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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。
基于深度学习的低光照图像增强算法研究与实现低光照条件下拍摄的图像往往存在着明显的噪点和模糊，影响了图像的质量和细节。
为了改善这一问题，研究者们提出了很多低光照图像增强算法。
其中一种较为有效的方法是基于深度学习的算法。
本文将重点介绍基于深度学习的低光照图像增强算法的研究与实现。
首先，我们需要了解深度学习在图像增强领域的基本原理。
深度学习是一种机器学习算法，它通过模拟人脑神经元的工作原理来提取和学习特征。
在图像增强中，深度学习可以自动学习低光照图像中隐藏的有用信息，从而改善图像的质量。
在低光照图像增强算法的研究中，研究者们采用了多种不同的深度学习模型来解决这一问题。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是最常用的模型之一。
CNN是一种专门用于处理图像的神经网络，它能够有效地提取图像中的特征信息。
在低光照图像增强中，CNN可以通过学习大量的低光照图像和其对应的增强图像，来建立一个预测模型。
该模型可以通过输入低光照图像，输出一张增强后的图像。
训练模型时，可以使用真实拍摄的低光照图像作为输入，使用其增强图像作为标签，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使其能够更好地生成高质量的增强图像。
此外，为了提高低光照图像增强算法的效果，研究者们还采用了一些改进策略。
例如，引入自适应参数，根据不同的低光照条件动态调整参数，以适应不同的图像。
另外，一些研究还将传统图像增强技术与深度学习相结合，以进一步提高增强效果。
在实际应用中，基于深度学习的低光照图像增强算法已经取得了显著的效果。
例如，在夜间拍摄的照片中，通过使用这些算法进行增强，可以使得图像的细节更加清晰，噪点明显减少。
这对于安防监控、无人驾驶等领域具有重要的应用价值。
然而，基于深度学习的低光照图像增强算法仍然存在一些挑战和问题。
首先，需要大量的标注数据来训练深度学习模型，这在某些情况下可能比较困难。
其次，深度学习模型的复杂性导致了其计算开销较大，需要较高的计算资源和时间成本。
XX大学校园安全精准防控及智安校园建设项目需求说明一、项目总体要求（一）目前状况及主要需求平安校园建设是学校综合水平提升的重要组成部分，随着时代的进步、理念的发展以及技术的提升，平安校园的建设也愈发趋向智能化、管理多样化以及系统联动与集成化。
经过保卫处以及学校相关部门多次现场勘查与交流，整理出如下现状与需求：（I）模改数系统：XX大学保卫处管理监控点位约2000路，除前几期的数字化改造完成，依旧有食品楼、环境楼以及信息楼以及生活区部分楼内约165路室内模拟摄像机需要进行改造；（2）人脸闸机系统：根据学校防疫期间要求，在***门建设人员通道闸机,进门采用人脸识别以及入校码识别方式开门，出门采用开门按钮方式开门；（3）消安一体化：将目前学校现有的所有消控主机接入至目前学校安防平台，实现消防报警与视频监控联动；（4）数据看板驾驶舱：对学校现有监控室进行改造，将原有老旧电视墙改造为4行8列的拼接屏电视墙，并根据学校要求建立数据看板驾驶舱平台；数据看板驾驶舱平台功能：汇总校园安全建设积累的大量视频、人脸、车辆、报警、运维等海量数据，总结分析形成面向校园安保业务的的数据模型主题，通过拼接大屏可视化展现校园安全态势，以各种图表直观生动地帮助用户随时掌握视频相关数据以及变化趋势，从而合理调度配置资源进行事件决策。
（5）监控室装修：完成监控室升级改造，协同指导学校后勤部门对现有监控室进行装修。
（二）改造目标（1）建成统一的中心管理平台：通过管理平台实现全网统一的安防资源管理，对视频监控、人员管理、报警管理、消安一体化等系统进行统一管理，实现远程参数配置与远程控制等；通过管理平台实现全网统一的用户和权限管理，满足系统多用户的监控、管理需求，真正做到“坐阵指挥中心，掌控千里之外”；（2）建成高可靠性、高开放性的系统：通过采用业内成熟、主流的设备来提高系统可靠性,尤其是录像存储的稳定性，另外系统可接入其他厂家的摄像机、编码器、控制器等设备，能与其他厂家的平台无缝对接；（3）建成高智能化、低码流的系统：运用智能分析、带有智能功能的摄像机等提高系统智能化水平，同时通过先进的编码技术降低视频码流，减少存储成本和网络成本，减弱对网络的依赖性，提高视频预览的流畅度；（4）建成前后端都具有深度学习能力的系统：前端运用具有深度学习能力的人脸识别比对终端，同时后端也具有深度学习能力的分析服务器，提高系统在智能管控方面的效率和可靠性；（5）建成快速部署、及时维护的系统：通过采用高集成化、模块化设计的设备提高系统部署效率，减少系统调试周期，系统能及时发现前端系统的故障并及时告警，快速响应。
