人脸识别技术方案-最全面
人脸识别解决方案
人脸识别解决方案一、概述人脸识别技术是一种通过对人脸图象或者视频进行检测、识别、验证等操作，实现对人脸身份信息进行自动化处理的技术。
它广泛应用于安防监控、人脸支付、人脸门禁等领域，为各行各业提供了高效、准确的身份识别解决方案。
二、技术原理人脸识别技术主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过以下步骤实现：1. 人脸检测：利用图象处理算法，从图象或者视频中提取出人脸区域。
2. 人脸特征提取：提取人脸图象中的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，以及人脸的纹理、形状等特征。
3. 特征匹配：将提取的人脸特征与数据库中已知的人脸特征进行比对，计算相似度或者距离，确定身份。
4. 身份验证/识别：根据特征匹配的结果，判断是否为已知身份或者进行身份识别。
三、应用场景1. 安防监控：人脸识别技术可以应用于视频监控系统，实时检测并识别出监控画面中的人脸，进行实时报警或者记录。
2. 人脸支付：通过人脸识别技术，用户可以在购物、支付等场景中使用人脸进行身份验证和支付，提高支付的便捷性和安全性。
3. 人脸门禁：人脸识别技术可以应用于门禁系统，取代传统的门禁卡或者密码，实现更安全、便捷的门禁管理。
4. 人脸签到：在学校、企事业单位等场所，人脸识别技术可以用于签到系统，提高签到的准确性和效率。
5. 人脸分析：通过对人脸图象的分析，可以获取人脸的年龄、性别、情绪等信息，用于市场调研、人群统计等领域。
四、优势与挑战1. 优势：a. 高准确性：人脸识别技术在准确性方面已经达到甚至超过人眼识别的水平，可以准确地识别出人脸身份。
b. 高效性：人脸识别技术可以在短期内完成大规模人脸识别，适合于快速验证身份的场景。
c. 便捷性：相比传统的身份验证方式，人脸识别技术无需携带额外的物品，只需通过摄像头进行识别，更加便捷。
d. 隐私性：人脸识别技术不需要接触人体，对个人隐私的侵犯较少，更加符合隐私保护的要求。
2. 挑战：a. 光照条件：光照不均匀、强光或者暗光等条件会对人脸识别的准确性产生影响，需要针对不同的光照环境进行算法优化。
人脸识别技术
人脸识别技术人脸识别人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：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”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；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；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
人脸识别技术流程人脸识别系统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匹配与识别。
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。
当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。
人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。
人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸识别摄像机方案
人脸识别摄像机方案第1篇人脸识别摄像机方案一、项目背景随着科技的发展，人脸识别技术在安全防范、便捷通行等领域的应用日益广泛。
为了提高我国治安防控能力，保障人民群众的生命财产安全，本项目旨在制定一套合法合规的人脸识别摄像机方案，以实现高效、安全、便捷的人脸识别应用。
二、方案目标1. 提高安全防范能力，降低犯罪率。
2. 提升通行效率，改善用户体验。
3. 合法合规，确保用户隐私权益。
4. 高度集成，降低系统部署和维护成本。
三、方案内容1. 技术选型（1）人脸识别算法：采用深度学习技术，实现高精度、高速度的人脸识别。
（2）摄像机：选用高清网络摄像机，支持人脸检测、抓拍、识别等功能。
