社保人脸识别平台方案汉王科技股份有限公司
目录
1.概述 (4)
1.1.业务概述 (4)
1.2.人脸特点及平台功能 (4)
1.3.应用范围 (5)
2.总体方案设计 (5)
2.1.术语定义 (5)
2.2.设计方案 (5)
2.2.1.全局拓扑结构设计
5
2.2.2.平台架构设计
6
2.2.
3.前端插件设计（现场人脸采集场景）
7
2.2.4.后台人脸识别统一认证服务设计
8
2.2.4.1.人脸识别核心服务
8
2.2.4.2.人脸识别应用服务
9
2.2.5.关键业务流程设计
9
2.2.5.1.采集（人脸照片和身份证照片1：1识别）
9
2.2.5.2.远程验证（人脸照片和预留照片1：1识别）
11
2.3.技术方案 (12)
2.3.1.人脸识别核心技术
12
2.3.2.高并发人脸识别核心服务技术
12
2.3.3.系统开发的技术框架
13
2.3.4.技术规格约束
13
2.3.5.活体检测补充说明
14
1.概述
1.1.业务概述
社保基金就是公共保障资金，主要包括“三金”：养老保险金、住房公积金和医疗保险金。这些基金直接关系广大参保人员的切身利益和社会的稳定，与退休职工的晚年生计息息相关。目前在社保行业养老金冒领问题日益严重，而且呈现了冒领数额大、冒领时间长和仿效蔓延性等特点。每年约1亿元的社保基金被人冒领，冒领人数高达7、8万人。这不仅给退休职工的生活带来了严重影响，还给国家带来了巨大的经济损失。
随着社保覆盖范围的进一步扩大，社保冒领的情况在未来一段时间还会扩大。为了统一规范账户，需要安全可靠的方案来加强社保管理，堵住漏洞。人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。为了加强社保基金的安全管理和便民服务水品，可以引进人脸识别技术作为现有客户身份认证手段的补充和完善。
在现有的社保系统账户中增加人脸识别和人脸信息，建立统一的社保人脸数据库，以保证社保账户的安全，防止有人盗用或冒领社保基金。
1.2.人脸特点及平台功能
人脸识别应用具有以下几个特点：
1、非接触性。与其他生物识别技术不同，该应用不需要客户和设备直接接触；
2、非强制性。被识别的人脸影像可以主动获取，或从视频流中截取，不要求客户具有特定行为；
3、高识别性。该应用对影像采集设备要求不高，对影像画面质量要求不高，识别成功率较高；
综合以上特点，该应用适用于非现场的社保业务办理和社会保证金的领取，并且可以与现有客户身份认证手段配合使用，建立起多维度的、立体的客户身份认证体系，增强风险防控能力。
社保人脸识别应用建设成独立服务平台，不与现有的业务场景相嵌套，通过数据交换的方式为用户办理领取社保提供服务。
具有自学习功能。在该平台上成功进行过验证的信息会自动在数据库中建立档案，作为后续验证的模板，解决的了老年人随年龄增长发生衰老现象对人脸识别的影响。
独立运行，独立升级维护。
1.3.应用范围
可在社保业务办理单位或使用pad、手机等移动设备上使用。
对于身体条件不适合外出办理的残疾人和老年人，可通过网络使用带有摄像头的电脑、pad、手机等移动终端设备进行远程人脸认证。
2.总体方案设计
2.1.术语定义
人脸识别软件平台：通过高性能CPU和大内存环境，分布式服务器集群计算能力，更快速、更安全的实现人脸平台服务，包括人脸识别、人脸比对等等。
FAR认假率：标准称谓FMR（False Match Rate 错误匹配率，也叫误判率），即指事实上非同一个体的特征，被错误地通过匹配的概率，应用上一般定义上限。
FRR拒真率：标准称谓FNMR（False Non-Match Rate 不匹配率），即指事实上同一个体的特征，被错误地拒绝匹配的概率。
识别率：即指拒真率补集的概率，即识别率=1-FRR，或百分比来表达这个数，应用上一般定义下限
2.2.设计方案
2.2.1.全局拓扑结构设计
系统运行在一个网络环境中，客户端通过网络与人脸识别软件平台进行通信，客户端可以是Windows、Android、IOS终端。人脸识别软件平台的服务器节点可以根据实际需求进行横向扩展。
柜台网页智能
终端
移动
设备
2.2.2. 平台架构设计
人脸识别软件平台的系统架构包括两大部分：后台人脸识别统一认证服务和前端插件，二者通过基于http(s)协议进行网络通信。系统架构图如下图所示： 前端插件将可以支持Android 、IOS 、Windows 不同平台，他们都将统一调用后台人脸识别统一认证服务来完成具体业务。
后台人脸识别统一认证服务包括三大部分：人脸识别核心服务、人脸识别应用服务和数据库存储服务。
此平台具有很好的可扩展性，新增功能可以以插件组件的方式加入到这个系统中。核心服务与应用服务都可以部署到虚拟机中，一并进行组合式发布部署。
后面两节将进行具体解释描述。
Android
人脸识别管理模块
标准Web服务模块人脸识别核心服务(多节点集群)
前端插件
1:1识别核心服务1:N识别核心服务
人脸特征存储服务1:1识别功能服务1:N识别功能服务客户人脸影像更新服务
客户人脸影像管理日志管理算法验证数据分析及决策支持日常管理类报表
IOS Windows ATM
升级服务
2.2.
