采用基于视频流的动态人脸检测

基于Yolov5s和Dlib的视频人脸识别作者：黄振龙吴林煌来源：《电脑知识与技术》2021年第32期摘要：文章實现了基于Yolov5s和Dlib的视频实时人脸识别。

基于开源的人脸数据集CelebA重新训练Yolov5s网络，使得Yolov5s能够检测并标记出图像中的人脸位置。

将Yolov5s检测到的人脸区域图像输入到第三方人脸识别模块Dlib中，首先提取出68点人脸面部关键点，再将关键点生成人脸特征向量，同时通过Dlib模块提取事先准备好的需要识别的人脸图像的特征向量，并保存到相应的人脸数据库中。

由于同一个人的人脸特征向量映射到高维空间的距离是接近的，基于此引入更高效Annoy算法对人脸特征向量创建索引，提高人脸识别速度。

关键词：人脸识别; Yolov5s; Dlib; Annoy; OpenCV中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）32-0094-03Video Face Recognition based on Yolov5s and DlibHUANG Zhen-long，WU Lin-huang（College of Physics and Information Engineering， Fuzhou University， Fuzhou 350108，China）Abstract：This paper realizes video real-time face recognition based on yolov5s andDlib.yolov5s network is retrained based on the open source face data set celebA， so that yolov5s can detect and mark the face position in the image. The face region image detected by yolov5s is input into the third-party face recognition module Dlib. Firstly， 68 face key points are extracted， and then the key points are generated into face feature vector. At the same time， the feature vector of the prepared face image to be recognized is extracted through the Dlib module and stored in the corresponding face data database. Because the distance between the face feature vector of the same person and the high-dimensional space is close， based on this， a more efficient annoy algorithm is introduced to index the face feature vector to improve the speed of face recognition.Key words：face recognition; yolov5s; Dlib; annoy; OpenCV1 背景近年来随着机器学习的兴起和飞快发展，传统的应用已经将机器学习与之相结合，来提高应用的智能化和用户体验感，如人脸考勤、人脸闸机通道、刷脸支付等人脸识别应用已经在生活中屡见不鲜了[1]。

人脸识别及访客系统智能解决方案目录第一章背景与需求 (3)1.1应用背景 (3)1.2需求分析 (3)1.2.1智能管理 (3)1.2.2数据运营 (4)1.3总体目标 (4)第二章系统总体设计 (5)2.1设计思路 (5)2.2总体架构 (5)2.3大厦人行管理综合平台详情 (5)2.3.1大厦数据链管理 (5)2.3.2访大厦前台前台人脸录入系统客 (6)2.3.3楼层子公司登陆 (6)2.3.4微信前端部分系统 (7)2.4系统功能类型 (8)第三章门禁子系统 (8)3.1系统结构 (10)3.2系统组成 (10)3.3系统功能 (10)3.3.1人员管理 (10)3.3.2门禁设备管理 (11)3.3.3通行记录查询 (12)3.3.4权限管理 (12)3.3.5多重认证 (13)3.4功能优势 (14)3.4.1动态非配合 (14)3.4.2网络化部署 (15)3.4.3多种验证方式结合 (16)3.4.4便携性与安全性 (16)3.4.5集成性强 (16)第四章访客子系统 (17)4.1系统概括 (17)4.2系统架构 (15)4.3功能说明 (17)4.4功能优势 (19)4.4.1人证核身 (19)4.4.2访客预约 (19)4.4.3智能权限分配 (20)4.4.4统计查询 (21)第五章二维码子系统 (22)5.1平台概述 (22)5.2系统架构 (23)5.3功能说明 (24)第六章二梯控子系统 (26)一现状分析 (26)二人脸闸机通道 (27)三闸机可视化改造系统图 (28)四智能派梯系统 (30)第七章二梯控子系统 (33)7.1平台概述 (33)7.1.1平台概述 (33)7.1.2Beluga平台目标 (33)7.2平台设计 (34)7.2.1平台架构 (34)7.3人脸系统平台管理 (35)7.3.1基础管理 (35)7.3.2门禁管理 (38)7.3.3访客管理 (38)第八章系统联动 (40)8.1与电梯的联动 (40)8.2与闸机的联动 (40)第九章业务流程 (42)9.1员工与租户的进出流程 (42)9.2访客通行流程 (43)第十章案例 (44)第一章背景与需求1.1应用背景随着社会经济不断进步、发展，企业对工作环境的要求也不断提高，为了管理众多人员通行要求，同时满足对拥有一个安全、高效和舒适的工作环境需求，许多企业都建立了以门禁一卡通为基础的人员管理系统。

