公安机关人脸识别系统设计
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。
人脸识别布控系统方案
人脸识别布控考勤及门禁系统应用方案设计单位：武汉美讯华迪科技有限公司负责人：许波目录背景概述随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快，我国城市人口日趋密集，城市人口流动性也大大增加，加强对城市建设中的诸如交通管理、社会治安、重点区域防范、维稳等方面的管理迫在眉睫。
当前公安机关追逃主要靠工作人员人工去排查，由于人流量太大，要靠人工去记住犯罪嫌疑人的模样再去辨别，往往容易漏识、误识。
而如果要通过巨量的监控视频去查找、确认犯罪嫌疑人，这个工作量也会非常大，效率很低。
如何引进高新技术，快速、高效的辨别犯罪嫌疑人员，是公安机关、安保部门亟需解决的问题。
随着深度学习，大数据等新技术的发展，人脸识别的效果在某些条件下，已经超越人眼识别的效果，人脸识别技术在视频监控领域应用成为可能。
人脸生物识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术，具有更高的安全性、非接触性、直观性、识别速度快、不易被察觉等特点，在当今社会公共安全防范、逃犯追捕等领域得到了广泛的应用。
天地伟业开发的人脸布控系统，主要是针对公安对在逃人员进行追逃布控场景提出的一套解决方案。
1.专业术语人脸检测：确定图像中人脸的确切位置和大小，以方便将人脸区域从图像切割出来。
人脸抓拍:在视频中跟踪人脸，并在跟踪的过程中连续抓拍多张同一个人的人脸照片进行图片质量评估，当人脸离开检测区域时，生成图片质量最高的正面人脸照片。
人脸识别：通过计算机自动判断两幅人脸照片相似度的技术，它是人体生物识别技术的一种。
人脸建模:特征点定位算法找出脸部的各个特征点的位置，算法根据特征点的位置对人脸大小进行归一化（即将所有的人脸进行仿射变换，根据特征点的位置与一个预设的模板对齐）处理。
黑名单实时报警:系统对在特定重点场所的卡口位置抓拍的人员与布控名单数据库中的布控人员进行实时比对，如果人脸的相似度达到预设的报警阀值，系统就可以报警。
人脸属性识别:对人的肤色、性别、年龄段、穿戴等人脸信息的识别。
基于人脸识别的人员安全监控系统设计
基于人脸识别的人员安全监控系统设计人脸识别技术在近年来得到广泛应用，尤其是在人员安全监控方面。
基于人脸识别的人员安全监控系统设计能够实现对特定区域的人员进行准确识别，并及时采取相应的安全措施。
本文将探讨基于人脸识别的人员安全监控系统的设计原则、技术架构以及实施中可能遇到的挑战。
首先，基于人脸识别的人员安全监控系统的设计需要考虑以下几个原则。
首先，系统需具备高准确性，能够对人员进行准确识别，以避免误判和漏判的情况。
其次，系统需具备高实时性，能够快速迅速地对人员进行识别和响应。
此外，系统需具备强大的扩展性，能够适应不同规模和复杂度的安全监控需求。
在技术架构方面，基于人脸识别的人员安全监控系统设计通常包括四个主要组成部分：摄像设备、人脸识别算法、数据库和安全控制中心。
首先，摄像设备用于捕捉人员的图像和视频数据，将其传输给人脸识别算法进行处理。
人脸识别算法是系统的核心部分，通过对输入的图像数据进行分析和比对，实现对人员的识别和分析。
数据库用于存储已经认证过的人员的人脸图像和相关信息，以便后续的比对查询。
最后，安全控制中心负责接收来自人脸识别算法的识别结果，并根据实际情况进行相应的安全措施，例如发出警报、进行监控录像等。
基于人脸识别的人员安全监控系统的实施中可能遇到的挑战主要包括：识别准确性、实时性和隐私保护。
首先，识别准确性是系统设计中必须关注的关键问题。
系统需要能够对人员进行准确、稳定和快速的识别，以确保不会出现误判或漏判的情况。
其次，实时性也是系统设计中需要解决的重要问题。
系统需要具备较高的实时性，能够在短时间内对大量人员进行识别和响应。