3.前端插件设计（现场人脸采集场景）
前端插件将可以支持Android、IOS、Windows等不同平台，在不同平台上将以不同的软件进行表示。在Android、IOS上将以具体的应用组件进行封装实现，可以进行摄像头操作获取人脸图像，调用后台人脸识别统一认证服务进行客户身份核实、客户身份识别和活体检测功能。前端插件都将提供人脸捕捉、检测和定位模块、前端插件都可以输出为符合标准的人脸头像图片。
2.2.4.后台人脸识别统一认证服务设计
人脸识别管理模块
标准Web服务模块
人脸识别核心服务(多节点集群)
1:1识别核心服务1:N识别核心服务
人脸特征存储服务1:1识别功能服务1:N识别功能服务客户人脸影像更新服务
客户人脸影像管理日志管理算法验证数据分析及决策支持日常管理类报表
升级服务高发并响应，可以根据需求进行横向扩展增容。
2.2.4.2.人脸识别应用服务
人脸识别应用服务是指满足社保中心具体需求的应用服务，它包括标准的Web服务模块和人脸识别管理模块。
(1).标准的Web服务模块
1）人脸特征存储服务
根据标准人脸的定义，实现具备标准人脸采集及存储功能。
2）1:1识别功能服务
满足客户身份核实需求，适用于客户身份确认等场景的前端插件调
用。
3）客户人脸影像更新服务；
满足具有自学习功能需求。在该平台上成功进行过验证的人脸信息
可以自动在数据库中建立档案及更新，作为后续验证的模板。
4）升级服务
客户端插件的自动升级版本维护功能、客户端通过调用后台的升级
服务接口，可以自动检测并更新安装新版插件。
(2).人脸识别管理模块
1）客户人脸影像管理功能
提供客户人脸影像管理功能，支持查询、显示。
3）日志管理功能
提供详细的人脸留存、识别日志功能。并统计指定时间段、指定机构的认证通过率。
2.2.5.关键业务流程设计
2.2.5.1.人脸采集
首次办理社保领取业务的用户需要携带本人身份证和相关资料在当地社保中心进行申请，进行第一次人脸影像采集。
现场采集的用户人脸影像与公安部预留证件照片进行核对，主要用于客户身
份核实。汉王拥有自主产权的身份证识别技术，可以通过OCR识别技术，对身份证上的信息进行识别和人脸图像提取，与公安部的预留人像照片及身份信息进行对比，以增加安全性。
1、通过二代身份证阅读器读取客户身份证信息，从公安部查询客户预留证件照片（可以通过OCR识别技术获取的图像与公安部的人像进行对比，以增加安全性）；
2、现场拍摄人脸影像，通过人脸影像分析和人脸检测，获取客户面部图片；
3、将预留证件照与现场拍摄图像发送人脸识别平台进行1:1比对；
4、当识别验证通过，将客户识别通过的人脸图像进行保留，作为下次识别的依据，并返回识别比对通过；
5、当识别验证不通过时则返回识别比对不通过；
6、根据校验结果，提示工作人员进行后续操作；
概述 本项目的主要目的是身份证照片与摄像头获取的人脸照片进行比对，确定身份证和目标对象是不是同一个人。 本文项目主要分三个方面，首先是人脸的检测定位；其次是对照片中定位好的人脸进行预处理，处理到适合提取特征值的水平；最后提取特征值比对识别是不是同一个人。系统的大框架如下： 第一步人脸检测定位 确定是否包含人脸,如果包含人脸,则需要确定脸部所在的位置和尺寸。因为获取的都是彩色图像，首先可以进行肤色检测。在检测出肤色像素后,需要根据它们在色度上的相似性和空间上的相关性分割出可能的人脸区域,同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证,以排除其它色彩类似肤色的物体。这一步流程图如下：
页脚内容 第二步人脸图像预处理 图像处理的目的是为了方便提取人脸的特征值，进而才能比对识别，所以这一步也至关 重要。第一，对于分割出的人脸，由于噪声带来失真和降质，在特征提取之前采用滤波的方式来去除噪声是必须的步骤。第二尺度归一化，其思想是将尺寸各不相同的人脸图像变换为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。第三灰度归一化，人脸识别的研究一般以灰度图像为研究对象，对于彩色的脸像,可对其首先进行灰度化处理。第四灰度均衡化，由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度,因此需要对人脸图像进行灰度均衡化处理。灰度均衡化,其作用是增强人脸图像的整体对比度,并使灰度分布均匀,以消除光照变化的影响。流程图如下： 第三步特征提取对比识别 人脸特征提取与识别是人脸识别研究中最为关键的两个问题。人脸特征提取又称人脸描 述，是在基于人脸检测定位、归一化等图像预处理的基础上进行的人脸各特征提取的过程，为人脸识别分类打下基础。
社保人脸生存认证解决方案