（3）硬件平台：配置高性能服务器，确保系统稳定运行。
（4）软件平台：开发具有人脸识别、数据分析、实时监控等功能的软件系统。
2. 系统架构（1）前端设备：部署高清网络摄像机，实时采集人脸图像。
（2）传输网络：采用有线或无线网络，将人脸图像传输至服务器。
（3）服务器：对人脸图像进行识别处理，并将识别结果反馈至前端设备。
（4）客户端：通过电脑、手机等终端设备，实时查看监控画面和识别结果。
3. 功能模块（1）人脸检测：自动检测画面中的人脸，并进行抓拍。
（2）人脸识别：对抓拍的人脸进行特征提取和比对，实现身份识别。
（3）数据管理：对人脸识别数据进行分析、存储和管理。
（4）实时监控：实时查看监控画面，掌握现场情况。
（5）报警提示：对识别结果进行实时报警，提高安全防范能力。
4. 合规性保障（1）合法合规：遵循国家相关法律法规，确保项目合法合规。
（2）隐私保护：采用加密技术，保护用户隐私。
（3）信息安全：加强数据安全管理，防止数据泄露。
（4）伦理道德：遵循伦理道德规范，确保人脸识别应用的正当性。
四、实施方案1. 前期准备：进行市场调研，了解用户需求，明确项目目标。
2. 技术研发：根据项目需求，研发人脸识别算法、摄像机、硬件平台和软件平台。
3. 系统集成：将各功能模块集成至统一平台，实现系统协同运行。
人脸识别项目施工方案
人脸识别项目施工方案一、项目概述人脸识别是一种基于人脸特征信息进行身份验证的技术，可以应用于安全监控、人员管理、智能门禁等领域。
本项目旨在构建一个人脸识别系统，实现对注册用户的快速准确的识别。
二、项目需求分析1.人脸采集：通过摄像头采集用户的人脸图像，并提取关键特征信息。
2.用户注册：将用户的人脸特征信息存储到数据库中，建立用户与人脸特征的映射关系。
3.人脸比对：识别用户的人脸特征，并与数据库中存储的特征进行比对，判断是否为注册用户。
4.系统性能优化：提高人脸识别的准确性和速度，保证系统的稳定性和可靠性。
5.报警机制：当识别结果为非注册用户时，及时发出报警信息，确保系统的安全性。
三、技术方案1.人脸采集：选取适当的摄像头，通过调用摄像头接口进行人脸采集，同时利用人脸检测算法提取人脸区域。
2.特征提取与存储：采用深度学习算法提取人脸特征，并将特征信息存储到数据库中，建立用户与人脸特征的映射关系。
3.人脸比对：使用特征匹配算法对用户人脸的特征进行比对，通过计算特征之间的距离来判断是否为注册用户。
4.系统性能优化：对人脸识别算法进行优化，减少计算量和内存占用，提高算法的执行效率和准确性。
5.报警机制：当识别结果为非注册用户时，通过消息推送、声光报警等方式及时通知相关人员，并保存识别记录。
四、项目实施计划1.系统设计与搭建：完成系统架构设计，确定技术方案和硬件设备选型。
2.人脸采集模块开发：编写人脸检测算法，调用摄像头接口进行人脸采集，并进行人脸区域提取。
3.特征提取与存储模块开发：使用深度学习框架训练人脸特征提取模型，并将提取的特征信息存储到数据库中。
4.人脸比对模块开发：编写特征匹配算法，对用户人脸特征进行比对，判断是否为注册用户。
5.系统性能优化：对人脸识别算法进行优化，提高系统的准确性和执行效率。
6.报警机制开发：设计并实现报警机制，实现对非注册用户的及时报警和通知。
7.测试与优化：对系统进行全面测试，并根据测试结果对系统进行调优和优化。
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迅猛发展，人脸识别技术在各个领域中得到了广泛的应用，尤其是在门禁系统中。
人脸识别门禁解决方案，作为一种高效、安全和便捷的门禁管理方式，早已经开始逐渐取代传统的门禁识别系统。
本文将介绍人脸识别门禁解决方案的原理、特点以及未来的发展趋势。
一、人脸识别门禁解决方案的原理人脸识别门禁解决方案基于计算机视觉技术，通过摄像头捕捉到人脸图像，然后通过人工智能算法对图像进行处理和分析，最终实现对人脸的身份识别。
具体流程包括：人脸图像采集、人脸特征提取、特征比对、身份验证和门禁控制等环节。
首先，人脸图像采集是整个识别过程的第一步，通过高清摄像头将人脸图像转化为数字信号。
其次，人脸特征提取阶段是将图像中的人脸特征转化为数字化数据，通常包括脸部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等重要特征点。