最后，隐私保护是人脸识别技术应用中不可忽视的问题。
系统设计应尽可能减少对个人隐私的侵害，例如通过对人脸图像数据进行脱敏处理、采用加密传输等手段来保护用户隐私。
为了进一步提高基于人脸识别的人员安全监控系统的效能，可以考虑以下几个方面的优化措施。
首先，引入深度学习技术和大数据处理技术，以提高人脸识别的准确性和实时性。
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。
人脸识别系统方案
人脸识别系统方案1.人脸检测：通过算法识别出图像中的人脸部分；2.特征提取：将人脸图像中的特征点提取出来，如眼睛、嘴巴、鼻子等；3.特征匹配：将提取的特征点与数据库中已有的人脸特征进行匹配；4.人脸识别：根据匹配结果判断是否为同一人。
2人脸识别解决方案XXX人脸识别解决方案主要应用于公安、交通、金融、教育等领域。
该解决方案采用深度研究算法，能够在复杂的场景中准确识别人脸，实现快速、准确的人脸识别。
同时，该解决方案支持多种人脸采集设备，可灵活适配不同场景需求。
此外，XXX人脸识别解决方案还具备以下特点：1.高性能：采用高效的深度研究算法，能够快速准确地识别人脸；2.多场景适应性：支持多种人脸采集设备，可适应不同的场景需求；3.高安全性：支持多重身份认证，确保人脸识别的准确性和安全性；4.灵活性：可根据客户需求进行定制化开发，满足不同的应用场景。
3方案概述3.1项目概况本项目旨在为公安、交通等行业提供一套高效、准确的人脸识别解决方案。
该解决方案采用大华人脸识别技术，支持多种人脸采集设备，能够在复杂的场景中实现快速、准确的人脸识别。
同时，该解决方案支持多重身份认证，确保人脸识别的准确性和安全性。
本项目的目标是提高公安、交通等行业的安全性和效率，为平安城市建设做出贡献。
总之，人脸识别技术在公安、交通、金融、教育等领域有着广泛的应用前景。
大华人脸识别解决方案采用高效的深度研究算法，能够在复杂的场景中快速准确地识别人脸。
该解决方案支持多种人脸采集设备，具有高性能、多场景适应性、高安全性和灵活性等特点。
本项目旨在为公安、交通等行业提供一套高效、准确的人脸识别解决方案，为平安城市建设做出贡献。
本项目旨在设计一套高效、准确的人脸识别系统，其中包括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等模块。
2.2人脸图像采集及检测人脸图像采集及检测是基于人的脸部特征对输入的人脸图像或视频流进行判断。
人脸抓拍识别系统技术方案
人脸抓拍识别系统技术方案一、系统概述“人车抓拍卡口系统”的出现，使对车辆和人员的监控实现实时报警成为了可能，不但可以对车辆进行监控管理，而且同时对人员进行了有效监控管理，对于城市中心区域、城市城中村及中小城市的治安管理系统建设更具有现实作用和意义。
同时该系统在机制上实现了无效数据的屏蔽从而可以有效地降低中心存储的压力，该系统的数据采集方式可以实现多级检索，大大提高了系统的使用效率、节省了查询时间、减少了警力的占用。
该系统响应了公安部的要求，符合当前实际的需要，具有时效性及高科技的特点，减少了大系统建设的后顾之忧，必将在推广后成为公共安全的得力助手，达到“科技强警”的目标。
二、系统优势1、视频触发，应用灵活、方便，不需要破路埋设线圈，系统建设简单、维护方便。
2、前端采用高清一体网络摄像机作为图像采集设备，成像质量高达300万像素，图片质量高。
一台高清摄像机可实现对车辆的抓拍、完成号牌识别、行人抓拍、视频记录。
设备构成简单，系统建设、应用简便，工控机用作前端存储。
3、系统支持后期人脸比对扩展功能，可将前端抓拍人像与人像库进行实时比对，当比对相似度达到一定阀值，则会自动报警。
也支持遗留物检测、固定物检测等扩展功能。
4、可以实现对重点区域同时提供高清的人像照片、车辆照片和有效高清视频录像，实现对重点区域的全天候、大范围的管理要求，提高了管理水平，在一定程度上极大的制止了不法行为的发生，同时也为相关安全部门的调查取证创造了条件，为后期的案件处理提供可靠、有效的线索和依据。