目录 社保人脸生存认证解决方案 (1) 一、行业现状 (3) 二、系统整体设计思想 (4) 1、严谨性与规范性 (4) 2、可用性与易用性 (4) 3、先进性和成熟性 (5) 4、安全性 (5) 5、全局性与前瞻性 (5) 三、系统特点及基本原理 (5) 1、人脸识别的特点 (5) 2、人脸识别算法技术原理 (6) 3、主要技术介绍 (6) 四、系统构架及功能说明 (8) 1、系统硬件整体构架 (8) 2、系统架构 (8) 3、系统详解 (9) 五、系统流程介绍 (10) 六、社保人脸生存认证系统清单 (11)
一、行业现状 社保即通常说的“五险”，具体五险即：养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险和生育保险；从现状来看，在领取保险金的过程中存在很大的问题。养老保险中，很多已去世的被保人，按相关法律和规定，其本人或其家属不可再领取养老金，但瞒报、冒领保险金的现象却一直发生。医疗保险中，他人冒领医药等现象屡见不鲜。失业、工伤和生育保险也有这样或者那样的类似问题。这不仅损害了国家社保的基本资金，侵犯了他人的权利，也干扰了国家社会保障制度的正常运行。 这种问题仅仅靠法律法规和个人道德还是不够的，还要辅以相应的技术手段，利用高科技解决瞒报、冒领、错领等问题。现在的社保是通过IC卡+照片的方式来确认被保人。这在一定程度上能解决此类问题，但是在中国特有的国情下还是不能得到完全的解决。 社保人脸生存认证系统是通过采用人脸识别技术、图像处理技术和社保人员数据库的结合，使得社保中心既能保证提供优质的社会管理服务，又能对社保基金监管提供了一种有力的手段，增强社保基金的支撑能力，维护所有参保人的合法权益。 社保人脸生存认证系统是以人脸识别为核心的身份认证系统，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，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识别不同人身份的目的。通过现场采集的人脸识别与数据库中已登记的人脸识别进行一对一的比对，核准个人身份，防止他人冒领或骗取社保基金。 社保人脸生存认证系统的建设，必须满足"以人为本，跟踪一生，服务一生"的设计原则，人脸生存认证系统的业务需求，在总体方案设计所采用的技术优于目前国内采用的平面静态人脸识别技术，本人脸识别身份认证技术，在人脸识别图像采集、比对时，能够实时检测活体状态，且嵌入加密技术，具有不可抵赖性和不可克隆性，并能达到人脸识别图像防止伪造、防止人脸识别图像在网络传输中的被篡改或攻击的安全性要求。 人脸生存认证系统核心识别技术，应具有识别精度高、比对速度快、硬件可靠耐用、系统稳定、功能强大、可远程比对等优点，同时人脸生存认证系统设计能够支持异地生活的社保人员，通过远程实时认证管理，人脸生存认证系统整体可识别率、应达到99%以上。
项目背景 随着经济的发展，社会开放程度的提高，社会上的一些违法犯罪事件 也日渐影响到学校校园。如何建立一个安全的校园环境，保障师生的学习、校园生活安全一直是教育部门、公安部门和社会各界关注的焦点。 特别是学校的校园安全建设尤其重要，学校师生均属于安全防卫能力较弱的群体，大部分学生尚未成年，防范意识和自我保护能力比较弱。学校园安全问题，维系着社会的稳定，牵动着家庭的幸福，已成为全社会密切关注的话题，直接影响到和谐社会的建设。 据社会调查显示，造成学校安全事故发生的原因，分为校外社会人员的侵害、校园内外舍学生入侵、学生外出活动伤害等等。 近年来，随着人脸识别技术、大数据技术的迅猛发展，并在实际应用中逐步成熟，在校园打击预防违法犯罪、校园园内人员管理、校园出入人员管控、智慧一脸通等方面起到了良好的作用。且通过人脸识别可以校园多场景中应用。 重庆中科云丛科技有限公司是中国科学院旗下专注于人脸识别等计算机视觉技术的人工智能企业，目前拥有技术人员近1000 人，核心技术人员主要来自于中科院各大研究院全球顶级学府和研究机构。云从科技作为中国科学院战略性先导科技专项的唯一人脸识别团队参与了国内首个人脸识别国家 标准起草与制定。 项目需求 1. 校园安防人脸识别需求分析通过校园安防人脸识别系统管理门禁，
针对流窜作案、多次作案人员，在校园出入门、周界、路口、重要区域增加人脸识别拍抓摄像机，对嫌疑人员、多次作案人员、兄弟院校嫌疑人员、公安部门通辑人员等建立嫌疑人数据库，对经过完人脸抓拍机人会实时抓拍与嫌疑人、在校师生、学校服务人员等数据库中的人像比对，发现黑名单或非本校师生等人的时候，校园安防人脸识别系统将自动报警。 2. 校园宿舍人脸识别需求分析 针对学生宿舍安全管理，以及在校学生夜不归寝，导致学生人身安全.学业.得不到妥善保障的解决方案及建议。在当今充满诱惑物欲横流的社会，充满好奇、缺乏分辨能力、自主意识薄弱的学生最容易学会夜不归寝并且无法自拔，还有甚者引以为荣，逐渐的人数越来越多。从而影响了学业，威胁学生的人身安全。通过校园宿舍人脸识别系统可实现以下功能。 大大降低校园被盗事件的发生，往往偷盗事件发生的两个因素，第一是学生防盗意识薄弱，第二是校园硬件设备滞后。而其中一个环节的提高，都会使得偷盗事件发生率的降低。传统的监控设备，起到作用是方便案件发生后的追查。而人脸识别的门禁设备，是把事件的发生制止与未然。把犯罪嫌疑人止于门外。 提高安全，解决潜在隐患。因为钥匙、磁卡可复制性，以及流动性强，决定了一旦钥匙丢失、或者传递，便使得宿舍楼处于亚安全状态，无形中增加管理难度。人脸识别系统采用人脸面部验证，不仅仅能确保出入人员的身份，更能记录下出入详细信息。通过设置，还能实现出入人员的管理（例学生在假期间识别无效，赋予假期留校生专门权限）。
