效的持证人；
人脸比对成功支持打印排号小票；
19寸触摸屏，工业级外观设计；
通过二代身份证读卡器，能验证二代身份证 真伪，并能读取二代证内的信息和照片。
提供标准的SDK（或定制SDK），让第三方平 台能接收人脸识别结果。
p51前端终端电脑和排号机采用ekey01办税厅人脸识别软件高拍仪二代身份证读卡器用于采集和对比并建立人脸特征模板前端存储同时上传本地局人脸模板服务器存储ekey01办税厅人脸识别软件部署在前端电脑和排号机在现有网络资源实时交换人脸特征数据人脸特征数据同时存储前端设备和本地局服务器实现信息安全平台双机热备方式单机出现故障时的无间断恢复
系统能记录每次识别和验证的过程，单独存 放并以报表形式呈现，作为复查验证依据。
支持小票打印输出功能。
工欲善其事必先利其器！
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三、产品形态
工欲善其事必先利其器！
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三、产品形态
高拍仪
人脸比对方式为1对1比对方式，验证是否正确的、 有效的持证人。
和二代身份证阅读器集成，通过二代身份证读卡器 ，能验证二代身份证真伪，并能读取二代证内的信 息和照片。
工欲善其事必先利其器！
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功能描述
a)能与现有的国家税务局办税服务厅综合管理系统平台对接；把人脸 识别核心软件和硬件驱动接口集成到办税服务厅综合管理系统。 b) 实现实时采集人脸与身份证照片比对、实时采集人脸与实名信息照 片比对；纳税人在办理实名信息采集时，使用高拍仪配备的二代身份 证阅读仪读取身份证芯片信息，同时会获取身份证照片作为人脸比对 的模板，再通过高拍仪摄像头实时采集人脸识别比对，进行实名信息 采集。 c) 人脸识别排号功能，实现实时采集人脸与实名信息照片比对；纳税 人到办税服务厅办理涉税事项在排队机取号时，经办人员实名验证人 脸识别+二代身份证，系统提供验证身份通过打印排队小票。 d)能建立统一的实名信息数据库。
小区人脸识别系统解决方案(3)
小区人脸识别系统解决方案2019-01-22目录1背景概述 (3)2人脸识别应用优势 (3)3设计原则 (4)4设计依据 (5)5系统组成.............................................................5-6 6主要功能 (7)7控制板功能介绍 (8)8 接口特性 (8)9 产品特点 (9)10 产品参数...........................................................10-1111 尺寸图 (12)12 工程案例............................................................12-131背景概述随着社会经济的高速发展和我国城镇化进程的加快, 城市人口日趋密集, 居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住首选, 而门禁系统在安居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主要以卡类设备、视频门禁、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, 而指纹识别, 被网上的指纹套破解了“密码”, 更让人觉得惶恐不安。
为切实解决小区门禁系统存在的问题, 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, 针对小区门禁操作不便、卡片易丢失容易被复制、密码容易忘记等问题, 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、实时人脸抓拍识别和人证比对, 从而实现人证合一验证。
并针对小区实现固定人员刷脸通行, 访客人员登记后刷脸通行或刷身份证人证比对成功后通行, 解决固定人员通行时需要刷卡或遗忘密码的问题, 人证比对失败人员则需要小区管理人员确认后手工放行。
人脸识别解决方案
人脸识别解决方案人脸识别技术是一种基于人脸图像或视频的生物特征识别技术，通过对人脸进行特征提取和比对，实现对个体身份的识别。
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如安防监控、金融支付、门禁考勤等。
本文将介绍一个基于人脸识别的解决方案，以解决现实生活中的一些问题。
以下是该解决方案的详细描述。
一、背景介绍在如今社会中，人脸识别技术已经成为一种趋势。
然而，在实际应用中，人脸识别技术还存在一些问题，如识别准确率、速度、鲁棒性等。
因此，我们提出了一种综合性的人脸识别解决方案，旨在提高人脸识别技术的性能和可靠性。
二、解决方案概述我们的人脸识别解决方案主要包括以下几个模块：数据采集、特征提取、特征匹配和应用集成。
