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
人脸识别解决方案 浙江大华技术股份 有限公司 解决方案部大华人脸识别解决方案
目录 1 人脸识别技术 (3) 2 人脸识别解决方案 (4) 3 第二章. 方案概述 (5) 3.1 项目概况 (5) —
1人脸识别技术 随着平安城市基础建设的不断完善和加强前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。对于公安行业来说数据总量不断充实的情况下如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设的二期目标。另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式。人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。人脸识别技术相对于其他生物识别技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。但相较其他识别技术具有本质的区别 1.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” 2. 非接触性用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像 3. 并发性在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别人脸识别技术流程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人脸特征数据匹配与识别。人脸图像采集及检测基于人的脸部特征对输入的人脸图像或视频流,首先判断是否存在人脸如果存在人脸则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。人脸图像预处理 对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果通过人脸智能算
法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。 人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征方法另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成 对这些局部和它们之间结构关系的几何描述可作为识别人脸的重要特征这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。 1.1人脸识别解决方案 人脸特征比对识别通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据与后端人脸库中的人脸特征数据模板进行搜索匹配通过设定一个阙值相似度超过这一阈值则把匹配得到的结果输出。这一过程又分为两类一类是确认是一对一进行图像比较的过程另一类是辨认是一对多进行图像匹配对比的过程。
XXX人脸识别系统 一、XXX人脸识别系统简介 XXX人脸识别系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等）完成比较，返回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、In ternet上进行照片比对和身份确认。 二、功能特性 先进性：采取XXX独特的混合人脸识别算法，识别精度更高，识别速度更快。 多样化：支持数据来源的多样化，动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取，照片扫描等多种方式；支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索； 高效低成本化：合理配置和选取合适的产品软硬件型号，使整个系统稳定、高效、可靠、低成本运行。 快速化：普通照片中提取人脸特征值，极大地降低了数据存储空间，加快了比对查询速度，单台计算机对比速度为每秒5 300万张（因选用的面纹模板而异）；
方便性：完善的照片比对功能，比对方式多，比对准确率 高，比对速度快，支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别 （化装问题），系统操作清晰，公安侦查人员和授权用户都能方便 的使用系统。 实用性：适合于各国人种，不受种族肤色及性别的影响， 不 受面部表情，胡须和发型等变化的影响。 简易性：支持现场捕捉照片与库中照片自动匹配检索照 片 库的授权链接访问； 三、系统逻辑结构图 四、应用情景 XXX 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边 检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领 域。 1、 企业、住宅安全和管理。 2、 电子护照及身份证。 人脸相关业务 人脸识别系统 人脸比对 人脸建库 JMCT 人脸图像散据 移动警务 身盼豪■ 1} --------- 人輪阳憧JMtVEft ■库于累气
智能人脸识别系统技术方案
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
企业型 人脸识别考勤系统说明书
目录