前后门人脸识别系统需求方案为进一步加强厂区人员管控，杜绝无关人员及违禁物品进入厂区，把好人员、物品入场安全第一关，辅助和提升管理人员工作效率，提高公司安全生产管理技术水平，现申请安装前后门人脸识别系统，需求如下: 一、公司人员出入管理存在问题 目前，公司合作单位人员通过办理出入证卡，由前门内勤员进行核对放行的方式进入厂区。但出入证件卡在实际使用过程中存在以下问题：1.卡面磨损程度严重，无法确认人员真实信息，一般情况下多为依靠内勤人员的印象辨别外来人员，如此一来需要耗费大量人力，无法保证厂区人员识别的准确性；2.人员离职后没有及时办理退卡，仍使用出入证逗留厂区；3.一卡多用、借给他人使用；4.合作单位常以未能及时取到证件卡为由，临时通行等。 二、系统实现功能 1.采用快速人脸检测技术，实行一人一脸录入，支持现场设备或者移动客户端录入。 2.系统验证方式需支持人脸识别及身份证均可认证。 3.可在系统管理设置限定时间内（如3-5天，具体时间由我司管理人员自定义），如人员未进行验证，系统会自动发出相关人员名单信息警报提示或停止其使用。 4.前后门验证设备数据要求放置前门值班室处进行统一管
理，同时实现网络远程管理。5.前后门人行道设置双通道区分进出道，进道只允许进入通行不允许出，出道只允许出通行，不允许进入；人员进厂需进行人脸认证，出口红外线感应开启（明确的通行指示功能）。 6.当断电时，闸门能自动打开，确保人员安全通行。 7.前后门各加装2个摄像头，1台监控主机设备，监控闸门位置，防止人员违规通行或设备破坏，有效调查录像取证。 8.单独配置管理电脑套装（主机加显示器等）。 9.在系统出现故障，或者非法闯入时，系统产生声光报警提示功能。 10.系统管理需考虑预留出口道闸后续可以实现增加人脸识别功能融合使用。 三、系统硬件要求
概述 本项目的主要目的是身份证照片与摄像头获取的人脸照片进行比对，确定身份证和目标对象是不是同一个人。 本文项目主要分三个方面，首先是人脸的检测定位；其次是对照片中定位好的人脸进行预 处理，处理到适合提取特征值的水平；最后提取特征值比对识别是不是同一个人。系统的大框架如下： 第一步人脸检测定位 确定是否包含人脸,如果包含人脸,则需要确定脸部所在的位置和尺寸。因为获取的都是彩色图像，首先可以进行肤色检测。在检测出肤色像素后,需要根据它们在色度上的相似性和空间上 的相关性分割出可能的人脸区域,同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证,以排除其它色彩类似肤色的物体。这一步流程图如下：
第二步人脸图像预处理 图像处理的目的是为了方便提取人脸的特征值，进而才能比对识别，所以这一步也至关重 要。第一，对于分割出的人脸，由于噪声带来失真和降质，在特征提取之前采用滤波的方式来去除噪声是必须的步骤。第二尺度归一化，其思想是将尺寸各不相同的人脸图像变换为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。第三灰度归一化，人脸识别的研究一般以灰度图像为研究对象，对于彩色的脸像,可对其首先进行灰度化处理。第四灰度均衡化，由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度,因此需要对人脸图像进行灰度均衡化处理。灰度均衡化,其作用是增强人脸图像的整体对比度,并使灰度分布均匀,以消除光照变化的影响。流程图如下： 第三步特征提取对比识别 人脸特征提取与识别是人脸识别研究中最为关键的两个问题。人脸特征提取又称人脸描述，是在基于人脸检测定位、归一化等图像预处理的基础上进行的人脸各特征提取的过程，为人脸识别分类打下基础。 在特征提取以后就是人脸识别分类过程，人脸识别分类是整个人脸识别系统的最后一个步骤，其主要任务是根据面部特征的提取结果, 将待测人脸数据进行比较，根据其相似程度判断出待测人脸是否为同一个人。 在人脸识别系统中，由于所提取的人脸特征与特定的识别算法有关，人脸特征提取所采用的技术和方法与人脸识别所采用的技术和方法有着很强的继承关系。因此，将特征提取与人脸识别放在一起讨论才变得有意义。流程图如下：