然后，在特征比对环节，将提取到的人脸特征与系统库中的人脸特征进行比对，以确定是否匹配。
最后，身份验证及门禁控制阶段，系统根据比对的结果，判断身份的真伪，如果匹配成功，则开启门禁，否则拒绝通行。
二、人脸识别门禁解决方案的特点1. 高安全性：人脸识别门禁解决方案采用高精度的人脸识别算法，能够准确判断出人脸的真伪，大大提升了门禁系统的安全性。
2. 高便捷性：相比传统的门禁系统，人脸识别门禁解决方案无需携带身份证、门禁卡等物品，只需通过人脸图像进行身份验证，操作简单方便。
3. 快速识别：人脸识别门禁解决方案在识别速度上有明显的优势，可以实现快速反应，降低等待时间。
4. 适应性强：人脸识别门禁解决方案可以适应不同环境下的人脸采集，不受光线、角度、表情等因素的干扰，实现更加精准的识别。
5. 数据统计功能：人脸识别门禁解决方案还具备数据统计功能，可以对出入人员进行统计分析，为管理者提供参考依据。
三、人脸识别门禁解决方案的未来发展趋势随着人脸识别门禁解决方案在各个行业中的广泛应用，其未来发展前景令人充满期待。
1. 智能化：未来的人脸识别门禁解决方案将不仅仅局限于门禁功能，还将加入更多智能化的特性，如人脸支付、人脸考勤等。
大华人脸识别方案
大华人脸识别方案1. 简介大华人脸识别方案是一款基于深度学习技术的人脸识别系统，通过使用大华自研的人脸检测和特征提取算法，能够准确、高效地识别人脸。
该方案广泛应用于安防领域，可以用于人脸考勤、门禁系统、视频监控等场景。
2. 方案特点2.1 高准确率大华人脸识别方案采用了一系列优化算法和模型来提高识别的准确率。
其中，人脸检测算法能够在不同光照、姿态、遮挡等复杂环境下准确地检测出人脸。
特征提取算法则通过学习人脸的高维特征表示，将人脸从其他物体进行区分。
通过算法优化和训练集扩充，大华人脸识别方案在人脸识别的准确率上具备了较强的竞争力。
2.2 快速响应大华人脸识别方案采用了优化的实时处理算法，能够在极短的时间内完成人脸识别操作。
该方案结合GPU加速技术和并行计算，能够在保证识别准确率的前提下提高系统的处理速度。
无论是大规模人脸库的检索还是实时视频流的处理，大华人脸识别方案都能够在很短的时间内完成。
2.3 安全可靠大华人脸识别方案采用了深度学习算法来进行人脸识别，这意味着该方案具备较强的抗攻击性。
深度学习算法能够学习到更多的特征表示，相较于传统的方法，更难以被攻击者所攻破。
此外，大华人脸识别方案还支持活体检测功能，能够有效抵御假脸攻击。
3. 技术优势3.1 深度学习技术大华人脸识别方案基于深度学习技术，通过训练大规模的人脸数据集，学习到人脸的高维特征表示。
该技术具备较强的泛化能力和抗攻击性，能够在不同环境下实现准确的人脸识别。
3.2 并行计算大华人脸识别方案利用并行计算的技术来提高系统的处理速度。
通过将计算任务分解为多个子任务，分配到不同的计算单元上并行执行，可以大幅提升系统的响应速度。
3.3 GPU加速大华人脸识别方案充分利用GPU的强大计算能力，通过GPU加速技术来提高系统的处理速度。
GPU具备高并行计算的能力，可以同时处理多个计算任务，有效地提升人脸识别的速度。
4. 应用场景大华人脸识别方案广泛应用于以下场景：4.1 人脸考勤在企事业单位、学校等场所，大华人脸识别方案可以实现自动的人脸考勤系统。
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案人脸识别系统是一种通过摄像头捕捉人脸图像，并通过算法和模型对图像进行处理和匹配的技术。
它可以识别人脸的身份、性别、年龄、情绪等信息，具有广泛的应用前景，如人脸解锁、考勤打卡、门禁系统等。
本文将介绍人脸识别系统的解决方案，包括硬件设备、算法模型以及应用场景。
一、硬件设备：1.摄像头：人脸识别系统需要使用高质量的摄像头来捕获人脸图像。
应选择具有较高分辨率和感光度的摄像头，并确保其能够在不同环境下正常工作，如光线较暗或光线较亮的情况。
2.服务器：人脸识别系统需要一台服务器来存储和处理大量的人脸数据和算法模型。
服务器应具备较高的计算能力和存储空间，并能够支持多用户同时访问。
3.数据库：人脸识别系统需要一个可靠的数据库来存储人脸数据和相关信息。
数据库应具备高速读写能力和稳定性，并能够支持大规模的数据存储和查询。
4.网络设备：人脸识别系统需要使用网络设备来实现跨设备的数据传输和通信。