具体流程如下：1. 数据采集为了构建一个准确可靠的人脸识别系统，我们首先需要收集大量的人脸图像数据。
这些数据可以来自不同的渠道，如摄像头、照片、视频等。
为了提高数据的质量，我们会对采集到的人脸图像进行预处理，包括去除噪声、调整亮度和对比度等。
2. 特征提取在数据采集完成后，我们需要从人脸图像中提取出有用的特征信息。
常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
我们会根据实际情况选择合适的特征提取算法，并对提取到的特征进行降维处理，以减少计算复杂度和提高识别速度。
3. 特征匹配特征匹配是人脸识别的核心过程，通过比对待识别人脸的特征与已知人脸特征库中的特征进行相似度计算，以确定身份。
常用的特征匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度和支持向量机（SVM）等。
我们会根据实际需求选择合适的特征匹配算法，并进行模型训练和优化，以提高识别准确率和鲁棒性。
4. 应用集成人脸识别技术可以应用于各个领域，如安防监控、金融支付、门禁考勤等。
我们会根据实际需求，将人脸识别技术与相应的应用场景进行集成，以实现自动化识别、身份验证和智能化管理等功能。
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第一章.方案概述1.1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，弓I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：1. 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。
2. 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。
3. 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。
平安城市建设从最初的视频监控、卡口电警建设，系统已大量掌握了视频图像资源和卡口车辆数据和价值图片，但是针对人员侦查，身份确认还是需要通过技侦或网侦手段，无法充分利用视频图像资源快速定位人员身份。
即使出动大量警力，采用“人海战术”但受制于肉眼识别劳动强度的极限，再加上人工排查效率不足，视频图像拍摄受光线、角度倾斜等不确定因素影响，无法保证查找的准确性和时效性，尤其出现突发紧急案件时，往往会贻误最佳破案时机。
如何提供更加丰富以及实用的“人像防控”应用，从“事后被动侦查”到“事前主动预警”将是平安城市下一建设阶段面临的主要需求。
1.2需求分析人像大数据系统采用高效的人脸检测定位及识别比对系统，可以第一时间帮助公安侦查人员快速识别辨别特定人员真实身份，把过去人工排查海量的视频图像资源比对需求变成现实，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，实现人脸比对识别。
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。
1.3 建设目标*本章文字内容可以根据项目具体情况修改：1.3.1 动态人像天网建设1.3.1.1 非标人脸库建设协助公安针对当地扒窃人员、偷抢盗人员、上访人员、未成年犯罪人员建设人像采集环境，对现场人员进行人像采集和身份采集入库，为敏感人群、重点人群布控提供人像库支持。
1.3.1.2 重点人员布控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、水客等当地涉稳人员，同时也包括高危人员、敏感人员等。
利用人像大数据系统，将重点人员进行城域级布控，同时后续刻画典型关注人员轨迹，进行高危行为预警研判。
1.3.1.3 高危人员布控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。
1.3.1.4 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。
1.3.1.5 人证合一在汽车站、火车站、机场等身份证检查、其他民事应用中，可通过单兵、手机、相机对人员进行脸部拍照，并通过身份证读卡器读取身份证信息，通过拍照图片和身份证人脸确认是否人证合一，并上传照片至后端进行人脸识别确认是否属于重点布控人员。
132静态人像天网建设1.321身份信息确认针对孤寡老人、三无身份人员、聋哑人员等无法确认身份的人员，可通过手机、相机等对人员进行脸部拍照，并上传后端比对常住人口或流动人口库，确认身份信息。
1.3.2.2身份信息查重对当地常住人口库、流动人口库或全国人员信息库中人员身份证进行人脸库自查重，排查一人多证的问题。
1.3.2.3洗白人员身份确认通过比对当地常住人口库&全国在逃人员库或当地流动人口库&全国在逃人员库进行人脸图片碰撞比对，排查两个库中相似人员人脸及身份信息，从而清洗出漂白身份的人员。