玺瑞（SYRIS）人脸识别闸机解决方案 一、人脸识别技术优势分析 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。人脸识别系统集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，该技术目前被广泛应用于公安系统、海关系统、安保系统、银行系统等。 1.1人脸识别技术拥有四大优势 非接触性 人脸验证的过程不需要和设备、终端接触，这与指纹、打卡方式完全不同。体验感强，设备应为不会被频繁触碰，稳定性高，故障率低。 自然性
人类识别物体特征第一感知就是通过眼睛的感官传递回大脑，人脸识别技术是利用计算机深度学习人类感官回传大脑的过程，所以人脸识别相较于其他的生物识别技术在使用和体验上更加的自然，且不需要其他物体特征，不会发生丢失、被复制等问题。 识别速度快精度高 由于计算机技术的发展，在固定样本库对比下，人脸识别速度已经可以提升至0.3秒/人次，且不同角度、佩戴眼镜、化妆等改变面貌的行为也可以通过调整人脸识别算法来修正比对数据。 人脸已经成为大数据时代重要数据源 通过大量区域内人脸识别、比对，利用大数据分析、挖掘等技术，可以完全掌握特定对象的行为轨迹或特定人群的活动范围，过程中不需要人工干预，完全交由云计算、大数据系统来处理。技术的发展和成熟，使得人脸识别成为了人工智能时代最热门的技术门类和方向，推动各行各业应用人脸识别技术，用机器替代人工，极大程度改善和推动社会化行为中的效率和安全性。 1.2人脸识别门禁应用的优势 采用人脸识别门禁，相较于其他识别方式，具有以下几点优势： 无需接触识别设备 自然步态及速度 解放双手 无需特意配合 丢失、忘带识别卡的情况不再发生
人 脸 识 别 过 程 图1 人脸识别流程图 1． 人脸的检测和定位：检测图中有没有人脸，将人脸从背景中分割出来，获 取人脸或人脸上的某些器官在图像上的位置。 2． 特征提取：提取特征点，构造特征矢量；多个样本图像的空间序列训练出 一个模型，它的参数就是特征值；模版匹配法用相关系数做特征；而大部分神经网络方法则直接使用归一化后的灰度图像作为输入，网络的输出就是识别结果，没有专门的特征提取过程。 3． 识别：将带识别的图像或特征与人脸数据库里的特征进行匹配，进而将给 出的人脸图像与数据库中的某一个人脸图像及其名字，相关性对应起来。 人脸检测方法 基于知识的方法 a) 优点：规则简单。 视频捕获图像预处理人脸检测人脸特征提取人脸识别人脸数据库比对
b)缺点：难以将人类知识转化为明确的规则。 基于特征的方法 c)优点：可以依据面部器官的几何关系进行人脸检测。 d)缺点：光照、噪声和遮挡可能使得人脸的边界特征被弱化，从而使得算 法难以使用。 基于模版匹配的方法 e)优点：简单高效。 f)缺点：难以应对各种不同的成像条件；关于人脸模式和非人脸模式不存 在一个清晰的、明确的界限。 基于外观的方法 g)优点：通过大量的样本训练使得人脸识别的精确度高。 h)缺点：算法复杂。 基于肤色的系统 i)优点：不受人脸姿态变化的影响。 j)缺点：受光照等外在因素影响较大。
人脸识别方法 基于几何特征的识别方法 a)优点： i.符合人类识别人脸的机理，易于理解。 ii.对每幅图像只需存储一个特征矢量，存储量小。 iii.对光照变化不太敏感。 b)缺点： i.从图像中抽取稳定的几何特征比较困难，特别是特征受到遮挡时。 ii.对强烈的表情变化和姿态变化的鲁棒性较差。 iii.一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息丢失，该方法比较适合于人脸图像粗分类。基于统计的识别方法：隐马尔可夫法 c)优点：人脸识别率高。 d)缺点：算法实现复杂。 基于连接机制的方法 e)优点： i.能够根据有代表性的样本自我学习，具有鲁棒性和自适应性。 ii.以并行的方式处理信息，配以硬件实现，可以显著地提高速度。 f)缺点：算法实现复杂。
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
东辰人脸识别方案 东辰人脸识别门禁系统方案 方案介绍 城市发展意味着生产和消费的更集中、更大规模、更社会化和更高的生产效率；同时也给城市社区生活带来诸多问题，如健康医疗、邻里关系、社区安全、社会服务质量等问题。 智慧社区解决方案充分借助云计算、物联网等先进的信息化技术手段，整合智能楼宇、智能家居、能源管理、家庭健康、数字生活与智慧政务等诸多领域，通过建设社区自有的ICT基础设施、认证、安全等平台，打造覆盖全社区，延伸到广域网的智慧节点，形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式，更加便捷居民的生活和物业的服务以及政务便民服务。 1.设计规划的总体原则 系统建设以先进性和合理性为前提，充分考虑经济实用性、开放性、灵活性、可扩充性、安全性、可靠性、易管理性和易维护性。 实用性和经济性 系统建设应始终贯彻面向应用，注重实效的方针，坚持实用、经济的原则。 先进性和成熟性 系统设计既采用先进的概念、技术和方法，又要注意结构、设备、产品的相对成熟。不但能反映当今的先进水平，而且具有发展潜力，保证在未来若干年内不落后。 可靠性和稳定性 从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术及维修能力等方面着手，确保系统运行的可靠性和稳定性，达到最大的平均无故障时间。 开放性与标准性
