人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别以及静脉识别的对比分析苹果新机人脸识别使得生物识别再一次被爆炒，移动支付与智能手机的发展息息相关，同时移动支付的安全性又和生物识别技术有很大的关系。刷脸支付至少目前来看给我们提供了一个准确的方向，那就是生物识别技术。
生物识别技术和产业的发展风生水起，根据前瞻产业研究院统计，2007年至2013年六年期间，生物识别技术的全球市场规模年均增速为21.7%。2015年生物识别技术全球市场规模将达到130亿美元，2020年将达到250亿美元，5年内年均增速约14%。
目前我们常见的生物识别主要分为人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别以及静脉识别，虹膜识别和静脉识别是常见生物识别技术中最优选。
一般用户最常见的便是人脸识别和指纹识别，而这两者稳定性略显欠缺，和人脸识别类似，人的指纹虽然唯一，采集也比较方便，但是却比较容易磨损，用户手机上至少还有密码成为二选一备胎。而一旦用于脱离手机的线下支付，很难保证足够的成功率，而且复制指纹也可造成较大的安全风险。至于人的声音更容易发生变化，因此声纹识别并不适合用于支付。
人脸识别技术应用最为广泛，使用最便捷
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。
如今，人脸识别技术的应用已经不仅限在商务场所中，它已经以各种智能家居的形式逐步渗透到平常百姓家。不过，人脸识别系统信息存储仍是以计算机能识别的语言为主，即数字或特定代码，安全性便要打折了。也许，许多女性朋友对人脸识别功能苦不堪言，换个发型，画个妆，它便无法识别了。
而此次苹果公司推出的Face ID具有自主学习能力，能够记录你每天面部五官的细微变化，
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。
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
指纹识别技术的基本原理 指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图象。多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数字化的算法（美国有关法律认为，指纹图象属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图象）。但指纹识别算法最终都归结为在指纹图象上找到并比对指纹的特征。 指纹的特征 我们定义了指纹的两类特征来进行指纹的验证：总体特征和局部特征。总体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括： 环型（loop）, 弓型（arch）, 螺旋型（whorl）。其他的指纹图案都基于这三种基本图案。仅仅依靠图案类型来分辨指纹是远远不够的，这只是一个粗略的分类，但通过分类使得在大数据库中搜寻指纹更为方便 1、模式区（Pattern Area） 模式区是指指纹上包括了总体特征的区域，即从模式区就能够分辨出指纹是属于那一种类型的。有的指纹识别算法只使用模式区的数据。Aetex 的指纹识别算法使用了所取得的完整指纹而不仅仅是模式区进行分析和识别。
2、核心点（Core Point） 核心点位于指纹纹路的渐进中心，它用于读取指纹和比对指纹时的参考点。 3、三角点（Delta） 三角点位于从核心点开始的第一个分叉点或者断点、或者两条纹路会聚处、孤立点、折转处，或者指向这些奇异点。三角点提供了指纹纹路的计数和跟踪的开始之处。 4、式样线（Type Lines） 式样线是在指包围模式区的纹路线开始平行的地方所出现的交叉纹路，式样线通常很短就中断了，但它的外侧线开始连续延伸。 5、纹数（Ridge Count） 指模式区内指纹纹路的数量。在计算指纹的纹数时，一般先在连接核心点和三角点，这条连线与指纹纹路相交的数量即可认为是指纹的纹数。局部特征局部特征是指指纹上的节点。两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——节点，却不可能完全相同。 6、节点（Minutia Points） 指纹纹路并不是连续的，平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或打折。这些断点、分叉点和转折点就称为“节点”。就是这些节点提供了指纹唯一性的确认信息。 指纹上的节点有四种不同特性：
脸识别与其他认证技术的比较： 人脸识别应用模式：
