人脸识别巡更系统设计方案
人脸识别建设方案
人脸识别建设方案一、引言人脸识别技术近年来得到广泛应用，不仅在安全领域起到了重要作用，还在商业、教育、医疗等领域展现巨大潜力。
本文将针对人脸识别建设提出一套方案，旨在实现高效、准确、安全的人脸识别系统。
二、系统需求分析1. 系统功能要求（1）准确性：人脸识别系统应具备较高的准确性，能够准确地识别出目标人物。
（2）实时性：系统应能实时响应，实现快速的人脸检测和识别。
（3）可靠性：系统应具备良好的稳定性、可靠性，确保系统长期稳定运行。
（4）安全性：系统应加密人脸数据，确保个人隐私不被泄露。
2. 系统性能要求（1）响应速度：系统应能快速响应，提供实时的人脸识别服务。
（2）检测精度：系统应能够准确地检测人脸特征点，避免误判。
（3）识别准确率：系统应具备高准确率的人脸识别算法，确保识别的精度。
3. 系统硬件需求（1）摄像头：采用高清晰度、高帧率的摄像头，以获取清晰、稳定的人脸图像。
（2）服务器：配置高性能的服务器，满足实时处理大量人脸数据的需求。
4. 数据存储与管理要求（1）数据存储：建设一个安全、高效的数据库，用于存储人脸特征值和个人信息。
（2）数据管理：建立完善的数据管理系统，实现对人脸数据的管理和查询。
三、系统建设方案1. 系统架构设计（1）硬件架构：采用分布式架构，将摄像头部署在各个需要进行人脸识别的场所，通过网络连接到中央服务器。
（2）软件架构：搭建服务器端的人脸识别算法，通过与摄像头的实时数据交互，实现快速、准确的人脸识别。
2. 人脸数据采集与预处理（1）数据采集：配置高清摄像头，采集人脸图像并提取人脸特征点。
（2）数据预处理：对采集的人脸图像进行预处理，包括降噪、对齐、归一化等处理，提高后续处理的准确性和速度。
3. 人脸特征提取与比对（1）特征提取：使用先进的人脸特征提取算法，将人脸图像转化为人脸特征向量。
（2）人脸比对：通过计算两个人脸特征向量之间的相似度，实现人脸的比对和识别。
4. 数据存储与管理（1）数据库设计：设计人脸特征值和个人信息的数据库结构，采用加密算法保护数据安全。
刷脸的智慧系统设计方案
刷脸的智慧系统设计方案刷脸的智慧系统是一种利用人脸识别技术实现身份验证和门禁控制的系统。
下面是一个基于人脸识别的智慧系统的设计方案，包括系统的硬件设备、软件应用和安全措施。
1. 硬件设备(1) 摄像头：选择一款高清晰度的摄像头，能够准确地捕捉人脸特征，例如分辨率达到1080P以上的摄像头。
(2) 服务器：配置高性能的服务器，用于存储人脸数据和进行人脸识别算法的计算。
(3) 门禁设备：连接到系统的门禁设备，例如电子门锁或出入口闸机，用于实现门禁控制的功能。
(4) 屏幕显示器：用于显示身份验证结果，例如显示通过或不通过的信息。
2. 软件应用(1) 人脸检测与识别算法：选择一种高效准确的人脸检测与识别算法，可以使用常见的人脸识别库，如OpenCV、Dlib等。
(2) 数据存储与管理：建立一个数据库，用于存储用户的人脸特征数据和身份信息。
每当新用户注册时，将其人脸特征数据和身份信息保存到数据库中。
(3) 身份验证逻辑：对于每个身份验证请求，系统将从数据库中检索相应用户的人脸特征数据，并与当前检测到的人脸进行比对，以确定其身份是否匹配。
(4) 防欺诈功能：可以引入活体检测技术，以确保用户提交的人脸是真实存在且活体的。
可以结合摄像头和红外线传感器等设备来完成活体检测。
3. 安全措施(1) 数据加密：将用户的人脸特征数据进行加密存储，确保数据的安全性。
(2) 角色授权：为不同的用户分配不同的权限，例如管理员具有更高的权限，普通用户只能通过门禁。
(3) 设备监控：监控系统的运行状况，及时发现并处理异常情况。
(4) 备份与恢复：定期备份人脸特征数据和系统配置文件，以便在系统故障或数据丢失时进行恢复。
4. 部署与管理(1) 部署位置：根据实际需要，将摄像头和门禁设备安装在适当的位置，通常是在每个入口点或需要权限控制的地方。
(2) 系统管理：建立一个后台管理界面，用于添加、删除和编辑用户，以及查看系统日志和报表等功能。
小区人脸识别抓拍系统设计方案
小区人脸识别抓拍系统第一部分.系统概述通过网络数字摄像机与人脸识别抓拍系统实现小区出入口人脸识别抓拍记录并显示，与此同时抓拍的人脸图片与视频录像关联起来，使在事后查询人脸识抓拍记录时可以回放当时的视频录像。
使小区出入安全管理更智慧，更好更快的定位可疑人员。