如何解决人脸识别技术在低光环境下的误识率问题人脸识别技术在现代社会的各个领域得到了广泛应用，包括安全监控、门禁系统、支付验证等。
然而，低光环境下的误识率问题一直是人脸识别技术发展所面临的挑战。
在光线较暗的环境中，传统的人脸识别算法往往难以准确地识别和匹配人脸图像。
为了解决这个问题，科学家们提出了一些创新的方法来提高人脸识别技术在低光环境下的准确性和可靠性。
首先，改进图像采集设备。
低光环境下，光线稀缺，图像质量较差，这对人脸识别算法的准确性造成了很大影响。
因此，改进图像采集设备是解决问题的重要方向。
一种常见的做法是增加光源，例如，在门禁系统或监控摄像头中添加红外灯或特殊光源，这样可以提供足够的光线来捕捉人脸图像。
同时，还可以采用高感光度的摄像头或使用增强图像采集技术，例如高动态范围（HDR）技术，以增强图像的亮度和对比度。
采用这些改进手段可以有效提高低光环境下的图像质量，从而降低误识率。
其次，优化人脸识别算法。
除了改进图像采集设备，优化人脸识别算法也是解决低光环境下误识率问题的重要途径。
传统的人脸识别算法主要依赖于人脸的颜色和纹理等特征进行匹配，而在低光环境下，这些特征往往难以被准确提取。
因此，一种解决方法是引入深度学习算法来提取更丰富和可靠的人脸特征。
深度学习算法可以自动学习和提取图像中的特征，具有较强的鲁棒性和可扩展性。
此外，还可以结合其他生物识别技术，如红外成像、三维人脸识别等，以提高识别精度。
通过优化算法，可以提高人脸识别技术在低光环境下的准确性和鲁棒性，从而降低误识率。
第三，采用多模态融合技术。
在低光环境下，单一的图像信息可能无法提供足够的信息来进行准确的人脸识别。
因此，采用多模态融合技术可以综合利用多种类型的信息，提高识别准确性。
例如，可以结合热红外成像技术来获取人脸的热能信息，通过融合热能信息和可见光信息进行人脸识别，可以提高识别系统在低光环境下的性能。
此外，还可以结合声纹识别、指纹识别等其他生物特征信息，通过多模态融合的方式提高识别系统的鲁棒性和准确性。
低照度文献综述
低照度条件是指环境光线较暗的情况下，我们的视觉系统仍然能够辨别物体或图像的能力。
在自然界中，低照度条件往往与夜间或者阴天的环境相联系。
然而，在一些具有特殊需求的场景下，如夜间驾驶、夜视装置、医学影像诊断和安保监控等领域中，对于低照度下图像的获取和识别需求非常关键。
因此，低照度成像技术的发展具有非常重要的实际应用价值。
随着数字图像处理技术的不断发展，低照度成像技术也得到了长足的进步。
其中，基于图像增强的方法被广泛使用。
在这种方法中，主要通过对图像进行增加亮度、增加对比度以及去除噪声等方式来提高低照度图像的质量。
增强方法包括传统的线性方法和最近兴起的深度学习方法。
在传统的线性方法中，常常以归一化滤波器和局部自适应滤波器为核心技术，在图像增强的过程中，可以获得更加清晰和亮度更高的低照度图像。
在深度学习方法中，以卷积神经网络（CNN）为代表，它可以自动学习低照度图像中的特征，优化图像质量。
然而，这两种方法都存在一些限制，比如在图像增强时会丢失一些信息，使得图像失真。
近年来，研究人员对低照度成像领域进行了深入的调研和实验，提出了一些新的解决方案。
例如，有一些研究者利用深度学习方法，结合先验信息来优化低照度图像的质量。
也有研究者尝试在不同波长的光下进行图像采集，使得在低照度条件下的图像质量更好。
此外，一些基于双相滤波的方法也被提出，具有去噪、增加对比度等多种功能，可以用于改善低照度下的图像质量。
总的来说，低照度成像技术在未来将继续得到深入的研究和发展。
通过创新的方法和手段，提高低照度图像的质量，将有助于解决实际生活场景中的诸多问题。
《基于OpenCV的人脸识别系统设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经成为现代计算机视觉领域的一个重要研究方向。
人脸识别系统能够自动识别和验证人的身份，广泛应用于安全监控、门禁系统、支付验证等众多领域。
本文将详细介绍基于OpenCV的人脸识别系统的设计。
二、系统需求分析1. 功能需求：人脸检测、人脸特征提取、人脸识别比对等。
2. 性能需求：高识别率、实时响应、系统稳定。
3. 环境需求：操作系统兼容性强，设备要求合理。
三、系统设计概述基于OpenCV的人脸识别系统主要包括预处理、特征提取和匹配三个部分。
通过图像处理和机器学习技术，实现人脸检测和识别的功能。
四、系统架构设计1. 数据预处理模块：主要完成图像的输入、格式转换、尺寸调整等操作，以满足后续处理的需球。
同时对图像进行去噪和锐化处理，提高识别的准确性。