5、领先的车牌识别技术：准确率很高，车牌识别种类齐全，可准确识别车牌字体和车牌底色。
6、系统操作简便、人机界面友好，易于维护。
7、多目标系统对地铁出入口的广场进行一个全局的监控和细节目标的检测跟踪。
8、人群密度统计，对广场区域人群密度进行分析统计，已4种颜色表示密度，但密度超过设定值，立即进行报警。
三、应用场景目前本系统主要应用在以下几个方面：⏹地铁站、机场、车站、高速路收费站、城中村、小区等重要的出入口；⏹公路卡口点、社区、景区、工业园区、政府、军队等场所；四、系统设计4.1 概述系统是我司自主开发设计的新一代智能卡口系统，同时具有车辆监控管理和人员监控管理功能。
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。
人脸识别系统技术设计方案
人脸识别系统技术设计方案人脸识别系统是一种基于人脸生物特征进行身份验证和识别的技术。
它通过采集并分析人脸图像中的特征点、纹理、色彩等信息，来实现对个体身份的确定。
人脸识别系统在社会安防、人力资源管理、身份认证等领域有广泛的应用。
下面将从系统架构、人脸检测与识别、关键技术、应用场景等方面进行设计方案的介绍。
一、系统架构1.图像采集设备：可以是摄像头、监控摄像机等用于采集人脸图像的设备，保证图像质量对于后续的人脸检测和识别非常重要。
2.人脸检测与识别算法：采用经典的人脸检测算法、特征提取算法、人脸匹配算法等实现对人脸图像的处理和分析，提取出人脸的特征信息，进行比对和识别。
3.数据库：保存人脸图像的信息和对应的身份信息，系统将通过数据库进行存储、查询、匹配等操作。
4.用户界面：提供用户注册、登录、查询等功能界面，用户可以通过界面进行人脸信息的录入、查询和身份验证等操作。
二、人脸检测与识别人脸检测与识别是人脸识别系统的核心功能，其中包括以下步骤：1.人脸检测：通过图像采集设备获取的图像数据，使用人脸检测算法对图像进行处理，找到人脸区域，并进行归一化和预处理操作。
2.人脸特征提取：使用特征提取算法对归一化的人脸图像进行处理，提取出关键的特征点、纹理和色彩等信息。
3.特征匹配和识别：将提取出的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对，计算相似度或距离指标，确定是否匹配，并返回对应的身份信息。
三、关键技术1.归一化处理：人脸图像在采集过程中可能会受到光照、角度、尺度等因素的影响，需要对图像进行预处理和归一化，保证后续处理的准确性。
2.特征提取算法：特征提取算法是人脸识别中的关键，常见的方法有主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)、局部二值模式(LBP)等。
3.数据库管理：对于大规模的人脸数据库，需要建立高效的索引和查询机制，保证实时的人脸检测和识别。
4.鲁棒性处理：人脸识别系统需要考虑到在不同光照、角度、表情等条件下的识别准确性，通过算法的改进和改善图像质量等方式提高系统的鲁棒性。
人脸识别智慧管理系统设计方案
人脸识别智慧管理系统设计方案一、方案背景随着科技的不断发展，人脸识别技术在智慧管理领域得到广泛应用。
人脸识别智慧管理系统结合人脸识别技术和信息化管理的理念，利用计算机视觉和图像处理技术，实现对人脸特征的自动提取和识别，进而实现智慧化的人员管理。
本文将从系统架构、功能模块、技术应用和可行性分析等方面，对人脸识别智慧管理系统进行设计。
二、系统架构人脸识别智慧管理系统主要由硬件设备、人脸识别软件、数据库、服务器和终端设备组成。
其中，硬件设备包括摄像机、人脸识别设备和接入设备；人脸识别软件用于实现人脸识别功能；数据库用于存储人脸特征、人员信息和记录数据；服务器用于处理数据和提供服务；终端设备用于人员识别和信息交互。