1. 产品说明 1.1产品概述 企业型E5考勤机系列，专门针对企业级用户的考勤应用而设计，将最新FaceImage+V4.0人脸识别算法配合强大的DSP处理器，实现脱机使用，系统长期工作稳定。同时，通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与高性能DSP 处理器的完美结合，分析人脸特征作为身份识别的依据，提供准确的人员通行权限/考勤记录。 新企业型E5考勤机系列，使用3.5寸全触摸大屏幕，更佳感官体验，不带机械键盘，结构精致，配合人性化的GUI 界面、语音提示操作及WEB管理软件，操作简便，符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术，光线适应能力强，24小时全天候工作，是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别考勤机。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能，配备飞瑞斯新考勤软件，支持多种识别模式，广泛适用于企业、事业单位等需要考勤管理的场所。 1.2产品型号 支持选配： ?ID/IC韦根读卡模块集成（内置读卡模块） ?网络用户数据同步（联网版） ?远程视频监控（视频监控平台） 1.3功能特色 ?最新人脸识别算法 ?采取独特的FaceImage+V4.0最新人脸识别算法，结合“多光源人脸识别”先进技术和高性能DSP处理器，识别精度更高，识别速度更快 ?真正适应室外环境 ?全球首款真正意义上能在室外工作的人脸识别产品，具备优秀的光线适应能力；同时，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响 ?24小时不间断工作 ?采用完全对人体无伤害的不可见辅助光源技术，白天黑夜都能良好识别，24小时不间断工作 ?稳定性高，低耗节能 ?采用高性能、低功耗DSP处理器，完全脱机操作，系统经过长期运行检测，工作稳定。同时，设备支持自动休眠模式，环保节能 ?操作简单，界面人性化 ?TFT液晶显示/触摸屏，人性化的GUI界面和WEB端管理软件，支持本地操作及提供实时显示功能，并有声音提示 ?人脸识别模式，不可替代性 基于人脸唯一性特征，无法被替代及复制 ?多种识别模式可选 可根据用户需求灵活设置：单人脸识别；单刷卡识别，ID/IC卡+人脸识别等多种识别模式?智能自学习功能 ?自动校对时间，自动捕获人脸，具备模板自学习功能，随着发型、肤色、年龄等变化动态更新人脸数据库，保证数据库的模板始终为用户最近信息资料，从而始终正确识别人脸 ?海量存储，U盘备份 ?SD卡本地数据存储，存储容量可根据要求扩充，支持USB存储设备数据导入/导出数据 1.4硬件组成配件
动态人脸识别比对系统软件 说明 声明 本产品操作指导说明书（以下简称“说明书”）内容若有变动，恕不另行通知。 未得到明确的书面许可，不得以任何目的、形式或手段进行复制或传播手册的任何部分。 本手册以及相关的程序仅用于为最终用户提供信息，因硬件或软件升级而造成与本手册不符的，均以实物为准。本手册是属于专有信息，并受中华人民共和国版权法和国际公约的保护。 版权所有，保留所有权利
目录声明..................................................................................... 错误！未定义书签。 一、产品介绍 (2) 1.1 软件介绍 (2) 1.2 系统结构 (2) 二、视频接入 (3) 2.1 高清网络摄像机 (3) 2.2 视频源 (4) 三、软件安装 (5) 3.1 安装环境 (5) 3.2 加密狗 (5) 3.2 数据库 (5) 3.4 注册安装 (6) 3.5FrFaceServer 配置 (6) 3.6FrFaceWorker 通道配置 (7) 四、功能介绍 (10) 4.1 用户管理 (10) 4.2 模板批量导入 (10) 4.3 单人多模板 (11) 4.4 抓拍人脸导入 (11) 4.5 比对结果显示 (12) 4.6 黑名单报警 (13) 4.7 参数控制 (13) 4.8 抓拍记录 (15) 4.9 抓拍列表 (15) 4.10 自动登录 (16) 4.11 综合检索 (16) 五、注意事项 (17) 5.1 模板要求 (17) 5.2 视频要求 (18)
智慧校园人员出入及物联网综合管理系统浙天集团
一、概述 智慧校园人员出入及物联网综合管理系统，针对出入校管理系统为记录走读学生、请假学生入校、出校情况，学生出入校时进行人脸识别身份，入校直接识别人脸即可，出校时人脸识别后，保安会看到学生出入信息，如果是走读学生则判断是否在出校时间段，如果是请假学生则判断是否已经请假，符合出校条件则可以出校，系统记录出入校时间。系统由于需要人脸识别，因此需要与第三出入口人脸识别设备厂商进行对接，系统需要获取学生请假信息，因此需要从学生请假中获取请假数据。 与传统刷卡相比较，避免了ID卡容易丢失和被不轨之人捡到丢失卡片后进入校园进行违法行为的风险。 二、业务需求 在封闭式管理的学校，为了规学生行为，加强对学生的管理，杜绝意外事件的发生，学校一般会制定格的出入校规，学生不能随意的进出校门。在学校实际环境中，对于走读生，保安人员无法进行判断，对于其他学生必须出示出门条，相应的人员签字才能出校，这样有一些风险为学生伪造出门条，学生代替等情况。学生进门时无法判断是否为本校学生，有可能会混入社会人员。 为了杜绝这种情况，需要有格的监控机制，人脸识别出入校就是一种比较好的式，学生出校时识别人脸，确认身份，保安界面直接查看学生详细信息，跟数字校园平台联动，则可以判断此学生是否为走读生或请假学生，如果是走读生，是否在规定的出校时间段，详细信息中有学生照片，可以杜绝学生代替的情况。 同时，支持手机、平板等移动数字终端为载体，基于手机APP和微信企业号二种使用式，有效连接师、生、家、校。通过校园应用商店机制集成多种应用系统，为学校提供一套移动办公，互动学习，教学管理，一站式沟通服务体系。
2018年8月17日
