人脸识别系统技术设计方案
智慧校园人脸识别系统建设方案
利用人脸识别技术，实现异常事件的自动检测和报警，及时发现和 处理安全问题。
视频回溯
通过人脸识别技术，实现校园内视频回溯和查询，为安全事件处理 提供有力支持。
04
智慧校园人脸识别系统设计
系统架构设计
前端采集
通过高清摄像头采集人 脸图像，并实时传输到
后端服务器。
特征提取
利用人脸识别算法对采 集的人脸图像进行特征 提取，生成特征向量。
监控安防
在校园重要区域设置监控摄像头，实时监测并预警异常情况。
人脸识别技术的发展趋势
深度学习
利用深度学习算法提高人脸识别的准确率和鲁棒性，特别是在复 杂环境和动态场景下。
多模态识别
结合其他生物特征，如指纹、虹膜等，提高身份验证的可靠性。
数据隐私保护
在人脸识别过程中加强数据加密和匿名化处理，保护个人隐私和数 据安全。
持续优化与改进方案
数据安全与隐私保护
加强数据加密和隐私保护措施，确保个人信息 的安全和隐私。
用户体验优化
通过用户反馈和调研，持续优化系统的界面和 操作流程，提高用户满意度。
跨部门合作与资源共享
加强与其他部门的合作与资源共享，共同推进智慧校园的建设与发展。
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智慧校园人脸识别系统建设 方案
汇报人： 2023-12-28
目录
• 引言 • 人脸识别系统技术介绍 • 智慧校园人脸识别系统需求分
析 • 智慧校园人脸识别系统设计 • 智慧校园人脸识别系统实施方
案
目录
• 智慧校园人脸识别系统效益分 析
• 智慧校园人脸识别系统未来展 望
01
引言
目的和背景
提升校园安全
人脸识别系统设计方案
人脸识别系统设计方案人脸识别系统是一种利用计算机视觉技术对人脸图像进行检测、识别和验证的技术。
它通过分析、提取和比对人脸图像中的特征信息，实现对个体身份的识别。
本文将从硬件设备、算法处理和应用场景三个方面介绍人脸识别系统的设计方案。
首先，硬件设备是人脸识别系统的重要组成部分之一。
一个标准的人脸识别系统通常需要包括摄像头、图像采集设备、处理器和存储设备等。
摄像头用于获取人脸图像，图像采集设备用于处理和存储采集到的图像数据，处理器负责图像处理和特征提取，存储设备用于存储与人脸特征相关的信息。
除此之外，人脸识别系统还可以根据具体需要添加其他设备，如红外传感器可以增强对低照度环境下的人脸检测能力，电子闸机和门禁设备可以实现对人员进出的控制。
其次，算法处理是人脸识别系统设计的核心。
常见的人脸识别算法包括人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和人脸匹配等。
人脸检测算法用于从图像中检测出人脸区域，人脸对齐算法用于将检测到的人脸对齐到标准位置，人脸特征提取算法用于从对齐后的人脸中提取出特征向量，人脸匹配算法用于比对不同人脸之间的相似度。
人脸识别系统中的每个算法环节都需要高效、准确地处理大量图像数据，因此算法设计的优化和性能的提升是设计方案的重点。
最后，根据人脸识别系统的应用场景的不同，识别系统的设计方案也有所区别。
例如，对于门禁系统和考勤系统，可以设计一个离线人脸识别系统，通过离线库匹配识别用户身份；而对于人脸支付系统和移动解锁系统，需要设计一个实时人脸识别系统，即时反馈识别结果。
此外，对于大规模人脸识别系统，可以采用分布式架构，将图像采集和处理任务分布到多个设备上，提高处理速度和系统的可扩展性。
综上所述，人脸识别系统的设计方案需要兼顾硬件设备、算法处理和应用场景三个方面。
合理选择高质量的硬件设备，优化算法处理流程，根据具体应用场景设计适合的系统架构，才能够设计出一个高效、准确的人脸识别系统。
小区人脸识别系统解决方案设计
小区人脸识别系统解决方案设计人脸识别技术是一种通过分析和识别人脸特征进行身份验证或身份识别的技术。
在小区管理中，人脸识别系统可以应用于门禁管理、车辆出入管理、物品寄存管理等多个方面，提高小区的安全性和管理效率。