无论是系统设备还是网络拓扑结构，都应具有良好的开放性的标准性，用户可以根据实际使用需求的变化，可以非常方便的对系统进行扩展或升级； 安全性和保密性 在系统设计中，既考虑信息资源的充分共享，又注意信息的保护和隔离，因此系统针对不同的网络通信环境，采取不同的措施，包括系统安全机制、数据存取的权限控制。 集成性 系统设计中的各个子系统通过中心机房统一管理，系统集成度的水平代表着智能化建设的等级。 外部网络接入的多样性 规划建设应充分考虑对多种接入方式的适应性，住户、商家及物管部门可以根据各自的不同喜好自由地选择任何一家信息服务公司所提供的服务。 系统运行的实时性 无论是网络操作系统还是应用软件都应具有良好的实时性，在信息共享及数据处理上具备较快的响应能力。通过对接入技术、业主使用要求以及集成方式的综合考虑选择具有最佳性能价格比的设备配置。 2.系统概述 结合东辰小区的特点，智慧社区建设秉承着新技术、新观念、新标准的标准，确定系统功能，设计系统结构，简单介绍如下： 2.1人脸识别门禁系统
人脸识别主要算法原理 主流的技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。 1. 基于几何特征的方法 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征最早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等。Jia 等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。 采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等重要器官的几何形状作为分类特征,但Roder对几何特征提取的精确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。
可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是:设计一个参数可调的器官模型(即可变形模板),定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数最小化，此时的模型参数即做为该器官的几何特征。 这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，难以实际应用。基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求，计算量也较大。 2. 局部特征分析方法（Local Face Analysis） 主元子空间的表示是紧凑的，特征维数大大降低，但它是非局部化的，其核函数的支集扩展在整个坐标空间中，同时它是非拓扑的，某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系，而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性，似乎这更符合神经信息处理的机制，因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑，Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果，它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。 3. 特征脸方法（Eigenface或PCA）
社保人脸识别平台方案 汉王科技股份
目录 1.概述 (3) 1.1.业务概述 (3) 1.2.人脸特点及平台功能 (3) 1.3.应用围 (4) 2.总体方案设计 (4) 2.1.术语定义 (4) 2.2.设计方案 (4) 2.2.1.全局拓扑结构设计 4 2.2.2.平台架构设计 5 2.2. 3.前端插件设计（现场人脸采集场景） 6 2.2.4.后台人脸识别统一认证服务设计 7 2.2.4.1.人脸识别核心服务 7 2.2.4.2.人脸识别应用服务 8 2.2.5.关键业务流程设计 8 2.2.5.1.采集（人脸照片和照片1：1识别） 8 2.2.5.2.远程验证（人脸照片和预留照片1：1识别） 10 2.3.技术方案 (11)