网络设备应具备高速稳定的数据传输能力，并能够保障系统的安全性和可靠性。
二、算法模型：1. 人脸检测与定位：人脸识别系统首先需要对图像进行人脸检测与定位，即确定人脸在图像中的位置和大小。
常用的人脸检测算法有Haar 特征、HOG特征和深度学习算法等。
2. 人脸特征提取：人脸识别系统需要从人脸图像中提取出具有区分性的特征向量。
常用的特征提取算法有PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）和DeepFace等。
3.人脸匹配与识别：人脸识别系统需要将提取出的人脸特征与数据库中的人脸特征进行匹配和识别。
常用的匹配算法有欧氏距离、余弦相似度和SVM（支持向量机）等。
4.模型优化与升级：为了提高人脸识别系统的准确性和稳定性，可以对算法模型进行优化和升级。
如使用深度学习算法，通过增加训练样本、调整网络结构和参数等方式来提高系统的性能。
三、应用场景：1.人脸解锁：人脸识别系统可以替代传统的密码或指纹解锁方式，提供更便捷和安全的解锁方式。
人脸识别关键技术及原理
人脸识别关键技术及原理
人脸识别是一种基于图像处理和模式识别技术的身份认证技术，其关键技术和原理包括以下几个方面：
1. 人脸检测：利用计算机视觉技术对图像或视频中的人脸进行快速准确的检测。
常用的人脸检测算法有基于Haar特征的级
联分类器（Viola-Jones算法）和基于深度学习的卷积神经网络方法。
2. 人脸对齐：将检测到的人脸进行对齐，使得人脸图像在尺度、姿态和光照等方面具有一致性。
常用的对齐方法包括基于特征点的人脸关键点定位和基于几何变换的人脸对齐。
3. 特征提取：将对齐后的人脸图像转化为有区分度的特征向量。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、深度学习中的卷积神经网络（CNN）等。
4. 特征匹配：将提取到的特征向量与已有的人脸数据库中的特征进行匹配和比较。
常用的匹配方法有欧氏距离、余弦相似度以及支持向量机（SVM）等。
5. 决策分类：根据匹配结果进行人脸认证或者识别。
认证是将待验证的人脸与单个已知身份进行匹配，识别是将待识别的人脸与多个已知身份进行比较，并输出最相似的身份。
常用的分类方法包括最近邻分类器（KNN）、支持向量机（SVM）和
深度学习中的卷积神经网络等。
以上是人脸识别的关键技术和原理，通过这些技术和方法，人脸识别可以实现在各种场景下的自动化人脸识别和身份验证。
2023-人脸识别门禁考勤系统技术方案V2-1
人脸识别门禁考勤系统技术方案V2随着科技的不断发展，人脸识别技术已经成为最流行的智能门禁考勤系统技术之一。
人脸识别门禁考勤系统V2技术方案，具有更精确的检测性能，更快的响应时间以及更可靠的安全性能。
在本文中，将会详细介绍人脸识别门禁考勤系统技术方案V2的实现过程。
第一步：硬件采购和安装安装人脸识别门禁考勤系统技术方案V2，首先需要购买相应的硬件设备，例如大屏幕显示器、摄像头、控制器等。
在购买选择时，需要考虑到硬件设备的质量和功效，以及系统集成的稳定性和扩展性。
根据其功能，硬件设备应该能够正常工作，并与其他设备无缝连接以保证其正常工作。
第二步：软件设计和编程软件编程是人脸识别门禁考勤系统技术方案的核心。
软件应包括图像处理、人脸识别、数据库管理、考勤管理、报表统计等模块。
首先，图像处理模块应对由摄像头采集的图像进行处理，进行裁剪、旋转、缩放等操作，以识别有效的人脸数据。
其次，人脸识别模块应使用人工智能和机器学习技术，将处理后的人脸图像与数据库中的存储的员工信息进行比对，以进行合法与否的验证。
此外，在数据库管理模块中，应包括员工的资料信息、考勤记录、请假记录等整理存储，并在考勤管理模块中进行实时更新。
最后，在报表统计模块中，系统应产生员工考勤时间表，确保公司的日常管理有序性和规范性。
第三步：系统调试和运行完成反复测试之后，技术方案V2终于编辑完了。
在系统调试阶段，应对每个模块进行测试，确保系统的完全稳定。
此外，还需要进行预防性修复，以消除错误源和可能的安全漏洞。
到此，系统已经可以正常运行。
通过本次门禁考勤系统的升级, 企业可以高效准确地实时管理员工的考勤情况, 减少人力管理成本，提高整体效率。
总之，人脸识别门禁考勤系统技术方案V2，是实现高效、精准、快速安全的企业考勤管理的最佳选择。