下面是一个针对小区人脸识别系统的解决方案设计。
一、系统需求分析：1.门禁管理：通过人脸识别系统替代传统钥匙和卡片，提高小区的门禁管理安全性和便捷度。
2.车辆出入管理：通过识别车辆司机的人脸信息，快速准确地识别车辆的合法性和归属。
3.物品寄存管理：通过人脸识别系统，可以识别物品寄存人的身份信息，提高物品寄存管理的可追溯性和安全性。
二、系统设计与功能拆分：1.人脸采集与注册功能人脸采集设备：采用高清摄像头，支持多角度、多光线条件下的人脸采集。
人脸特征提取：通过算法提取人脸图像中的特征点和特征信息，生成人脸特征模板。
人脸注册：将人脸特征模板与个人信息绑定，存储在数据库中。
2.人脸识别功能人脸识别设备：摄像头、人脸识别算法等技术，通过采集人脸图像与已注册的人脸特征模板进行比对识别。
门禁控制：对通过认证的用户进行门禁控制，可实现刷脸开门、禁止陌生人进入等功能。
车辆出入管理：通过车载摄像头对车辆驾驶人进行识别，判断是否为小区的合法车辆。
物品寄存管理：当小区住户寄存物品时，识别物品寄存人的身份信息，确保物品管理的安全性和责任追溯。
3.平台管理功能人员管理：包括小区住户信息管理、访客记录管理等。
设备管理：对人脸采集设备、识别设备进行管理和维护。
数据管理：对人脸特征模板、人脸识别数据进行管理和存储。
权限管理：对系统用户的权限进行管理，明确各个角色的操作权限。
三、系统部署与测试：1.环境部署：确定人脸采集和识别设备的摆放位置，保证最佳采集效果。
2.人脸采集和识别算法调试：通过实际数据进行算法的模型训练和调试，提高识别的准确率。
3.功能测试：对各个功能进行验证测试，保证系统的稳定性和可用性。
四、系统运维与优化：1.系统运维：对系统进行定期的维护和升级，确保系统的稳定性和安全性。
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。
2023-办公楼人脸识别门禁考勤系统技术方案-1
办公楼人脸识别门禁考勤系统技术方案办公楼作为重要的商业场所，无论在安全还是管理方面，都面临着许多挑战。
为了有效管理出入人员、加强安全监控，人脸识别门禁考勤系统成为了办公楼管理的首选。
下面，我们将就这一技术方案进行分步骤阐述。
1. 需求分析在制定方案前，首先需要进行需求分析。
对于办公楼而言，主要需求包括以下几个方面：门禁控制、考勤统计、安全监控、数据管理等。
因此，人脸识别门禁考勤系统需要具备这些功能，同时还需要根据实际情况进行定制化开发。
2. 设计方案在需求分析的基础上，可以开始设计方案。
人脸识别门禁考勤系统一般包括以下几部分：人脸采集系统、人脸识别算法、门禁控制系统、考勤统计系统、安全监控系统、数据管理系统等。
这些系统需要相互配合，才能实现全面的管理和安全监控。
3. 采购设备人脸识别门禁考勤系统所需要的设备包括摄像头、门禁控制器、考勤机、服务器等。
在采购之前，需要对设备的品牌、型号、价格等进行比较和选择，以确保设备能够满足需求，并具有耐用性、稳定性和易维护性。
4. 安装调试在设备采购完成后，需要对设备进行安装和调试。
安装时需要根据设备的安装要求和现场实际情况进行布线和安装，然后再进行设备的调试和联调。
5. 进行培训当系统安装好后，还需要对相关人员进行培训，以保证他们能够熟练操作这些设备和系统。
培训内容主要包括设备操作、维护与保养以及系统的使用方法等。
6. 系统上线当系统安装完成、相关人员培训完成后，即可对人脸识别门禁考勤系统进行上线。
上线后需要进行一段时间的监控和调整，以保证系统的稳定运行。
综上所述，人脸识别门禁考勤系统是一套完整的管理、监控、考勤的技术方案，一般需要从需求分析到设计方案、采购设备、安装调试、员工培训、系统上线等多个步骤，才能确保系统的正常运行和有效使用。
人脸识别设计方案
人脸识别设计方案
人脸识别是一种基于图像处理技术的生物识别技术，其应用广泛，包括门禁系统、安防监控、人脸支付等。
要设计一个有效的人脸识别系统，需要考虑以下几个方面：