第二部分.方案设计2.1 需求经调研，本小区的实际需求如下：●小区出入口各一支摄像机，进行智能人脸识别抓拍记录，并24小时录像●其它重点位置两支摄像机,并进行普通视频监控与24小时录像2.2 系统设计2.2.1 设计原则为提高管理效率及视频人脸抓拍效果，我们的设计遵循以下原则1、技术先进：所选设备均应性能卓越、返修率低，尽可能降低了工程造价，产品广泛应用于各种技防领域，经过市场考验，技术性能居同类产品领先水平。
2、实用可靠：整个系统全天监视过往人脸及现场情况、录制监控图像，即保证7*24小时无间断工作。
3、护展性好：系统的设计应留存充分的余地，以方便需要时能进行扩充，因此主机设备选用考虑标准服务器结构，以应对以后大型多社区人脸识别与视频监控联网的集中智能监控系统的升级的数据准备，系统输入输出扩展时只需简单平台软件升级对接，避免不必要的另外采购设备导致财力浪费。
2.2.2 系统工作原理采用加强型1080p普通数字网络摄像机作为前端视频源采集设备，在社区保安室部署一台服务器用于视频人脸识别分析、抓拍、记录、报警、录像、显示等工作。
2.2.3 系统结构人脸识别监控服务器显示器交换机小区入口人脸识别网络摄像机小区出口人脸识别网络摄像机网络摄像机网络摄像机2.2.4 系统所需设备及配置要求2.3 系统功能2.3.1 摄像机管理接入支持接入普通监控网络摄像机，支持协议：厂家协议（融合永道、海康、大华、汉邦、TCL、天视通、海芯威视、中维、天地伟业、雄迈/巨峰、智诺、艾普视达、宇视的网络摄像机/DVR/NVR），稳定接入ONVIF标准的网络摄像机支持在线按ONVIF协议搜索网络摄像机搜索摄像机添加设置摄像机的人脸识别抓拍规则参数2.3.2 人脸检测抓拍系统支持人脸识别抓拍，最小人脸大小可支持20*20，最大人脸无限制，支持人脸跟踪连拍记录，最大可同时跟踪人脸50个人脸,支持1080p分辩率下视频源进行人脸探测抓拍,支持人脸探测精度可调。
人脸识别运维服务方案设计
人脸识别运维服务方案设计一、项目背景随着人工智能技术的发展，人脸识别技术逐渐应用到了各个领域。
在大型企业、政府机构、学校等场所，人脸识别成为了非常重要的安全手段。
然而，人脸识别系统的运维工作相对繁琐和复杂，因此需要一个完善的人脸识别运维服务方案来帮助企业或机构解决相关问题。
二、方案设计1. 基础设施搭建为了保证人脸识别系统的正常运行，首先要搭建一套稳定可靠的基础设施。
包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设备的选购、搭建和部署工作。
同时，还需要部署数据库、操作系统和相关软件，以支持人脸识别系统的运行。
2. 系统监控与维护为了保证人脸识别系统的稳定性和安全性，需要对系统进行实时监控和维护。
通过监控系统，可以实时了解系统的运行情况，及时处理异常情况。
同时，还需要及时更新系统的补丁和升级软件版本，以保持系统的安全和稳定。
3. 数据库管理人脸识别系统需要存储大量的人脸数据和相关的信息。
因此，需要建立一个完善的数据库管理系统，对人脸数据进行存储和管理。
包括数据备份、恢复、迁移等工作。
同时，还需要定期清理数据库中无用的数据，以提高系统的性能和效率。
4. 故障处理和维修人脸识别系统的故障处理和维修是非常重要的。
一旦系统出现故障，会严重影响系统的正常运行。
因此，需要建立一个专门的故障处理和维修团队，及时响应和处理故障，并制定相关的维修方案和流程，保证系统的快速恢复和正常运行。
5. 数据安全和隐私保护人脸识别系统涉及到大量的个人隐私数据，必须严格保护数据的安全和隐私。
为此，需要建立完善的数据安全和隐私保护措施，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
同时，还需要遵守相关法律法规，确保个人隐私的合法使用。
三、服务目标1. 提供稳定可靠的人脸识别系统运行环境，保证系统的正常运行。
2. 提供系统监控和维护服务，及时发现和处理系统中的异常情况。
3. 提供数据库管理服务，保证人脸数据的安全性和完整性。
4. 提供故障处理和维修服务，及时响应和处理系统的故障。
人脸识别巡更系统设计方案
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经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经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经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。