目录 一、概述 (3) 1、背景分析 (3) 2、设计原则 (3) 二、系统介绍 (4) 1、访客系统介绍 (4) 2、人脸识别特性 (5) 3、产品介绍 (6) 4、系统主要功能简介 (11) 三、公司简介 (20) 四、售后服务 (22) 1、维修技术人员情况 (22) 2、维护服务 (22) 3、维修服务及应及维修时间安排 (22) 4、售后服务流程 (23) 5、以下情况不属保修范围 (23) 6、更新改进服务 (23) 7、建立用户档案，完善产品质量 (23)
一、概述 1、背景分析 随着我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，人口流动性也大大增加，社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中，多采用人工排查的方式，要排查重要场所人员身份，和限制外来人员进入固定区域，不仅费时费力，还可能造成遗漏等情况，排查效率大打折扣，同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。 为切实解决重点复杂区域社会治理难题，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，针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面，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、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则 系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。
在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人，每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方，然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，从而形成了在这个世界上找不出两张完全相同的人脸的结论。那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？能否设计出具有同样的人脸识别能力的自动机器？这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身？ 人脸识别技术是21世纪十大高科技之一，保护信息安全日益成为IT产业的重要课题。生物识别在我国的发展从2003年开始进入第三轮的快速发展期，产品体系建立，技术标准逐渐完善，行业内企业数量继续增加，产品成本大幅度下降，技术获得市场认可，各领域应用趋于普及化态势，行业体系亦然成型。 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。 中科院自动化研究所是我国最具权威的生物特征识别认证科研机构，中国自动化学会、中国图像图形学会、国家自然科学基金委员会、中国科学院、清华大学、北京大学、浙江大学、武汉大学、西北大学、广东中山大学等一批高校及国际生物识别领域著名学者、权威专家对我国在生物识别领域的发展起到了积极的推动作用。以国内顶级科研单位、著名高校的生物特征识别科研成果为依托，北京中科模识科技有限公司、长春鸿达、西安青松、中科奥森、北京数字指通软件技术有限公司、北大高科、杭州中正生物认证有限公司、北京行者、上海银晨科技、道肯奇等一批生物识别领域的高新技术公司慢慢发展起来，带动着行业的发展。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图像或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。目前人脸识别的算法有四种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。 人脸识别目前主要应用于1、门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。2、摄像监视系统：在例如机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。3、网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。4、娱乐。 据商务通讯公司(# # Co. Inc.)预测，到2007年欧美整个生物特征识别市场规模有望达到34亿美元以上，其中人脸识别市场将占据35%左右的市场份额（约为12亿美元）。在过去的数年里，这一市场平均每年以29.1%的速度在高速增长，其中人脸识别技术市场在过去四年中每年的增长速度为31.5%至33.3%之间，明显高于整个市场的增长速度。相关的市场预测数据并未包含构成完整的生物特征识别系统的周边设备、系统运行软硬件平台、网络环境。按常规来推断，生物特征识别系统中与生物特征识别技术直接相关的部分成本一般占整个系统造价的20%-25%左右，那么保守地估计，整个生物特征识别系统到2007年将形成年销售136-170亿美元的市场，其中人脸识别市场将形成年销售47.6-59.5亿美元的市场规模。据上海银晨科技预测，在我国相关领域的行业市场（如公安、国安、军队、金融等），人脸识别系列产品的市场总容量即在100万套以上。到2007年，以上五大门类的人脸识别产品预计将形成人民币112.2亿的市场规模，其中包括构建人脸识别系统的外设及软硬件运行环境。按照每年平均30%的增长速度来预测，到2010年人脸识别产品将形成人民币246.5亿的市
人脸识别系统解决方案 深圳东南创通智能科技有限公司 2018年6月13日
目录