1. 采集人脸图像：系统需要具备高清晰度的摄像头，能够采集到清晰、准确的人脸图像。
可采用多种摄像头配置方案，如设置多个摄像头以不同的角度拍摄同一人脸，提高识别率和鲁棒性。
2. 图像预处理：采集到的图像可能会受到光线、角度、分辨率等因素的影响，预处理可以对图像进行去噪、增强、对齐等操作，提高识别准确性。
3. 特征提取：将人脸图像转化为数字特征向量，用于后续的比对和识别。
可以利用传统的特征提取算法（如LBP、Haar特征）或深度学习算法（如卷积神经网络）进行特征提取，具体选择应根据实际需求和运算资源进行权衡。
4. 特征匹配：将待识别人脸的特征向量与数据库中的已知人脸特征进行匹配，找到最相似的人脸。
匹配算法可以采用传统的基于距离度量的方法（如欧氏距离、余弦相似度）或利用深度学习算法进行特征匹配。
5. 识别和验证：根据匹配度的阈值设定，判断待识别人脸是否通过验证。
若通过验证，则可以进行相应的后续处理，如开锁、放行等。
6. 安全性：人脸识别涉及到个人隐私信息，必须保证系统的安全性。
可以采用加密算法对数据库中的人脸特征进行保护，同时加强系统的权限控制和访问管理，防止未经授权的访问和滥用。
总之，一个有效的人脸识别系统需要充分考虑图像采集、预处理、特征提取、特征匹配等环节，并结合实际应用需求进行合理配置。
同时，还需要注意保护用户隐私和系统安全，确保系统的稳定性和准确性。
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。
人脸识别方案设计
人脸识别方案设计人脸识别是一种通过识别和分析人脸特征来验证和辨别身份的技术。
在近年来得到广泛应用，如手机解锁、安全门禁、刷脸支付等。
下面将从数据采集、特征提取、特征匹配和应用场景四个方面介绍人脸识别方案设计。
1.数据采集：人脸识别的第一步是采集人脸图像数据。
在现实场景中，人脸采集可以通过摄像头获取图像或视频流。
摄像头可以选择RGB或红外摄像头，以满足不同场景下的需求。
在采集人脸图像时，需要注意图像的质量，例如：光照条件、角度、表情等，以提高后续处理的准确性。
2.特征提取：特征提取是人脸识别的核心环节，其目的是将人脸图像转换为可区分不同个体的特征向量。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
在特征提取的过程中，需要注意的是对输入数据的标准化及预处理，以减少噪声、纠正图像的旋转和尺度问题。
3.特征匹配：特征匹配是识别阶段的核心任务，主要通过对比待识别人脸特征向量和已知的人脸特征向量，寻找最相似的匹配。
常用的特征匹配算法有欧氏距离、余弦相似度等。
在特征匹配过程中，需要注意设置合适的匹配阈值以及匹配算法的优化，以提高匹配的准确性和效率。
4.应用场景：人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，如安全门禁系统、刷脸支付、人脸等。
在安全门禁系统中，人脸识别可用于确认进入的人员身份，比如公司大门、住宅小区门禁等。
刷脸支付是一种方便快捷的支付方式，可以通过识别用户的人脸来完成支付的验证。
人脸是一种通过输入特定人脸特征，从图像或视频库中检索相似人脸的技术，可用于疑似犯罪嫌疑人追踪、失联人员搜寻等。
综上所述，人脸识别方案的设计包括数据采集、特征提取、特征匹配和应用场景四个方面。
在实际应用中，还要考虑数据的隐私与安全，算法的准确性与鲁棒性等问题，并根据具体的应用场景进行优化和改进，以提高人脸识别技术的性能和可用性。
（完整版）人脸识别技术方案-最全面
（完整版）⼈脸识别技术⽅案-最全⾯第⼀章.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，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：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。