1.4性能指标1.4.1人像识别系统1）中心库容量：XXX万人。
储存全国关注人员数据XXX ；储存全省二代证人像数据；储存各监控节点实时采集人像的累积数据。
2）处理能力：为整个人像天网提供针对XXX万关注人员的实时查询服务，检索比对时间不超过5秒并报警提醒（不包括网络延时）。
中心系统处理能力要能够同时满足中心库所关联的XXX个实时人脸监控节点的实时查询比对需要。
142用户网络环境远程用户人像查询工作站通过公安网与人像识别系统联接，网络带宽为百兆以上。
143其他性能指标要求系统稳定性：系统要求实现7 >24小时*365天连续稳定运行。
符合公安部颁发的有关人像识别系统的相关标准；在保持系统总体比对精度和处理能力的前提下，系统能够进行平滑升级。
1.5建设内容*根据具体情况编写1.6建设原则1）实用性整个系统从实用性的角度出发，最大限度的满足人员管控系统建设的需求，能适应新技术的发展，选择性价比高的产品，既控制了建设费用，又保障了系统的完整功能。
2) 先进性采用领先的科学技术水平，集成了先进的人员及人脸识别算法，在保证整个系统功能和性能的前提下，最大限度地采用成熟、可继承、具备广阔发展前景的先进技术。
要努力保证整个系统功能的科学合理性，防止片面追求某一局部的高指标与先进性。
3) 可靠性人员管控系统是处于24 小时工作，系统采用业内主流产品，保证了系统的高稳定性、高可靠性。
前端高清智能网络摄像机在硬件设计上考虑室外工作的特殊性，具有耐高温、散热性能好，防雷、防浪涌保护等多方面安全考虑，为系统的稳定运行提供保障。
4) 可扩展性无论在系统软件、硬件的设计和选型上，都充分考虑其后期的可扩展性，结构上应易于扩充，以便于后期新功能的扩充。
在硬件的接口上也比较丰富，能适应后期更多设备的接入控制。
5) 易操作性系统具有简单易学的操作界面，无需专业的计算机知识，普通用户即可轻松完成日常人员管控系统的操作。
1.7 设计依据《安全防范工程程序与要求》GA/T75-94《安全防范系统验收规则》GA308-2001《安全防范工程技术规范》GB50348-2004《安全防范系统通用图形符号》GA/T74-2000《视频安防系统技术要求》GB/T367-2001《系统接地的形式及安全技术要求》GB14050-93《安全防范视频监控摄像机通用技术要求》GA/T1127-2013《安全防范高清视频监控系统技术要求》GA/T1211-2014《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》GB/T28181-2011《出入口控制人脸识别系统技术要求》GA/T1093-2013《安防人脸识别应用系统第2 部分：人脸图像数据》GA/T922.2-2011人像数据库人像平台动态识别服务1i：iMt 务mN服务伽服务人像数据导入冲*F征信息提取脸识别系统第二章.系统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设备和后端平台业务系统，实现了动态黑名单比对报警、静态人脸图片检索等功能。
本系统采用分布式架构，服务器节点可根据实际需求线性扩展，轻松满足爆炸式增长的业务需求，同时系统支持上亿级别人脸注册库/人脸抓拍库、30万黑名单库，极大的满足公安对重点人员的事前预警和事后追查需求。
2.1系统架构t比务展现分布式计算软件过人记录人像卡口会安人像库系统系统基于人脸识别核心技术，遵循公安行业信息化标准规范，依托综合可靠的通信网络、分布式数据库和集群计算等多项技术，充分考虑系统安全性、可靠性、可扩展性，可广泛应用于公共安全各业务领域的人脸比对综合应用平台，能有效地协助对不法人员的鉴别、抓捕和布控，保护国家安全和社会稳定。
系统由人像卡口、人脸识别服务器、人脸识别平台、存储设备、人像大数据系统五款产品组成。
人像卡口：前端摄像机包括普通高清网络摄像机和人脸抓拍单元。
普通高清网络摄像机主要实现图像采集、编码、视频传输等功能。
人脸抓拍单元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。
同时人脸抓拍单元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；人脸识别服务器：集人脸检测、人脸抓拍、人脸识别、人脸特征分类等多样化算法和分布式计算软件于一体，主要包括：1. 人脸识别算法—采用基于神经网络的深度学习算法，构建动态人像识别服务、1:1/1 ：n/n:N 等多样化人脸识别服务，从而实现高效率、高准确率的人脸识别比对。
2. 分布式计算集群—通过分布式计算软件统一对多台人脸识别服务器进行集群管理，从而进一步提高系统效率，适合大规模系统部署。
3. 系统运维管理服务—负责对计算集群存储、性能、服务进行统一的运维管理，降低系统风险，提高用户体验。
4. 人像数据库—负责人脸图像和算法特征化数据存储，数据库内置提高系统耦合度，降低服务器于服务器之间的对接导致的系统风险。