一、概述 1、背景分析 随着我国城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，人口流动性也大大增加，社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中，多采用人工排查的方式，要排查重要场所人员身份，和限制外来人员进入固定区域，不仅费时费力，还可能造成遗漏等情况，排查效率大打折扣，同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。 为切实解决重点复杂区域社会治理难题，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，针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面，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、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。 2、设计原则 系统设计遵循技术先进、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；本系统设计内容是系统的、全面的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。
二、系统介绍 1、系统组成 人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。 人脸识别系统拓扑图 2、人脸识别特性 人脸识别系统核心组成部分主要包括人脸图像采集模块、动态人脸定位、人脸识别预处理、身份查找、身份比对、身份确认、执行机构和记录平台等，并通过一脸通平台判断人员身份及权限，开放相应的区域，保留人脸通行记录事件，并根据相应的权限命令各子系统作出响应，例如固定客户通道自动放行，访客只允许进入指定楼层等。 人脸识别一体化终端使用世界领先的人脸检测、识别算法（FDDB与LFW世界前三），将其运行在高性能嵌入式平台中，配合200W像素的摄像头，终端实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，并可在屏幕上呈现相应的反馈。 本产品能够同时识别5个人，光线环境良好的情况下最远能识别5米远的人脸，人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时200ms左右，人脸比对耗时左右，对光
综合人脸识别系统 技术方案 文档编号ZAST-GC-ITS-KKH200S 版本V1.0-150504 编制 审核工程部 批准 中安视通电子科技有限公司 二〇一五年五月
第一章系统概述 随着社会的发展,对一些如：机场安检、银行、军事基地、酒店、涉密机构等安全性要求较高的场所，能够实现快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份验证的最理想依据。但是人脸识别的优势体现在哪里呢？ 作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别技术，人脸识别技术是通过有摄像头的终端设备拍摄人的行为图像，通过人脸检测算法，从原始的行为图像中得到人脸区域，用特征提取算法提取人脸的特征，并根据这些特征确认身份的一种技术。 与其它生物特征识别技术相比，人脸识别在实用性方面具有独到的技术优势，主要体现在以下方面： ?不需要检测人员配合，具有操作隐蔽性强，因为不容易引起人的注意而 不容易被欺骗。利用采集指纹、虹膜等，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 ?采用非接触式采集，没有侵犯性，不会令人反感，容易被接受。而指纹、 虹膜采集往往给人造成不适的感觉。 ?并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的抓拍、判断及识别。 ?事后追踪能力强，简单易用，普通操作人员即可进行判断核实。而普通 人一般不具备对于指纹、虹膜的判断能力。 ?实现设备通用、简单，尤其是采集设备成本较低。而虹膜采集仪、DNA 鉴别仪等都需要专用的采集设备，而且设备昂贵。
1.1系统简介 中安视通通过多年的潜心研发，成功推出了人脸识别系统，系统主要采用具有自主知识产权的人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及高速人脸对比识别算法。其实现了实时人脸抓拍建模、实时黑名单对报警和人脸后台检索等功能。 1.2系统架构 系统前端高清网络摄像机或人脸抓拍机、流媒体服务器(可选) 、人脸智能分析服务器、人脸比对搜索服务器、中心管理服务器、客户端管理软件等组成。 系统网络架构图如下:
动态人脸识别巡更系统 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 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。 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。 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。
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 图监控画面 现场抓拍图像：显示摄像头所抓取的人脸图片 图现场抓拍图像 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。 图匹配报警图像 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 图比对结果查询 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。 图比对库人脸查询 聚类