2. 人脸检测模块：利用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar 级联分类器或深度学习模型）进行人脸检测，确定图像中的人脸位置。
3. 特征提取模块：通过OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）提取人脸特征，如面部关键点信息等。
4. 人脸比对模块：将提取的特征与数据库中已有人脸特征进行比对，找出相似度最高的匹配结果。
根据设定的阈值，判断是否为同一人。
五、关键技术实现1. 人脸检测算法：采用OpenCV中的人脸检测算法，如Haar 级联分类器或深度学习模型，实现对图像中人脸的快速定位。
2. 特征提取算法：利用OpenCV的深度学习模型（如OpenCV DNN模块中的卷积神经网络）进行特征提取，包括面部关键点信息等。
3. 人脸比对算法：采用相似度算法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行人脸比对，找出相似度最高的匹配结果。
六、系统实现与测试1. 系统实现：根据设计架构，逐步实现各模块功能。
采用C++编程语言，利用OpenCV库进行开发。
2. 系统测试：对系统进行严格的测试，包括功能性测试、性能测试和稳定性测试等。
第一章前言第一节课题背景一课题的来源随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。
目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。
而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片,输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外,人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内,对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代,目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域.二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一,同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域,它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容.如今,虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。
如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。
灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。
可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。
用Matlab实现人脸识别学院：信息工程学院班级：计科软件普131成员：一、问题描述在一个人脸库中，有15 个人，每人有11 幅图像。
要求选定每一个人的若干幅图像组成样本库，由样本库得到特征库。
再任取图像库的一张图片，识别它的身份。
对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量。
如一幅N*N象素的图像可以视为长度为N2的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。
不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。
因此，本次采用PCA算法确定一个子空间，最后使用最小距离法进行识别，并用matlab实现。
二、PCA 原理和人脸识别方法1）K-L 变换K-L 变换以原始数据的协方差矩阵的归一化正交特征矢量构成的正交矩阵作为变换矩阵，对原始数据进行正交变换，在变换域上实现数据压缩。
它具有去相关性、能量集中等特性，属于均方误差测度下，失真最小的一种变换，是最能去除原始数据之间相关性的一种变换。
PCA 则是选取协方差矩阵前k 个最大的特征值的特征向量构成K-L 变换矩阵。
2）主成分的数目的选取保留多少个主成分取决于保留部分的累积方差在方差总和中所占百分比(即累计贡献率)，它标志着前几个主成分概括信息之多寡。
实践中，粗略规定一个百分比便可决定保留几个主成分；如果多留一个主成分，累积方差增加无几，便不再多留。