通过以上三个步骤，企业可以安装和运行这个技术方案，并提高整体的企业管理效率。
智能人脸识别系统技术设计方案
智能人脸识别系统技术设计方案一、方案概述：智能人脸识别系统是一种基于计算机视觉技术的人脸识别系统，通过对人脸图像进行特征提取和比对，实现对人的身份的识别。
本方案旨在设计一个高效、准确、安全可靠的智能人脸识别系统，能够广泛应用于人脸识别门禁系统、人脸支付、人脸考勤等领域。
二、系统组成：1.人脸采集模块：通过摄像头获取用户输入的人脸图像；2.人脸检测模块：对输入的图像进行检测，提取其中的人脸；3.人脸特征提取模块：使用深度学习算法提取人脸的特征信息；4.人脸识别模块：将提取的特征与已有的人脸库进行比对；5.结果输出模块：输出人脸识别结果；6.数据库模块：存储用户的人脸特征信息和相关用户信息；7.用户界面模块：提供用户交互接口，方便用户进行注册、信息查询和配置等操作。
三、技术实现：1.人脸检测：采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法，通过训练数据集进行模型训练，实现对人脸的准确检测和定位。
2. 人脸特征提取：使用深度学习算法中的Siamese网络结构进行训练，将输入的人脸图像映射到一个低维度的特征空间，得到鲁棒性较高的人脸特征信息。
3.人脸识别：采用余弦相似度算法对提取的人脸特征与数据库中存储的人脸特征进行比对，并匹配出最相似的人脸特征，从而实现人脸识别。
4.数据库管理：采用关系数据库管理系统（RDBMS）来存储用户的人脸特征信息和相关用户信息，使用索引技术加速数据的检索和更新操作，提高系统的查询效率和数据一致性。
5.用户界面设计：采用图形用户界面（GUI）设计，实现用户注册、信息查询和管理员配置等功能，提供友好的操作界面，方便用户使用。
四、性能评估：1.准确性评估：采用标准数据集和测试数据进行模型训练和测试，计算系统的准确率、召回率和F1得分等指标，评估系统的人脸识别准确性。
2.效率评估：基于实际使用场景，进行多用户并发测试，评估系统的处理速度、响应时间和吞吐量等性能指标，保证系统能够在高负载下正常工作。
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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，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。
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。
1.3.2静态人像天网建设1.3.2.1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.1.4.2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。
1.4.3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。
人脸识别平台:集人像卡口管理、视频存储、流媒体转发、业务应用于一体，提供人脸识别系统的各项业务功能.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EVS 存储设备、云存储等专业监控行业存储设备中。
2.2联网设计方案一：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。
通过人脸识别平台对视频流转发到人脸识别服务器集群中，进行特征提取和识别比对,并反馈结果到人脸识别平台中。
人脸识别平台将相关人脸报警和历史记录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.布控部署在视频专网方案二：在公安网中部署人脸识别系统，前端人脸卡口通过共享平台传输视频至公安网.公安网下人脸识别平台对接共享平台获取前端数据,导入识别服务器进行特征提取和识别比对，并通过人像大数据平台进行业务分析，数据挖掘等工作.布控部署在公安网2.3逻辑架构人脸识别系统利用分布式集群技术、基于神经网络的深度学习技术和海量数据存储大数据计算技术，实现实时视频监控图像、录像.前端采取视频流或图片流方式进行视频图像传输,提供现场环境人脸图像，并形成人脸抓拍库。