管理人员经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人脸静态建库动态人脸监控人 脸动 态入 库 人 脸信 息修 改 实 时人 脸抓 拍 人脸图像检 人脸图像聚类 人脸以图搜图 人脸联动报警人 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。
人脸识别巡更系统设计方案
人脸识别巡更系统设计方案一、系统架构1.前端硬件采集模块：主要包括摄像头、蓝牙、GPS等设备，用于采集巡更人员的人脸图像、位置信息等数据，并传输到后端服务器模块。
2.后端服务器模块：主要用于接收和处理前端采集的数据，包括人脸识别、路线分析、数据存储等功能。
3.客户端管理模块：巡更管理员可以使用该模块进行账号管理、巡更计划制定、巡更路线调整等操作。
二、功能模块1.人脸识别模块：基于深度学习的人脸识别算法，可以实时检测和识别巡更人员的人脸，确保只有合法的人员可以进行巡更任务。
2.路线规划模块：根据巡更管理员的要求和实际情况，自动规划最优巡更路线，确保巡更路径的覆盖率和巡更效率。
3.实时监控模块：通过摄像头实时监控巡更人员的工作情况和巡更路线，及时发现异常情况并采取相应的措施。
4.数据统计模块：对巡更人员的工作数据进行统计和分析，生成巡更报表，方便管理人员评估巡更效果和改进管理策略。
5.报警提醒模块：当发现巡更人员出现异常情况（如离线、偏离路线等），系统及时发送报警提醒，通知管理人员采取相应措施。
三、技术选型1.人脸识别算法：可以选择开源的人脸识别算法库，如OpenCV、Dlib等，或者使用商业化的人脸识别系统，如百度人脸识别、腾讯人脸识别等。
2.后端服务器开发：可以使用Python等语言进行后端服务器的开发，数据库可以选用MySQL、MongoDB等用于存储人脸数据和巡更记录。
3.前端开发：可以选择开发移动端APP或者Web端系统，使用React Native、Vue.js等前端框架进行开发。
4.硬件设备：选择具有高清摄像头、蓝牙和GPS功能的智能硬件设备，可以配备充电宝以保证巡更设备的工作时间。
四、系统流程1.巡更管理员使用客户端管理模块创建巡更计划和路线，并指派到巡更人员的账号上。
2.巡更人员佩戴巡更设备，包含摄像头、蓝牙和GPS等功能，开始巡更任务。
3.巡更设备通过蓝牙与后端服务器模块进行数据交互，上传巡更人员的人脸图像和位置信息。
巡更系统设计方案
巡更系统设计方案摘要：本文旨在设计一个高效、可靠的巡更系统，以提升巡更工作效率和整体安全性。
巡更系统设计方案将涵盖系统架构、功能模块、数据管理和安全防护等关键要素。
通过合理的系统设计和使用现代技术手段，可实现对巡更工作的全面监控和管理，提供实时数据统计和异常报警功能，提高工作效率和安全性。
一、引言巡更工作是企业、学校、医院等机构必不可少的一项工作。
传统的巡更工作往往需要大量人力和物力投入，监督和管理效率较低。
因此，设计一个高效、可靠的巡更系统对于提升工作效率和整体安全性来说至关重要。
二、系统架构巡更系统的基本架构可以分为四个关键模块：前端设备、数据采集服务器、系统管理服务器和管理端。
前端设备用于采集现场数据，如巡更员的位置和时间信息；数据采集服务器负责接收、存储和处理采集到的数据；系统管理服务器用于管理和控制巡更系统的运行；管理端提供给巡更管理员使用，可以查看和管理系统的数据。
三、功能模块1. 巡更计划管理：巡更管理员可以通过管理端创建巡更计划，设定巡更的时间、地点和巡更员等相关信息。
2. 巡更任务分配：巡更计划创建后，巡更任务会自动分配给相应的巡更员，巡更员可以通过前端设备查看任务和相关要求。
3. 实时位置追踪：前端设备通过GPS等定位技术实时采集巡更员的位置信息，系统可以实时追踪巡更员的行动轨迹。
4. 异常报警功能：系统能够通过前端设备和数据采集服务器监测巡更过程中的异常情况，如巡更员离开巡更范围、漏巡等，及时发送报警信息给管理端和相关人员。
5. 数据统计和分析：系统能够统计和分析巡更任务的完成情况，生成报表和图表，为管理决策提供参考依据。
四、数据管理。
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。
人脸识别系统技术设计方案