视频门禁之人脸识别监控系统解决方案 一、需求背景 在公共场所，人流量巨大，依靠人力无法有效地在流动的人群中发现布控目标，在不干扰群众自由通行的情况下，很难快速方便的辨别其身份。传统方式，案发后常常需要出动整个侦查队加班加点反复看视频，不但耗费大量警力而且容易错过追捕时机。 为了对付各种各样的刑事犯罪，保护国家和人民群众的生命财产安全，保证各行各业和国家重点部门的正常运转，采用高科技手段预防和制止犯罪已成为平安城市建设的需要。随着人脸识别技术的发展，诸多人像比对系统已经在公安的治安、刑侦等业务中获得有效的应用。公安部门在特殊场所追缉在逃人员一直以来是个很棘手的问题。由多奥自主研发的领先的人脸识别技术，将动态人脸识别技术应用于视频监控中，从而使在不易被监控目标察觉的情况下，达到中远距离识别验证后台报警提示的效果。 将动态人脸识别技术与视频监控相结合，对重点监控区域进行人脸识别布控，对于协助公安干警快速侦破案件，避免犯罪事件的发生，维护社会和谐稳定，创建平安和谐城市具有重要的意义。
二、系统概述 人脸识别布控系统，把各处采集到的人脸信息与布控人脸进行比对，能够同时进行多路视频分析比对，在发现目标后迅速提示并将警情推送至客户端。此外，系统还支持单目标多张照片批量导入，多目标批量照片导入等各种导入方式，在降低了技术人员的工作量同时大幅提高了安保人员的工作效率。即使抓拍人在行进中转头、低头仍然能做出准确跟踪和抓拍。 系统采用服务器/客户端结构。服务器保存黑名单人员的面部信息，实现人员识别和报警的功能，而客户端实时接收来自一个或多个通道摄像头的面部数据，并和黑名单中的人员进行对比。
智能分析(动态人脸识别）系统技术需求书一、概述 动态人脸识别智能分析系统是以数字化、网络化视频监控为基础,是一种更高端的视频监控应用。视频智能分析(动态人脸识别)系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况,并能够及时发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效的协助管理人员处理危机,并最大限度的降低误报和漏报现象。视频智能分析（动态人脸识别）系统是视频监控技术发展的方向,是未来视频监控的趋势。 随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术与数字监控系统的进一步融合,同时人脸识别与监控技术的结合在安防领域中得到了重用。一方面在人脸识别技术已经找很多的行业领域上已经实践的证明,这项技术为安防管理业务创新提供了很大的技术支持,也为日常安保管理效率有了很大的提高和成本的节省。以《全国监狱信息化建设规划》提出的“科技兴监”的思想为指导,随着人像技术不断的创新和发展,成熟的人像识别技术完全可以结合现在监狱管理业务,特别针对监狱人员进出管理业务，现在成熟的人像识别技术能在当中发挥巨大的作用，为监狱的相关管理做出更多有效可行的创新和改变，可以对行业内的原有业务管理流程进行优化和简化，同时也提高相关业务管理效率和质量。 二、总体要求 1.功能需求 ★本次项目建设的人脸识别智能分析系统需要无缝接入监狱视频监控平台、监狱综合安防管理平台以及省局综合安防管理平台。本次投标费用包括完成本次建设的新系统与原平台及系统的对接开发工作,中标方不得再向建设方申请开发费用(投
标时提供纸质承诺)。 1.1罪犯人脸识别布控需求 在监狱B门内警戒区域,精确捕捉在布控区域内出现人员的面部特征及场所内场景，对所有出现在布控区域内的人员实施“近”距离监控。自动抓拍出现在布控区域内人员的人脸图象,将所有的在押人员设置成布控对象，并与布控库中的对象实时比对,一旦在押人员到达该布控区域，系统会自动识别并报警。 １.２ AB门车辆识别需求 当前监狱系统AB门车辆识别采用人工检测方式,通过人工对比车牌号、车辆型号、车辆驾驶员进行管理，管理人员工作量大,容易出错,需要一套自动识别系统来减轻管理人员的工作量。 项目计划采用视频智能分析（动态人脸识别)系统,针对监狱构建了高度可靠的AB门通道出入车辆及人员身份识别，通过动态人脸识别技术对关押犯人实时监控管理等，构建一套集动态人脸识别与分析应用于一体、统一数据标准和接口规范的监狱人脸识别应用系统。提供人脸动态识别、视频监控智能分析、监测设备运行、基于大数据技术构建一个服务管理系统，实现视频图像资源的融合汇聚、集中管控、交互整合，为构建监狱系统的“智慧大脑“奠定基础。 2．兼容性需求 ★建设的设备,必须具有开放性，中标方须承诺项目所涉及的软硬件需要全部免费提供开放接口及底层SDＫ开发包接口完全免费开放,可提供给第三方进行系统集成开发（投标时提供纸质承诺）。 ３.建设要求 1、设备选型时各系统应整体考虑各子系统之间的接口问题，特别是所提供设备
摘要 摘要 随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。这其中，利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。 人脸识别是一个涉及面广且又很有挑战性的研究课题，近年来关于人脸识别的研究取得了较大的进展。 关键词：人脸识别，AT89C51单片机，液晶显示器