三、功能模块1. 人员信息管理：包括人员基本信息的录入、修改和删除，包括姓名、性别、年龄、身份证号等信息，同时还需录入人员的人脸图像信息，用于后续的人脸识别比对。
2. 人脸特征提取与比对：通过人脸识别算法，实现对人脸图像的特征提取和比对。
在人脸图像采集时，通过摄像机采集到人脸图像后，系统对图像进行分析和处理，提取出人脸特征，然后与数据库中的人脸特征进行比对。
3. 出入管理：通过人脸识别技术，实现人员的自动识别和记录。
当人员进入或离开某个区域时，系统将通过摄像机采集到人脸图像，对人脸进行识别，然后记录下来。
同时，还可以设置出入门禁，通过人脸识别来控制人员的进出。
4. 考勤管理：系统可以根据人脸识别技术实时监测人员的出勤情况，准确记录人员的上班时间和下班时间，实现智能考勤管理。
5. 报警与告警：当系统检测到异常情况时，比如陌生人进入某个区域或者人脸识别失败时，系统可以自动触发报警或告警，提醒管理人员及时处理。
四、技术应用1. 人脸识别算法：采用基于深度学习的卷积神经网络算法进行人脸识别，提取人脸特征并进行比对。
2. 图像处理技术：对人脸图像进行预处理，包括对光照、姿态、表情等因素的处理，提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
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.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。
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1引言近年来，生物识别技术以其特有的稳定性、唯一性、方便性，被广泛地应用在安全认证等身份鉴别领域，正日益成为人们日常生活和工作中的重要且普遍的安全验证方式。
人脸识别技术属于生物特征识别技术中的一种，它利用不同人的面像有各自的特点这一事实，通过比较待识别者与库中候选对象的面像信息，以确认其身份归属。
在公安部门的刑侦工作中，人脸识别技术有着广泛的运用，存在多种多样的应用形式，包括网上追逃、卡口追逃、监狱管理、重点对象监控等等。
从广义上说，公安系统中所有包含人脸信息的数据库，如常驻人口库，均可被用于基于人脸特征的智能检索。
随着公安部门对人睑识别系统的熟悉和深入使用，随时有可能发现或产生新的应用方式，对系统功能提出更高的要求.这决定了本系统应当具有极强的可扩充性与适应性，以满足公安部门不断增加和变化的应用需求。
本文介绍的我们研制的人脸识别系统是针对公安部门的需求而设计的，并同时可适用于银行、海关等领域。
文中将主要描述本系统的总体设计思想，系统结构和主要实现技术，而系统的图像预处理技术和具体的人脸识别算法，因文章篇幅所限，这里不再赘述。
2系统总体结构设计提取出人脸区域的特征信息;最后，通过将所提取的人脸特征与原先库存的特征相匹配，以发现待识别者的身份.2.1人脸识别的流程自动人脸识别研究已有三十多年的历史，出现了诸如PCA, SVM, Bayesian等一系列行之有效的人脸识别方法，-s7。
从总体流程上看，人脸识别包括:人脸检测、人脸特征抽取、特征比对识别三个重要的环节，算法的整个工作流程如图1所示。
对于输入的人脸图像，我们首先通过人脸检测算法定为图像中相应的人脸区域;在此基础上，我们使用特征抽取算法提取出人脸区域的特征信息;最后，通过将所提取的人脸特征与原先库存的特征相匹配，以发现待识别者的身份.2.2系统设计复杂性分析人脸识别技术是一种较为成熟的技术，然而，要使用这一技术架构起一个强大的身份识别系统，依然存在着许多影响设计复杂性的不确定因素.这些因素主要包括: ·数据库差异:人脸识别系统需要对底层个人信息数据库进行管理维护，这要求系统对底层数据库有明确的了解和控制。
然而，公安部门目前使用的各类数据库并没有统一的设计规范，库与库之间的结构定义，信息存储均存在着较大的差异。
我们需要限制这种差异带来的影响，以统一的方式为不同的应用提供一致的操作界面。