人脸识别系统技术设计方案1.1 智能人像比对平台该智能人脸识别系统建立了标准统一的共享人像库，并在此基础上部署了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、基础比对服务平台和人脸识别应用平台四大部分组成。
它支持前端人像采集、静态人脸查询和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。
它还有统一的安全标准接口，兼容PKI密钥和网络加密狗等常见的安全标准接口。
该系统采用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、用户管理和系统运行状态查询等管理操作。
这样可以减少系统后台管理、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。
此外，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 设计原则该系统本着统一标准、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。
该平台算法由XXX研究员、国际知名人脸识别专家、XXX院士XXX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。
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。
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。
系统级接口是指连接不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口。
有两种访问方式：第一种是通过页面查询，使用Guest权限进行页面访问，适用于快速调阅查询不同平台之间的信息；第二种是通过请求服务和直接调阅的形式进行数据库查询，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。
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。
人脸识别系统建设方案
人脸识别系统建设方案一、系统概述人脸检测是一套专门针对博物馆进出的人员进行监控的系统，是视频分析、运动跟踪、人脸检测和识别技术在视频监控领域的全新综合应用。
通过在前端部署安装摄像机设卡，对经过出入口的人员进行人脸抓拍。
前端摄像机将抓拍到的人脸图片通过计算机网络传输到监控中心的数据库进行数据存储，并与人脸黑名单库进行实时比对，当发现可疑人员时，系统自动发出报警信号，采用弹图、手机短信、地图联动等多种联动方式通知值班人员。
系统集高清人脸图像的抓拍、传输、存储，人脸特征的提取和分析识别、自动报警和联网布控等诸多功能于一身，并具有强大的查询、检索等后台数据处理功能及强大的通信、联网功能。
二、系统架构人脸实时报警系统主要由抓拍机、人脸实时报警服务器、管理平台等设备组成。
人脸抓拍机:主要部署在各个人员出入口的位置，需要严格按照指定位置进行安装。
人脸抓拍机内置智能分析算法，实现对进出人员的人脸进行自动捕获、跟踪、抓拍的功能。
同时具备人脸区域自动曝光功能，以适应各个卡口位置逆光环境下也能捕捉到较为清晰的人脸抓拍。
人脸实时报警服务器:对人脸抓拍机传送过来的人脸照片进行建模。
同时实时和黑名单数据库的人员进行比对。
支持抓拍人脸图片的查询和检索。
管理平台:Web 客户端,实现黑名单报警信息管理,抓拍图片的检索。
三、系统功能1、人员信息采集和人脸信息数据库建立在特定重点场所的卡口位置（如各馆出入口)部署专用于人脸抓拍的摄像机，人脸抓拍机在能够对经过设定区域的人员进行人脸检测和人脸跟踪，利用人脸质量评分算法能自动筛选出一张人的正面脸部信息最为清晰的人脸图像作为该人员的抓拍图像。
并把人脸照片、抓拍地点、抓拍时间等信息上传到人脸管理平台进行存储，进行统一存储，以方便后期的检索与查询。
具体流程如下图所示。
2、黑名单实时报警、人员布控功能系统可以根据需要把要布控人员的信息(包含姓名、性别、身份证号、家庭住址、人脸照片等信息）加入到黑名单数据库。
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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