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智能人脸识别系统技术方案2018年3月目录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1.2.4安全性人像采集比对平台采用统一的安全验证标准，所有的子系统采用统一安全验证机制，支持PKI加密狗，身份验证等常见的身份验证机制。
1.2.5抗灾性在设计硬件架构时，充分考虑了系统的可用性和抗灾性，使用了“计算节点冗余拓扑”的架构方案。
例如运行有2个比对服务实例，每一个服务实例都可以完成全部的比对服务功能。
在每一个服务实例中，每一个运算节点内存中只加载部分模板数据，这样能够显著提高比对效率。
但是每一个计算节点的磁盘中都保留有全部的模板数据，任意一个计算节点损坏都不会影响到数据完备性。
当有计算结点损坏时，集群控制器会收到通知并且发出服务请求让剩余的计算节点加载受损节点的模板数据。
1.3人像对比算法1.3.1技术选型标准根据公安部《关于加快推进人口信息人像比对技术应用的通知》（公治明发【2012】331号），原则上优先选用国内算法，如需选用国外算法，应在确保人口信息安全的情况下使用。
人口信息人像比对系统的承建单位不得具有外资背景，且须签订保密协议书。
禁止境外人员参与系统建设。
1.3.2算法性能系统主要性能指标1.3.3基本比对功能（1）1:1一对一比对，对输入系统的两张照片比对确认是否同一人；（2）1:N一对多比对，输入一张照片与选定的照片分库比对以返回最相似的照片和信息；（3）M:N多人对多人比对，提交多张照片与选定的照片分库比对以返回各自最相似的照片和信息；（4）自库查重：系统支持照片分库自我查询，例如出入境照片库进行库内滚动比对，查找“一人多证”的记录；（5）异库查找：系统支持不同照片分库之间进行滚动比对，查找人员在各库中的关联信息；1.4人像资源库1.4.1数据量要求资源库建设采用“统一规划、分类建库、各库关联、全面共享、冗余增长”的思路，设计容量约1000万张以上。
1.4.2建设基础人像库对全国在逃人员、国保重点人员、禁毒重点人员等八类照片数据入库建模，向客户全面开放人像核对查询功能，开放人像比对服务接口嵌入到各业务系统。
各部门及公安机关可结合业务需要，在人像资源库的基础上有针对性地开发适合本部门的人像比对应用系统平台。
1.4.3建设少数民族人像库建立少数民族人像库，按照民族种类建设少数民族人像基础库，加强流动的少数民族人员安全管理。
1.4.4建设宗教人像库因信教群众众多，宗教活动场所若干所，同时近年来在新疆、西藏发生多起教徒暴动事件，为较好控制公共安全，对各教众采集其标准人像信息，以宗教信仰为建库标准，分别建立各类人像库，加强对重点教众的监控，有效防止其借宗教势力组织、实施危害社会公共安全的宗教活动。
1.4.5建设重点关注人员库公安在多年执法办案过程中，遇到各类有前科的违法犯罪人员，这些人有的通过教育指导能改过自新，而有些却顽固不化，继续伺机作案，针对该类人员公安建设人像数据；系统自动检测各类业务照片数据库，如有更新，则根据用户设置的更新时间，自动提取照片，先与已有人像特征库进行比对，确保唯一性后再入库。
1.4.6数据更新与业务数据源的更新相配套，系统支持动态增量模板的加载和更新，以便动态更新的入库照片数据能够及时参与比对；系统自动检测各类业务照片数据库，如有更新，则根据用户设置的更新时间，自动提取照片，先与已有人像特征库进行比对，确保唯一性后再入库。
1.5软件系统介绍该系统平台利用公安各类业务系统采集的海量人像数据，建立标准的人脸特征数据库，利用先进的人脸识别技术和计算平台强大的数据处理能力，快速准确地确认人员的真实身份。
该系统主要面向持假身份证、多重身份、冒用身份、身份不明等公安业务。