2.3.1.人脸识别核心技术 11 2.3.2.高并发人脸识别核心服务技术 11 2.3.3.系统开发的技术框架 12 2.3.4.技术规格约束 12 2.3.5.活体检测补充说明 13
1.概述 1.1.业务概述 社保基金就是公共保障资金，主要包括“三金”：养老保险金、住房公积金和医疗保险金。这些基金直接关系广大参保人员的切身利益和社会的稳定，与退休职工的晚年生计息息相关。目前在社保行业养老金冒领问题日益严重，而且呈现了冒领数额大、冒领时间长和仿效蔓延性等特点。每年约1亿元的社保基金被人冒领，冒领人数高达7、8万人。这不仅给退休职工的生活带来了严重影响，还给国家带来了巨大的经济损失。 随着社保覆盖围的进一步扩大，社保冒领的情况在未来一段时间还会扩大。为了统一规账户，需要安全可靠的方案来加强社保管理，堵住漏洞。人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。为了加强社保基金的安全管理和便民服务水品，可以引进人脸识别技术作为现有客户身份认证手段的补充和完善。 在现有的社保系统账户中增加人脸识别和人脸信息，建立统一的社保人脸数据库，以保证社保账户的安全，防止有人盗用或冒领社保基金。 1.2.人脸特点及平台功能 人脸识别应用具有以下几个特点： 1、非接触性。与其他生物识别技术不同，该应用不需要客户和设备直接接触； 2、非强制性。被识别的人脸影像可以主动获取，或从视频流中截取，不要求客户具有特定行为； 3、高识别性。该应用对影像采集设备要求不高，对影像画面质量要求不高，识别成功率较高； 综合以上特点，该应用适用于非现场的社保业务办理和社会保证金的领取，并且可以与现有客户身份认证手段配合使用，建立起多维度的、立体的客户身份认证体系，增强风险防控能力。 社保人脸识别应用建设成独立服务平台，不与现有的业务场景相嵌套，通过数据交换的方式为用户办理领取社保提供服务。
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 概述 本项目的主要目的是身份证照片与摄像头获取的人脸照片进行比对，确定身份证和目标对象是不是同一个人。 本文项目主要分三个方面，首先是人脸的检测定位；其次是对照片中定位好的人脸进行预处理，处理到适合提取特征值的水平；最后提取特征值比对识别是不是同一个人。系统的大框架如下： 第一步人脸检测定位 确定是否包含人脸,如果包含人脸,则需要确定脸部所在的位置和尺寸。因为获取的都是彩色图像，首先可以进行肤色检测。在检测出肤色像素后,需要根据它们在色度上的相似性和空间上的相关性分割出可能的人脸区域,同时利用区域的几何特征或灰度特征进行是否是人脸的验证,以排除其它色彩类似肤色的物体。这一步流程图如下： 可
第二步人脸图像预处理 图像处理的目的是为了方便提取人脸的特征值，进而才能比对识别，所以这一步也至关重要。第一，对于分割出的人脸，由于噪声带来失真和降质，在特征提取之前采用滤波的方式来去除噪声是必须的步骤。第二尺度归一化，其思想是将尺寸各不相同的人脸图像变换为统一的标准尺寸图像以便于人脸特征的提取。第三灰度归一化，人脸识别的研究一般以灰度图像为研究对象，对于彩色的脸像,可对其首先进行灰度化处理。第四灰度均衡化，由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度,因此需要对人脸图像进行灰度均衡化处理。灰度均衡化,其作用是增强人脸图像的整体对比度,并使灰度分布均匀,以消除光照变化的影响。流程图如下： 第三步特征提取对比识别 人脸特征提取与识别是人脸识别研究中最为关键的两个问题。人脸特征提取又称人脸描述，是在基于人脸检测定位、归一化等图像预处理的基础上进行的人脸各特征提取的过程，为人脸识别分类打下基础。 在特征提取以后就是人脸识别分类过程，人脸识别分类是整个人脸识别系统的最后一个步骤，其主要任务是根据面部特征的提取结果, 将待测人脸数据进行比较，根据其相似程度 .2
人脸识别系统解决方案 深圳xx智能科技有限公司 xx年6月13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、系统组成 (4) 2、人脸识别特性 (4) 3、主要功能 (6) 4、产品特点 (6) 三、主要设备介绍 (7) 四、公司简介 (9) 五、售后服务 (11) 1、维修技术人员情况 (11) 2、维护服务 (11) 3、维修服务及应及维修时间安排 (11) 4、售后服务流程 (12) 5、以下情况不属保修范围 (12) 6、更新改进服务 (12) 7、建立用户档案，完善产品质量 (12)
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。
智能人行通道闸系统 设计方案 科技有限公司 Bjing Partsonline Technology CO.Ltd.