人脸识别优点： 对姿态、光照、遮挡鲁棒、年龄，有较强的自适应性。在国际公开数据库FDDB评测中拥有国际领先的检测性能 从海量数据中自动学习得到有效特征，判别性强，紧致度高 活体检测技术，防止人脸照片、模型、视频等攻击 马尔可夫算子，千万级样本训练 基于可变形状模型的人脸检测算法 基于级联回归的人脸特征点定位算法 基于3D模型的人脸姿态校正 基于深度学习的人脸识别算法
系统优势- 高效人脸检测 在提高速度的同时，我们的算法还降低了漏检，避免了误检。以下几个例子是公认的比较困难的情况（通常是不能检测的），我们的方法对多数情况都能够检测。
视觉技术 此套技术在人脸识别、物体识别、图像搜索、图像处理、智能监控等多个领域均有创新性技术积累。联合全球视觉计算技术的行业领袖NVIDIA，提供基于大数据下的深度学习打造的下一代计算机视觉识别和人工智能引擎，以产品和应用以及在线云API 的产品形式，让广大企业级用户可以快速集成最好的计算机视觉识别技术。 人脸技术 基于BIG DATA下的Deep Learning 的人脸识别算法 基于大数据下的深度学习的卷积神经网络人脸识别算法，大幅提升了各种现实情况如侧脸、半遮挡、面部涂抹，模糊人脸等中的人脸识别能力。并且随着大数据的深度学习可持续优化与提升。 人脸识别技术 人脸识别算法包括人脸检测、关键点定位、特征提取、匹配识别等功能模块： ①人脸检测模块采用了基于多尺度、多视角、多通道的Adaboost 算法，可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检 测； ②关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法，可对表情丰富、 角度多变的人脸进行精准定位； ③特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝 叶斯模型，训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别
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
指纹识别技术综述（扫盲篇） 1、产品构成 对指纹识别技术，目前除了一部分真正的研发人员之外，大部分涉业者或者兴趣者都希望有个清晰的了解。在此，先从指纹识别产品的构成说起，也就是由产品构成再展开对技术构成的分析。 指纹识别产品是由基础构件、中间构件和上层构件组成的，基础构件是指一个完整的指纹识别（不是指纹采集）产品，包括硬件和软件，都必须具备的基础部分。中间构件，简称中间件，是向上支持各类软件系统或者硬件设备，实现指纹注册和认证功能的独立部分。上层构件，是指在基础构件之上，自己实现中间件或者利用中间件建立起来的执行应用的部分，也可以称为应用构件。 指纹产品基础构件包括：指纹传感器（指纹Sensor）、指纹传感器驱动程序（Driver）、指纹传感器底层接口程序（底层SDK），以及指纹算法程序。其中前三个都是作为一个整体对待，笼统的称为指纹SENSOR。指纹基础构件的这四个部分，对于任何一类的指纹识别产品都是不可缺少的，所以称之为基础构件。 指纹产品中间构件，或者叫指纹应用中间件，它专门完成指纹注册和认证功能，所以它一定包含指纹识别算法。它屏蔽了应用层对设备层（基础构件中的SENSOR以及DRIVER）的直接访问。它既可以表现为软件控件（ocx），也可表现为硬件模块，也就是俗称的指纹脱机模块。 指纹产品上层构件，它是用户需求的实现部分，其形态不定，可以是一个完整的指纹应用软件产品，如指纹文件保护系统、计算机登录指纹保护系统。也可是指纹考勤机、指纹保险柜等这类嵌入式硬件产品。 在了解了指纹识别产品的构成要件之后，我们再一层层采用解析的方法来分析每个构件中的技术成份。 2、指纹产品基础构件 2.1、基础构件之指纹SENSOR 从基础构件层来看，其中的指纹SENSOR，是指纹图像自动采集和生成部分，是整个指纹识别产品的数据输入端。绝大多数指纹SENSOR通过光学扫描、晶体热敏、晶体电容等三种主要传感原理采集指纹图像。衡量一个指纹SENSOR的质量好坏或者使用的技术的高低，从其使用的采集原理上并不能得出结论，而是主要从以下几个方面
营门出入管理人脸识别 系统技术方案 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】
营区出入管理人脸识别系统