Abstract As the development of the society, there are increasing demands in automatic identity check. Since some biological characteristics are intrinsic and stable to people and are strongly different from one to the others, they can be used as features for identity check. Among all the characteristics of human, the characteristics of face are the most direct tools which are friendly and convenient and can easily be accepted by the customers. Face recognition is an extensive and challenging research problem. Recently, significant progresses have been made in the technology of the face recognition. Key word:AT89C51 MCU，human face recognition，LCD
2019年我国人脸识别技术发展情况 及发展趋势综合分析 2019年2月14日 一、全球生物识别细行业市场占比情况分析 生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。 伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。 用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征 识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。
全球生物识别细行业市场占比情况 二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程 人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。
人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比 目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利 保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。 中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非 平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效 信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。
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
智能分析(动态人脸识别)系统技术需求书一、概述 动态人脸识别智能分析系统是以数字化、网络化视频监控为基础，是一种更高端的视频监控应用。视频智能分析（动态人脸识别）系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够及时发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助管理人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。视频智能分析（动态人脸识别）系统是视频监控技术发展的方向，是未来视频监控的趋势。 随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术与数字监控系统的进一步融合，同时人脸识别与监控技术的结合在安防领域中得到了重用。一方面在人脸识别技术已经找很多的行业领域上已经实践的证明，这项技术为安防管理业务创新提供了很大的技术支持，也为日常安保管理效率有了很大的提高和成本的节省。以《全国监狱信息化建设规划》提出的“科技兴监”的思想为指导，随着人像技术不断的创新和发展，成熟的人像识别技术完全可以结合现在监狱管理业务，特别针对监狱人员进出管理业务，现在成熟的人像识别技术能在当中发挥巨大的作用，为监狱的相关管理做出更多有效可行的创新和改变，可以对行业内的原有业务管理流程进行优化和简化，同时也提高相关业务管理效率和质量。 二、总体要求 1.功能需求 ★本次项目建设的人脸识别智能分析系统需要无缝接入监狱视频监控平台、监狱综合安防管理平台以及省局综合安防管理平台。本次投标费用包括完成本次建设
的新系统与原平台及系统的对接开发工作，中标方不得再向建设方申请开发费用（投标时提供纸质承诺）。 1.1罪犯人脸识别布控需求 在监狱B门内警戒区域，精确捕捉在布控区域内出现人员的面部特征及场所内场景，对所有出现在布控区域内的人员实施“近”距离监控。自动抓拍出现在布控区域内人员的人脸图象，将所有的在押人员设置成布控对象，并与布控库中的对象实时比对，一旦在押人员到达该布控区域，系统会自动识别并报警。 1.2 AB门车辆识别需求 当前监狱系统AB门车辆识别采用人工检测方式，通过人工对比车牌号、车辆型号、车辆驾驶员进行管理，管理人员工作量大，容易出错，需要一套自动识别系统来减轻管理人员的工作量。 项目计划采用视频智能分析（动态人脸识别）系统，针对监狱构建了高度可靠的AB门通道出入车辆及人员身份识别，通过动态人脸识别技术对关押犯人实时监控管理等，构建一套集动态人脸识别与分析应用于一体、统一数据标准和接口规范的监狱人脸识别应用系统。提供人脸动态识别、视频监控智能分析、监测设备运行、基于大数据技术构建一个服务管理系统，实现视频图像资源的融合汇聚、集中管控、交互整合，为构建监狱系统的“智慧大脑“奠定基础。 2.兼容性需求 ★建设的设备，必须具有开放性，中标方须承诺项目所涉及的软硬件需要全部免费提供开放接口及底层SDK开发包接口完全免费开放，可提供给第三方进行系统集成开发（投标时提供纸质承诺）。