3）人脸空间建立假设一幅人脸图像包含N 个像素点，它可以用一个N 维向量Γ表示。
这样，训练样本库就可以用Γi（i=1，...，M）表示。
协方差矩阵C 的正交特征向量就是组成人脸空间的基向量，即特征脸。
将特征值由大到小排列：λ1≥λ2≥...≥λr,其对应的特征向量为μk。
进出监人脸识别系统技术要求与设备清单(一)系统详细设计（1）人员进监流程此处人员进监不涉及初次入监的人员登记、身份核验，只针对外协人员的临时进入人员进行登记、身份核验。
在狱政科出部署人证核验登记终端，用于对需要进监的外协人员身份核验、登记，登记时应包含外协人员的人脸照片、指纹信息和权限有效期。
在A门进口处部署人脸指纹核验终端设备，认证方式为人脸+指纹的多重认证方式，用于进监人员（含民警、外协人员）的身份核验，由武警在客户端上查看人员核验信息，确认无误后方可手动开门放行。
在B门进口处部署人脸指纹核验终端设备，认证方式为人脸+指纹的多重认证方式，用于进监人员（含民警、外协人员）的身份核验，由B门值守民警在客户端上查看人员核验信息，确认无误后方可手动开门放行。
流程图如下：（2）人员离监流程罪犯离监时，应有狱政科A/B岗事先在系统中录入离监人员的离监原因（刑满释放）、离监日期，由狱政科领导进行审批，审批通过以后，离监人员即拥有离监日期之后的离监认证权限。
外协人员的离监时间以狱政科登记时的有效时间为准。
在B门进口处部署人脸指纹核验终端设备，认证方式为人脸+指纹的多重认证方式，用于离监人员（含民警、外协人员、罪犯）的身份核验，由B门值守民警在客户端上查看人员核验信息，确认无误后方可手动开门放行。
在A门出口处部署人脸核验终端设备，先离监人员依次在人脸核验终端上刷脸认证，由武警在客户端上查看人员核验信息，确认无误后方可手动开门放行。
流程图如下：（3）指挥中心指挥中心不对人员的流程进行管控，但需要在客户端上面看到AB门人员出入信息、抓拍图片以及视频信息。
（4）人员信息录入已有人员信息（在押罪犯、民警）根据身份不同，需分别录入至系统的罪犯库、民警库，人员信息包含字段如下：1、民警：1)姓名2)民警编号3)性别4)部门5)职务6)人脸照片7)指纹信息8)门禁卡号2、罪犯：1)姓名2)人员编号3)身份证号4)出生日期5)类别6)罪名7)入监日期8)期满日期9)刑期10)单位11)民族12)籍贯13)户籍地址14)人脸照片15)指纹信息3、外协人员1)姓名2)身份证号3)手机号码4)协作公司5)民族6)籍贯7)责任民警8)出入事宜9)出入单位10)人脸照片11)指纹信息12)有效期现有的民警信息及罪犯信息的录入最好通过与原有系统数据库对接实现，考虑到原有系统缺乏研发人员维护，可能无法很好的完成系统对接，平台提供人员信息导入选项，可以按照平台模板完善CVS表格、人脸照片采集后实现现有人员信息的录入。
低照度图像增强技术的研究与应用在现代社会中，图像处理技术已经广泛应用于各个领域。
随着摄像技术的不断发展，我们可以拍摄到更为清晰的图像，但在低照度环境下的图像依然存在着明显的问题。
在夜晚、灯光较暗、光线不足等情况下，所拍摄的图像可能会显得模糊、暗淡、低对比度等，这就需要通过低照度图像增强技术来解决。
1.低照度图像增强技术的原理低照度图像增强技术的原理是通过消除图像的噪声、增加亮度、提高对比度等手段来提升低照度图像的清晰度。
具体来说，有以下几个步骤：（1）将图像转换为灰度图像（2）对灰度图像进行均衡化处理，使得图像中的灰度值在一定范围内分布均匀（3）利用滤波技术对图像中的噪声进行消除（4）将图像增强，提升图像亮度和对比度完整的低照度图像增强技术需要结合多种算法来实现，如信号处理、数学模型、图像处理、计算机视觉等。
2.低照度图像增强技术的应用低照度图像增强技术已经在许多领域得到了应用，例如：（1）夜间摄像监控在夜间摄像监控过程中，由于光线较暗，所拍摄的图像可能很难辨认。
通过低照度图像增强技术，可以提高图像的清晰度和亮度，提高监控的效果和安全性。
（2）医疗影像在医疗影像中，有些场景的照明条件不佳，例如内窥镜、X光机等，造成照片暗淡，难以判断病情。
低照度图像增强技术在这些场景中也能发挥重要作用。
（3）智能交通在智能交通领域，对于夜间的车辆识别、人脸识别等场景，低照度图像增强技术可以提高交通监管的精度和准确度。
3.低照度图像增强技术的发展前景随着计算机技术的不断发展，低照度图像增强技术也将会得到进一步的发展。
在未来，低照度图像增强技术有以下几个方向：（1）超分辨率重建在低照度条件下所拍摄的图像分辨率通常比较低，无法达到机器视觉的要求。
超分辨率重建可以通过图像插值、高斯金字塔等方法将低分辨率图像转化为高分辨率图像，进一步提高图像的清晰度和准确度。
（2）深度学习深度学习可以通过训练模型来识别低照度图像中的信息，从而实现增强。