·信息获取方式差异:在实际应用中，我们可以通过多种途径来获得人脸信息，包括简单的静态照片文件，摄像头捕获的动态视频，甚至采用人脸重构系统产生人像结果.获取方式的多样性也增加了系统设计的复杂度。
·识别算法差异:人脸识别领域中存在着大量的识别算法，针对不同的应用环境使用不同的算法或多种算法的组合往往能够带来更好的识别效果.因此，如何包容并综合应用多种人脸识别算法也是本系统设计需要考虑的要点.·技术应用方式差异:不同的场景需要不同的技术运用方式，比如采用静态比对还是实时动态比对，采用本地数据库还是网络中央数据库均需视具体的场景而定。
公安部门的实际应用的多样性与不确定性，决定了本系统的实现要兼具效率与可扩充性。
根据上述的分析和公安系统的要求，我们设计了该系统的系统结构。
2. 3系统总体结构本系统的核心部分由比对识别、识别算法、个人信息源、数据库管理四大部分组成。
如图2所示，系统软件模块的设计划分遵循单一职责原则((SOP)和开放封闭原则(OCP ) }`}，各个模块均面对单一的变化风险并独立扩展演化。
在此基础之上，我们提供了一组facade 支持界面对系统核心的访问。
其中识别过程管理和数据库管理均为建立在高度抽象之上的稳定应用逻辑，而系统配置管理则负责实际管理系统底层组件，并根据需要动态地装配各个不同的底层组件完成系统功能，以满足用户灵活多变的应用需求。
在系统的设计过程中，我们合理运用了Configuration,Factory Method,Template Method,Reactor,Singleton,Strat-egy等设计模式[?一’〕，这些设计模式的应用使得本系统分离了功能，隔离了变化，能够有效适应多变的应用环境.大体而言，本系统具有以下几项优点: ·支持多种个人信息输入方式，用户可通过摄像头、数码相机、人脸重构系统等途径获取人脸图片并建立个人信息条目。
·支持多种人脸识别算法，系统可支持包括PCA,SVM,神经网络方法在内的多种人脸识别算法的使用及综合评分.·支持多种比对模式，包括单一\批量比对，静态\视频比对等等，并可根据需要，方便地添加新的比对模式。
·支持一致的个人信息库的管理，为不同结构，位于不同位置的个人信息库提供统一的管理界面和操作方式。
下面我们将依次介绍系统核心模块和软件结构的实现技术，并讨论其对系统整体设计目标的支持.3系统主要实现技术3. 1比对识别模块一次比对识别过程，抽象看来即为针对一组待识别身份的对象，使用一种人脸识别算法，根据一种工作策略，在特定的候选对象群体中进行比对识别操作，并将最终的比对结果报告给用户.通过采用识别算法模块隔离人脸识别算法的具体实现差异，个人信息源模块隔离待识别对象和候选对象群体的信息的获取方式，我们对比对识别过程的表述可以构建在更高层次的抽象上.图3展示了比对识别模块的层次结构。
我们在模块的基类RecognitionGroup中实现7所有与比对识别具体流程无关的控制接口，包括比对过程采用的个人信息源和识别算法的设置，以及识别结果的获取;而对于识别过程的精确控制，则延缓到子类对StartRecognition方法的具体实现.子类可以通过识别算和个人信息源模块的接口控制具体的比对流程，并使用内嵌的策略类对一些灵活的控制策略进行调节。
通过这种方式，在目前的系统实现中，用户己经可以控制:·确认可疑对象的阑值大小;·最多返回可疑对象的数目;·是否使用已知个人身份信息来辅助比对识别。
并且保证:无论是在单机环境还是在复杂的网络环境下，这一过程均能高效运行。
3. 2识别算法模块针对具体的应用场景、图像质量、，精度/效率要求，不同的人脸识别算法具有各自的优势;并且，有些情况下，采用一定的策略将多种算法综合使用，会收到更好的效果.因此，本系统应具有与多种人脸识别算法协同工作的能力。
考虑到各个算法工作流程的相似性，我们采用了Strategy模式[?]对算法进行抽象封装。