1.系统概述 根据管理需求对通行人员使用出入管理人脸识别系统进行验证识别。出入管理人脸识别系统实现对人脸的采集、识别和验证。出入管理人脸识别系统主要由人脸注册管理软件、人脸采集摄像机、人脸验证识别服务器组成，具有人脸注册、人脸特征库管理、支持人脸图像的输入、人脸验证识别、记录管理、人脸库参数设置等功能，并提供相应的的软件接口，支持与上层应用系统对接和集成。 2.人员验证识别方式 为了进一步提高出入管理业务的效率，增强内部、来访人员通行的便利性，提出了1:N人脸验证识别方式。 1:N人脸识别业务流程如下所示： 内部人员内部管理中心预先采集所有人员人脸图像信息，来访人员在传达室采集人脸图像信息，人脸图像经过特征提取存储到人脸识别系统人脸库中。 通行人员通过出入口时，设置在出入口的人脸采集摄像机现场采集内部人员人脸信息，与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，匹配度超过指定阈值时，对该当通行人员予以放行。在人脸验证识别方式无法正常验证通过时，由执勤人员验证确认后予以放行。流程图见图1。
人脸特征库人脸特征库 人脸照片和身份证信息 出入口 出入管理系统 人脸识别设备 人脸采集摄像机 出入管理系统后台服务 ①信息采集出入管理人脸识别系统组成图如图2、3所示。
图2 出入管理人脸识别系统组成框图 测试机A 测试机B 人脸识别服务器S1 人脸采集摄像机C1 人证采集设备 (身份证T1、军官证T2)图 图2 出入管理人脸识别系统组成与连接关系图
指纹识别 指纹锁的定义 指纹锁属于新一代门锁安防的代表，是一种以人体指纹为识别载体的锁具，是指纹识别技术、电子技术及 机械技术的完善结晶。一般来说，能够用指纹、密码、各种功能卡及备用的机械钥匙打开门的锁都可以称 为指纹密码锁。 指纹密码锁与传统机械锁最大的区别在于：指纹密码锁利用生物类指纹识别技术于锁具之中，用“指纹”替代了过往用“钥匙”开门的方式。况且，由于人体指纹的唯一性与不可复制性，指纹锁成为目前最为安 全与高档的锁具。 1、生物类指纹 狭义的生物类指纹是指我们手指末梢关节指面的凹凸纹路；广义的生物类指纹则包括了手掌纹、脚趾 纹以及脚底纹在内。尽管指纹只是人体皮肤的一小部分。但是，它蕴涵大量的信息，这些纹路在图案、断 点和交点上是各不相同的，在信息处理中将它们称作“特征”。 医学上已经证明这些特征对于每个手指都是不同的，而且这些特征具有唯一性和永久性，因此我们可 以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的真实身 份。 2、生物类指纹识别技术 生物类指纹具有唯一性和稳定性的特点，根据这一特点，我们可以将人的生物类指纹预先保存起来， 通过比较他（她）的生物类指纹和预先保存的生物类指纹，可以验证他（她）的真实身份，这就是生物类 指纹识别技术。 3、自动指纹识别系统 自动指纹识别系统（Automatic Fingerprint Identification System ，简称AFIS ）通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，可以自动、迅速、准确地鉴别出个人身 份。 一般可以分成“离线部分”和“在线部分”两个部分。其中离线部分包括用指纹采集仪采集指纹、提取出细 节点、将细节点保存到数据库中形成指纹模板库等主要步骤。在线部分包括用指纹采集仪采集指纹、提取 出细节点、然后将这些细节点与保存在数据库中模板细节点进行匹配，判断输入细节点与模板细节点是否 来自同一个手指的指纹。 采用先进的光电识别办法采集一个生物类指纹信息后，把它变成可以和已由计算机处理过的暗码相比 对的代码。这些代码都经过加密处理，然后经独特的相关算法进行识别判断，在算法上有的采用的是一个 生物类指纹的全部图案，而有的是生物类指纹的特殊细节。 4、生物类指纹门禁控制系统 生物类指纹门禁控制系统是用生物类指纹代替机械之类的传统门禁出入授权方式控制门禁通道人 员出入的门禁安全控制系统。 5、指纹锁 指纹锁是利用生物类指纹自动识别原理，集光学、机械、电子及生物类指纹核心算法技术为一身的高 科技产品。
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
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
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
1、绪论 人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别 2、人脸识别技术的主要研究方法 目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。人脸识别流程图如图2．1所示： 图2．1人脸识别流程图 3、基于几何特征的人脸识别方法 基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些特征来定位入脸。这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人TN作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。因此，这也是j 种自下而上的方法。这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很好的检测结果，并且