1.5.1子系统功能(1)人像数据库建设该子系统针对常住人口的二代身份证库，建设人像特征数据库，系统入库率达到99.99%以上；支持建设亿级以上人脸数据库；支持数据库批量建模与文件夹建模；每个人像特征模板不大于2K，系统建库速度达到单机240个/秒以上；支持联网建库，通过提供的数据库接口，利用公安专网访问人像数据库。
(2)并行比对基础服务平台该子系统主要实现并行化比对运算处理，加快比对响应速度，包括比对应用服务（负责比对服务分发与结果汇总，以及比对服务资源检测控制管理），比对处理，服务接口三个部分。
系统支持比对负载均衡，合理分配比对任务，即从比对应用服务接收到比对请求后根据比对节点的繁忙程度，分发给相关比对节点，比对处理快速与指定范围内的模板进行比对，产生比对结果；支持比对计算节点的任意扩展；支持比对服务热备份，不因为计算节点的宕机而造成比对服务终止；支持多个人脸综合模板比对；支持1：N和1：1比对方式，能做多机并发比对方式；单机比对速度至少1120万次/秒；100万二代证人像库比对前50位命中率达到82%以上；支持WebServices形式的人像比对服务；支持HTTP，Socket等常见网络协议；支持RestFul API和WCF两种接口形式提供比对服务。
(3)人员身份查重系统可指定人脸数据库进行全库或指定范围的库内人脸比对，对于同人不同身份，同身份不同人进行甄别判定，将可疑的判定结果放入比对信息数据库中；支持常口库与常口库进行比对，缉控库与常口库进行比对，常口库照片与缉控库照片进行正比，缉控库与常口库照片进行反比；库与库比对通过调用并行比对服务平台中WebServices接口进行比对；支持可疑信息通过专门的B/S页面进行查询浏览，提供历史可疑数据与每日新增可疑数据；对动态新增的人脸数据，支持自动执行动态执行身份比对功能；3台机器并行100万人像库自库查重在5小时以内完成，单机在13小时以内完成；(4)Web人像搜索系统该子系统对高清照片能进行初步的人脸图像裁剪，提供带条件的人像查询，如性别，年龄，地区，面部特征，设置阈值。
支持人脸图像裁剪，针对用户提交照片先进行自动的人脸筛选，未达到要求的照片再进行手工裁；支持带条件比对识别，用户提交比对识别请求，可以同时附加约束条件，设置阈值等，接受比对识别结果，显示比对识别结果；提供快速查询（前台）与模糊比对（后台）查询两种查询方式，快速查询主要查询符合比对要求的照片，满足批量导入功能，对不符合要求照片，提供专业图片工具进行专业修正。
支持动态信息查询，显示入库图像数、拒绝入库数、非人脸图像数、图像质量不达标数等。
提供除入库图像数外的其余结果的数据查询连接，以便进行人工分析和干预；参数配置采用数据库方式，以提高安全等级；支持通过Web 服务对系统配置参数进行管理，包括数据源、数据分类、比对服务器IP列表、比对结果返回值大小、各类参数的阈值等；支持数据源设置，设置图像数据库、模板数据库、结果数据库等。
提供统一界面对系统所有服务器、系统服务进行启动和停止，当系统停止时，能对所有访问和请求马上返回错误信息。
(5)数据库管理系统使用Oracle 11g数据库，存储各类人像特征库，包括常住人口库、流动人口库、缉控库等各类重点关注人像库；保存人像图片和对应的基本信息、模板数据，以及异步比对模式下的比对结果等数据；支持自动数据库更新；支持多种与业务相关的查询统计功能；支持对不同业务用途的人脸图片及模板数据分库组、分库别保存；支持多个子库别，通过专用的C/S管理软件支持日志查询，能够获取每天更新的情况与历史日志。
1.5.2人机交互系统功能1、系统支持用户自定义功能（如可通过警号自定义用户），支持账户及权限管理，不同账户可以授予不同级别权限；系统整体风格支持自定义。
2、系统支持对登录系统账户的操作用户名、登录IP、操作记录、操作类型、操作时间的记录；支持系统日志历史数据详细搜索、支持系统日志Excel格式导出。
系统支持用户信息的自定义，支持当前用户密码的修改。
3、系统包含工作桌面、人像检索、人像比对、图像工具、讨论区以及系统工具等功能模块。
4、人像检索支持检类型和文本信息的组合条件检索。