一、概述 三辊闸、摆闸、翼闸是人行通道的现代化控制设备，用于人员出、入口需要进行控制的地方，如智能小区、饭堂、宾馆、博物馆、体育馆、俱乐部、地铁、车站、码头等场所。三辊闸、摆闸、翼闸的使用可以使人流井然有序。 三辊闸、摆闸、翼闸与智能卡、指纹、条码等身份识别系统设备结合使用，便构成智能门禁通道控制系统；它与计算机、门禁、考勤、收费管理、门票系统等软件结合使用，便构成智能通道闸综合管理系统，可以实现门禁、考勤、消费、售票、限流等功能。 本通道闸管理系统是智能一卡通系统的一部分，设置于小区、工厂、智能大厦、食堂等通道处，可以完成员工持卡通行管制、上下班考勤、就餐等各种管理功能。 ●系统运行环境 安装环境为大型现代化智能小区，要求针对小区大门处的进出人员进行管理，同时方便手推车人员的进出控制。 要求小区人员进出必须刷卡，经系统自动验证后方可进出，系统可自动记录人员进出资料及时间，方便统计查询。 ●设计思路 根据现场的要求，结合本公司多年的智能小区系统设计经验，设计采用智能通道闸结合射频卡技术，实现人员进出刷卡通行。 计划在小区大门处出入口各设一台智能摆闸1台，双向进出控制，即美观豪华又起到人员进出控制的功能。 系统配合智能卡身份验证设备，该设备全部内置安装，并与管理电脑联网，系统可对进出人员进行24小时监控管理，并方便将来的维和护扩展。 本系统主要包括：前端智能通道闸，前端内置身份识别系统设备，中间通讯及管线设备，后台软件及管理发卡系统，后台电脑及打印设备（自配）等几部分。 系统设计主要依据工程建设的总要求，利用现代计算机网络通信及大型数据库为技术基础，基于Windows管理平台建立统一的大楼“一卡通”综合管理系统。在系统设计时，硬件设备的选择和物理链路的建立尽量考虑了目前最先进和通用的设备、最大程度上保证了系统工程建设的后续可维护性和相当长的一段时期内的先进性。 从可靠性和安全性设计出发，考虑系统功能时采用模块化的设计方法，每个子系统的软硬件保持较大的冗余度。模块化的设计便于根据工程需要量体裁衣，保证系统资源的充分利用，又保证了系统的开放性和可扩展性，并且整个系统可作为一个子系统，通过中心服务器成为Internet的一个节点与其它系统可方便地进行数据交换。冗余度使系统运行于一个较为宽松的环境，确保系统在要求不高的环境条件下正常运行，某部分出现问题而不会影响其它子系统的正常运行，即使在网络电缆某处有断损时，系统仍可继续工作并告警。 1.1 系统设计原则 GB4706.1-1998家用和类似用途电器的安全通用要求； GB/T14536.1-1998家用和类似用途电自动控制器通用要求； GB/T14536.13-1996家用和类似用途电自动控制器电动门锁的特殊要求的规定； ISO 10536和ISO 15693国际标准
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
药店人脸识别验证系统 第1章系统概述 1.1项目背景 视频监控系统一直是安全保障系统的重要组成之一，随着科学技术和互联网技术的飞速发展，信息化、智能化、移动化等最新科技成果逐渐应用到了视频监控系统中，衍生出许多高效、智能的监控方案，使得药店安保工作变得更加全面、快捷。同时，不法分子为了获得医保卡中的利益，医保卡套现、盗刷等事件时有发生，建立完善而先进的安防体系的要求越来越急迫。因此，建立一套完善的解决方案，将最新的视频监控及人脸识别技术应用到社保刷卡药店的安全保障中来具有十分重要的意义。 此次社保刷卡药店智能化视频监控项目，打算建成一套先进的智能化药店智慧监管系统，利用网络架构，实现网络监控、智能报警、智能分析、人脸识别等大平台网络数据交互平台，实行社保中心对于社保药店刷卡的智能化管理。 1.1系统建设目标 为预防、震慑犯罪，减少财产损失，规范药店医保刷卡管理，完善药店安全防范体系、提高系统整体防控能力，创建一个文明、安全、和谐的购药环境，建设药店视频监控、刷卡抓拍、人脸采集等安全防范综合业务管理于一体的安防综合业务管理系统迫在眉睫。 1.2系统设计原则 为了达到国内领先的目标，医保刷卡药店智能化视频监控系统的建设应该充分考虑系统的合理性、先进性、实用性、可靠性、稳定性和可扩展性的原则。
1.2.1合理性原则 为了医保刷卡药店整个监控系统从设备配置到系统构成的合理性，系统建设需根据本单位的实际状况，充分满足用户在使用中的功能要求。为了保证系统的应用及数据采集的实时性，系统采用WebService接口，医保系统收到刷卡信号，上报给我司平台做对接。 1.2.2先进性原则 当前，计算机及通信技术高速发展，使得系统的设计不但要考虑充分利用当前的最新技术，而且还必须考虑随着技术的进一步发展，能在系统中不断溶入新技术，使系统始终充满活力，始终保持一定的先进性。在系统的建设中，选用国际、国内一线品牌的视频监控设备和系统，从而既保持传统监控系统图像质量高的特点，同时能够彻底解决监控系统数字化、网络化过程中的瓶颈问题；实现区内先进水平的目标。 医保刷卡药店智能化监控系统的设计采用数字视频方式，前端数字摄像机通过IP端口直接与交换机连接，前端数据存储在各个药店，并通过光纤网络将刷卡前后一分钟视频传输到监控中心，监控中心对所有抓拍图像进行集中管理，这一技术路线保证了系统具有良好的清晰度、较少的服务器资源占用、完全实时、一流的网络功能等诸多特点，采用了先进的数字图像技术，为系统扩展应用打好基础，系统建成后符合数字化发展的趋势，具备科技的先进性。 1.2.3实用性原则 此系统的建设应以实用性为基本原则。系统功能必须满足监、控、存、查、管、用的基本要求，硬件和软件平台界面友好、易学易用、使用方便、图像清晰；采用统一的系统标准和通信协议，使整个系统中各个子系统间能互联互控，充分发挥整个系统的功能。 1.2.4可靠性原则 在考虑技术先进性和开放性的同时，还应从系统结构、技术措施、设备性能、系统管理、厂商技术支持及维修能力等方面着手，确保系统运行的可靠性和稳定性，达到最大的平均无故障时间（MTBF）。
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