武汉理工大学本科生毕业设计（论文）任务书 学院：自动化学院专业班级：自动化1005 班 姓名：王建华学号： 0121011360501 毕业设计（论文）题目：人脸识别系统的研究与实现 任务书含以下方面的内容： （一）设计（论文）主要内容： OpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 给人脸识别提供了一整套图像处理以及图像与模式分析函数，可迅速完成人脸的识别和检测。本研究希望利用OpenCV 库，开发一个人脸识别系统，能够辨认出6-8 个人脸，并有相应的反应。 （二）要求完成的主要任务： 1、查阅不少于15 篇的相关资料，其中英文文献不少于2 篇，完成开题报告。 2、通过对资料的阅读，深入了解OpenCV 库以及人脸检测与识别的相关算法。 3、利用OpenCV 库实现人脸检测与识别算法。 4、完成不少于2 万英文（5000 汉字）印刷符的英文文献翻译。 5、完成毕业论文（设计说明书和相关图纸）。 （三）进度安排 第1-2 周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需硬件和软件。确定方案，完成开题报告。 第3-4 周：安装软件，学习熟练应用软件OpenCV。 第5-7 周：学习OpenCV 库中的相关函数。 第8-10 周：利用VS2010 软件编程，熟练掌握OpenCV 的各种相关功能。 第10-12 周：OpenCV 程序的修改，调试。 第13-14 周：修改并完成毕业论文。 第15 周：准备论文答辩。 (四) 必读参考资料及主要参考文献 [1]（美）布拉德斯基（Bradski G.），（美）克勒（Kaehler A.），于仕琪，刘瑞祯．学习OpenCV（中文版）[M]．清华大学出版社，2009：601.
人脸识别系统技术 方案
智能人脸识别系统 技 术 方 案 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、人口治安及其它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
智慧校园人脸识别管理系统设计
目录 一. 简介 (1) 1.1文档目的 (1) 1.2读者对象 (1) 二. 产品概述 (1) 2.1业务主流程 (1) 2.2功能组成 (2) 2.3网络架构 (2) 2.4系统运行环境 (2) 三. 学校层平台功能 (2) 3.1用户登录 (2) 3.2记录查询 (3) 3.2.1访客信息 (3) 3.2.2识别记录 (4) 3.2.3黑名单预警 (5) 3.2.4人员就寝明细 (6) 3.3人员管理 (8) 3.3.1人员录入 (8) 3.3.2身份定义 (10) 3.4设备管理 (12) 3.4.1设备列表 (12) 3.4.2位置信息 (14) 3.4.3设备更新 (16) 3.5班级管理 (17) 3.6宿舍楼管理 (19) 3.6.1宿舍楼管理 (19) 3.6.2宿舍楼详情管理 (21)
3.6.3参数设置 (23) 3.7操作日志 (24) 3.8账号管理 (25) 四. 宿舍层平台功能 (27) 4.1宿舍就寝视图 (27) 4.2看板 (28) 五. 非功能性需求描述 (30)
一. 简介 本文档主要定义智慧校园人脸识别的功能模块，并详细描述各个模块的内容和交互逻辑。 1.1文档目的 此文档的目的主要是清晰、有层次的定义页面原型中各个模块的内容来源和相关的逻辑，便于研发、测试、UI设计等相关人员理解新版本的产品功能需求，降低产品研发过程中的交流成本，有效提高产品的开发质量和发布时间。 1.2读者对象 开发人员、测试人员、项目负责人、产品经理。 二. 产品概述 本次主要开发智慧校园人脸识别管理系统。平台包括校园层和宿舍层两层账号，其中，校园层主要由：用户登录、记录查询、人员管理、设备管理、班级管理、宿舍楼管理、操作日志以及账号管理；宿舍层包括：宿舍就寝视图、看板等功能模块。以上功能用于满足智慧校园第一期需求。 2.1业务主流程 人员的新增、位置绑定流程 1、首先进行身份定义，默认身份有学生、教工、黑名单。 2、根据身份进行非学生身份的人员新增，为班主任和宿舍管理员提供可选择人员。