3.3.4、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3.3.4 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3.3.4 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3.3.4 监控画面
现场抓拍图像：显示摄像头所抓取的人脸图片
图3.3.4 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3.3.4 匹配报警图像
3.3.5、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
前面。
图3.3.5 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3.3.5 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3.3.5 比对库人脸查询
3.3.6、人脸图像聚类
根据历史抓拍的人脸图像和检索条件在抓拍人脸库中查询符合条件的人脸，输入需要的检索条件，如类别总数、单个类别总数、检索阈值，抓拍时间范围。
可进行条件范围内的查
询，将符合条件的抓拍人脸聚类显示。
图3.3.6人脸图像聚类
3.3.7、人脸以图搜图
人脸以图搜图模块主要是针对抓拍库和比对库的静态人脸识别，上传一张本地人脸图片，选择抓拍库或者比对库，然后输入比对阈值，点击搜索按钮。
显示的结果以匹配值高低倒序排列，即匹配值最高的显示在前面。
图3.3.7人脸以图搜图
3.3.8、人脸联动报警
人脸识别匹配后，可以联动串口继电器报警输出。
3.4系统总体设计
3.4.1、系统架构
人脸系统总体架构包括前端设备、传输网络和监控中心三个部分，如下图：
图3.4.1人脸系统架构图
前端设备：主要是采集视频传回到中心。
传输网络：传输监控场景的视频。
监控中心：主要是部署各个服务，将传回来的视频数据进行分析，抓拍人脸显示结果，并进行实时分析比对。
4、系统主要功能
4.1人脸建库
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。
4.2人脸检测
自动检测视频中的人脸并进行跟踪与质量判断，提升系统的识别性能。
人脸检测比对只需要使用普通的网络摄像头即可。
支持摄像头实时抓取通过的人脸照片，在事后进行检索。
4.3人脸识别
根据比对策略将采集到的视频中的人脸与布控名单进行比对，如果匹配上则进行预警，提示操作人员进行处置。
4.4实时人脸监控
实时提供监控画面，并显示所有的人脸匹配结果。
保存所有经过摄像头的人脸照片，每张照片只有几K到十几K大小。
4.5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。
4.6人像信息修改
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。
4.7以图搜图
人脸以图搜图模块主要是针对抓拍库和比对库的静态人脸识别，上传一张本地人脸图片，选择抓拍库或者比对库，然后输入比对阈值，点击搜索按钮。
显示的结果以匹配值高低倒序排列，即匹配值最高的显示在前面。
4.8同人搜索
根据历史抓拍的人脸图像和检索条件在抓拍人脸库中查询符合条件的人脸，输入需要的检索条件，如类别总数、单个类别总数、检索阈值，抓拍时间范围。
可进行条件范围内的查询，将符合条件的抓拍人脸聚类显示。
5、影响因素及设备安装
5.1、环境影响
光线变化是影响人脸识别性能的主要因素之一。
当照射人脸的光线是均匀照射的、没有阴影和闪光的散射光时，具有最好的比对性能。
因此系统的部署需要特别注意光线处理，避免出现逆光、阴阳脸、光线过暗或过强等现象，为了提高系统识别性能，我们建议在系统部署的场所采用额外的光源进行补光
图5.1光源及摄像机部署示意图
5.2、设备架设
人脸识别需要采集人员的正面照片，在不影响人员通行，且满足人员姿态要求范围内的前提下，图像采集设备的架设地点在人员行进路线的前上方为最佳。
所以就需要对人员的行进路线进行规范，使人员流动方向单一。
所以我们建议在通道处部署具有更好的比对效果
图5.2摄像机与目标的距离示意图
监控距离U（米）≈镜头焦距f(mm)*监控宽度W（米）/senser粑面尺寸a（mm）
图5.2 摄像机安装指导图
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，可以查看镜头选择详细列表。
5.3、性能指标。