如图4所示，FaceRecognitionAlgorithm定义T人脸识别算法的抽象接口，其子类分别针对PCA}S}、神经网络C}JBayesianC0]算法给出T具体实现;CooperateAlgo实现采用TComposite模式，可以根据策略使用多种人脸识别算法，并给出综合评分。
3.3数据库管理模块考虑到本系统对个人信息数据库的所有访问均以个人信息为基本单位，我们采用了Facade模式对底层的数据库访问进行了封装，并对上层提供一个对象访问接口。
针对不同的具体数据库，我们分别通过子类化该接口来提供支持。
特别地，我们采用Proxy模式Cpl 实现了对网络数据库访问的透明封装。
此外，针对每一个具体库，我们还提供了对应的辅助类DBUtiI。
通过DBUtiI，客户程序可以感知库中个人信息条目的具体显示方式，并可进行合法性验证，为实现统一的数据库管理界面提供了有利的支持。
在系统开发后期的应用中，我们发现公安系统在使用的单机版网上抓逃系统中，采用了索引文件十数据文件的方式来进行数据存储。
系统通过提供定制的子类和辅助类，可以快捷地支持这一存储方式。
3.4个人信息源模块个人信息源模块使用Facade模式t}]隐藏了不同人脸获取途径之间的差异。
通过把每一种个人信息源抽象为遵循同一标准的容器，客户程序可以初始化容器，设立过滤条件筛选器的内容，并最终通过其接口迭代地获取容器中包含的所有个人信息，而不用考虑确切的信息来源。
特别地，我们使用了Adapter模式U7包装数据库管理模块的接口，实现了个人信息数据库容器，系统可不必再针对具体数据库实现相应的个人信息源。
3. 5系统配置管理通过拼接已有的底层组件或者开发专用的底层组件，本系统可以灵活地应对变化;更进一步地，我们采用了Configu-rator模式Cs]来管理这些底层组件，其可扩充性良好，系统可以在运行时方便地装配这些组件，完成用户特定的应用需求。
所有的系统底层组件，包括具体的识别算法、数据库和个人信息源，均在独立的DLL 中实现，并对外导出一组生命期管理函数;系统中的配置管理类将根据配置文件的描述，适时地加载相关组件的动态连接库并从中获取组件实例，拼装系统功能。
所有的组装操作将配置管理类根据配置文件的描述自动独立完成，未被使用到的底层模块将确保不会被加载，这保证了系统运行时的时间和空间效率。
4系统应用实例在基于上述的系统核心模型之上，我们进一步完成了整个人脸识别系统。
图5至图s 显示了本系统的部分运行实例。
图5所示为系统主界面。
主界面主要进行各种组件配置，以及任务管理的工作，任务列表中列出所有己输入的任务，可以方便地进行比对、添加、删除和重置等功能。
图6、图7分别展示了系统的静态比对结果界面和视频比对结果界面.图中左边大一些的人像为待识别的人脸图像，右边是选定的人脸信息库中与待识别人像比对的结果。
界面中列出所有与待识别人脸图像相似的人脸图像及其相关信息，即可以比对出与待识别的人像相似的1^-50个人像，按相似度程度的大小依次给出，并可以将你认为最相似的人像放大或打印输出。
在比对进行时，还可以进行综合比对。
例如要识别的人是男性，估计年龄是青年人,即可以进行综合比对，即使用人脸+年龄(例如20^-40)+男性等条件进行综合比对，可以提高比对的速度和准确率。
图8所示为人脸信息库浏览界面，利用该界面，用户可以方便地对各类人脸数据库进行浏览，查询以及增加、删除等操作。
在对人脸数据库进行浏览和查询时，可以进行综合查询。
例如综合查询条件如:姓名+年龄+性别等条件。
检测条件由下式给定:艺习w(m.n)w(二，n)NC<w.w)=艺艺}w(m.rt)}z)NCo(7)其中NC。
是一个事先给定的阂值。
6测试结果我们采用一幅灰度图像(图46)作为水印，载体图像采用512 X 512的彩色Lena图像，如图4a。
小波采用“Daubechies-10”小波基，水印嵌入到载体图像的蓝色分量中，并与Zhong}的方法做对比，获得测试结果如图4和表1所示。
图4中用我们的方法的测试结果用实线表示，Zhong的用虚线表示。