开发研究人脸识别系统设计 张春悦，韩飞* (沈阳工学院信息与控制学院，辽宁抚顺113122) 摘要:近年来人员逐渐增多,为方便考勤制度的管理,人脸识别技术在各大中小企业、学校等单位得到广泛使 用。该设计以人脸识别系统为基础，该系统使用VS2012作为系统开发平台,以SQL Server2008作为数据库,该系统主要分为2个部分，考勤系统和基于人脸识别技术。系统采用WVC模式。 关键词:人脸识别;数据库;WVC模式 1系统相关技术简介 面部识别的原理主要由两部分组成：模式识别技术和计算机视觉技术。模式识别是计算机科学、数学等主要研究目标所形成的科研任务,其研究对象主要包括指纹、语#、人脸等。计算机视觉技术主要指电脑设备及计算机技术模拟生物视觉,它的主要作用是代替人眼采集图片和视频，从而得到对应场景信息。 人技术錄些领域相对安全，识别效率高、领域广。主要有两种应用形式:第一种为数据库检索，其功能即为从图像库存中找相似的图像，该方式对人脸识别要求较高，时间要求较低，主要应用于公安部门或智能试图方面。第二种为实时检索,要求精准度要高,但数据库比较小,适合于考勤等人员较少的系统。 人脸识别技术对时间有着高要求，只需将图像放大即可。为了能快速查找出人脸的基本特征，首先要求特征具有辨识度;其次要求具有很好的辨识能力,判断具体是谁的人脸信息;最后要求被提取的信息可以腿被搜索到。在本系 统的人脸识3!1考勤制度的研究中,默认前提条件就是系统正在进行考勤，只能在人脸对应摄像头的时候减少脸部的偏转。 人脸识别方法主要包括3种经典的方式，网络神经、图像匹配和特征脸方式。而常用的方法很多，有特征脸、局部 特征、柔性形状、弹性匹配等很多种类。 2系统MVC设计 基于面部信息的识别，考勤系统使用MVC设计模式, MVC设计模型基于包括系统操作,面部识别算法和数据库操作等功能的系统平台。这些优点不仅可以确保数据库的安全性，还可以使模块相互独立。即使更改了模块,也不会影响整个系统的正常使用。 2.1MVC模式简介 作者简介:张春悦(1997-),女，汉族，辽宁盘山人，沈阳工学院学生，研究方向：电气智能化. 通讯作者:韩飞(1987-),女，汉族，辽宁清原人，沈阳工学院信息与控制学院，讲师，硕士，研究方向：建筑电气智能化. MVC设计模式包括Model、View、Controller及模 型、视图、控制器,并且把它应用在软件设计开发中。MVC 设计模型的主要思想是将代码与模型分开并查看其实现, 这将用户界面与程序本身以及模型和视图中的控制模式。 模型应用功能层:Model表示实现系统的城和数据之间的规则,Model封装了数据以及数据之间的相互操作。在整个MVC设计模式里面，Model主要负责数据处理功能,主要实现娠请求，数据删,咖參改，状态和事务处理。最重要的是,MCV模式使模型独立于视图，这样当View 改变时Model并不会受到其影响系统还是可以正常运行。 视图表示层:View层是与用户的交互层,即为用户交 互界面。View层可以直接从Model层直接进行数据交换，当View的数据发生变化时，可以直接同步到Model 层,使之数据同样也发生变化。 控制器层:控制匙制层直接接受用户的输入,并且可以通过调用View和Model完成用户需求,Controller层 沟通连接Model层以及View层。 2.2系统整体结构设计 根据MVC设计方案，本文将系统的整体结构划分为 数据库服务器、系统显示以及系统API3个部分。其中, API是后台数据库和系统显示的直接接口,它包含数据管理，用户管理,人脸识别管理，用户登录管理,系统设定以及 考勤设定六个独立的模块。使用MVC设计模式使数据库更安全，并使系统升级更方便。 2.3系统功能模块详细设计 通过结合系统的需求和本机实际存在工作的需要，本文档将人脸识别存在系统划分为以下模块：面部信息管理和员工信息管理的信息管理、考勤规则设置分为班次设置、节假日设置以及异常情况设置、考勤记录统计以个人查询、时段查询以及按部门查询为核心、考勤信息查询为按个人信息统计、按时段信息统计、按部门信息统计。 3结束语 本文简要介绍了面部识别系统的设计，提出了考勤系统的一些问题的解决办法，但实际运行中还需要考虑诸多因素,例如光照条件，人体姿势角度,人脸特征提取等。 参考文献： [1]孙冬梅，裘IE定.生物特征识肢术综述[J].电子報2001. [2]刘靖.基于Gabor特征量和核函数判决分析方法的人 脸识别⑴.计算机应用,2005. (收稿日期=2019-03-13) 《湖北农机化》2019年第12期
人脸识别系统中人脸检测模块的研究与实现 内容摘要：人脸检测是计算机视觉与模式识别领域非常活跃的研究课题，在身份验证、人机界面、可视通信、虚拟现实、公安档案管理、基于内容的图像检索等很多方面都有着广泛的应用。 作为人脸识别的重要的第一步，人脸检测所做的工作是将人脸从图像背景中检测出来，它是人脸识别、视点跟踪和人脸图像压缩等应用中的重要环节。由于受图像背景、亮度变化及人的头部姿势等因素的影响，使得人脸检测成为一项复杂的、具有挑战性的研究课题。 本文论述了人脸检测技术的基本概念，分析和探讨了多种人脸检测方法的基本理论，对人脸检测方法进行了深入的研究和讨论，实验表明本文研究的人脸检测方法是合理的，具有一定的理论价值与实用价值。本文的研究工作主要包括: 基于AdaBoost学习算法，从一个较大的特征集中选择少量关键的haar-like特征，产生一个高效的强分类器。再用级联方式将单个的强分类器级联成为一个更加复杂的级联分类器。针对AdaBoost算法在训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象，本文对样本权重的更新规则作出了适当的调整，在一定程度上避免了退化现象，提高了分类器的性能。实验结果表明，新的人脸检测器检测效果显著加强。 关键词：人脸检测 AdaBoost算法 Haar特征
Research and implementation of face detection module in face recognition system Abstract:Human face recognition and detection are the most active and chaallenging tasks for computer vision and pattern recognition.It can be widely applied to such fields as personal identification,human-computer interface,visual communication,criminal archive administration,content-based image retrieval,etc. As the first step of face recognition,the task of face detection is to detect human faces from background of image.However,face detection result is usually affected by the background,brightness or head posture of image and so on,which makes the process of detection more complicated. A great amount of literatures,surveys and research papers concerning up-to-date techniques of face detection and face recognition are and analyzed.Some hot issues about face detection are discussed in this paper.The experiments indicate that the methods of face detection proposed in this paper are reasonable,showing a certain degree of theoretical and practical value.The research work of this paper mainly about: Using face detection method based on AdaBoost learning algorithm,which selects few key haar-like features from a large set of features,to build a robust cascade classifier.Focusing on the disadvantages of classical AdaBoost algorthm,this paper analyses the issues of overfitting and distortion of sample weights in training process and come up with a new method to avoid the phenomenon of overfitting.The experimental results show that the new method will not lead to overfitting like classical AdaBoost often does,and it will reduce false alarm rate while holding a high detection rate. Keywords:face detection adaboost algorithm haar feature