智能监控系统中视频人脸识别算法的性能评估智能监控系统已经在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。

为了提高其准确性和效率，其中一个关键的方面就是视频人脸识别算法的性能评估。

本文将介绍智能监控系统中的视频人脸识别算法，以及如何对其性能进行评估。

一、智能监控系统中的视频人脸识别算法智能监控系统利用视频图像中的人脸信息来识别和跟踪目标。

视频人脸识别算法是实现这一功能的核心。

该算法通过从视频流中提取出人脸特征并与事先存储的人脸数据库进行比对，来实现对目标人物的识别。

视频人脸识别算法可以分为以下几个步骤：1. 人脸检测：从视频流中检测出人脸所在的位置。

2. 人脸特征提取：提取出人脸的特征点，如眼睛、嘴巴、眉毛等。

3. 特征匹配：将提取出的人脸特征与数据库中的特征进行比对和匹配。

4. 人脸识别：根据匹配结果确定目标人物的身份。

二、智能监控系统中视频人脸识别算法性能评估的重要性评估算法性能对于智能监控系统的效果和性能提升是至关重要的。

通过评估算法的准确度、鲁棒性和效率，我们能够确定算法的可靠性，并且为进一步改进算法提供指导。

1. 准确度：准确度是衡量算法识别准确性的重要指标。

它取决于算法对于不同姿态、表情、光照等因素的鲁棒性。

2. 鲁棒性：算法应对不同环境条件下的变化具有鲁棒性。

例如，能够识别戴口罩、戴墨镜、戴帽子等遮挡物的人脸。

3. 效率：算法的效率也是评估的重要指标。

智能监控系统通常需要实时进行视频流的处理，因此算法的计算速度需较快。

较高的效率可以提高系统的实时性和响应性。

三、智能监控系统中视频人脸识别算法性能评估的方法为了准确评估视频人脸识别算法的性能，我们需要采用一系列的测试方法和指标。

1. 数据集选择：选择具有不同场景、光照条件和人脸角度的数据集，以模拟实际使用情况。

2. 准确度评估：通过计算算法的准确率、召回率和F1值来评估算法的准确性。

这些指标可以通过与人工标注结果进行比对得到。

3. 鲁棒性测试：通过引入多样性测试数据，如带口罩、戴墨镜和遮挡物的人脸图像，来评估算法在各种场景下的鲁棒性。

人脸识别技术的追踪功能与追踪精度解析人脸识别技术作为近年来发展迅猛的人工智能领域中的一项重要技术，已经得到了广泛的应用。

其中，人脸识别技术的追踪功能以其高效准确的特点备受关注。

本文将对人脸识别技术的追踪功能与追踪精度进行详细解析。

人脸识别技术的追踪功能是指在一个动态视频流中，对目标人脸进行连续的跟踪。

通过对视频中的每一帧图像进行处理和分析，系统可以实时识别出目标人脸的位置、姿态和表情等信息，并能够在移动和遮挡等复杂环境中准确地追踪目标。

人脸识别技术的追踪功能主要通过以下几个步骤实现。

首先，系统会通过检测算法对视频图像中的人脸进行检测，确定目标人脸的大致位置。

然后，根据人脸的特征点和纹理等信息，将目标人脸与已有的人脸库进行匹配，得到目标人脸的身份信息。

接下来，系统会根据目标人脸在不同帧间的位置变化，通过运动模型对其进行跟踪，从而实现目标人脸在整个视频中的追踪。

在人脸识别技术的追踪过程中，追踪精度是评估其性能的重要指标之一。

追踪精度越高，则代表系统可以更准确地跟踪目标人脸。

追踪精度的大小与多个因素相关。

首先，影响追踪精度的重要因素之一是人脸检测的准确率。

人脸检测是追踪的第一步，其准确性直接影响后续跟踪的结果。

如果人脸检测算法在复杂场景下容易出现误检或漏检现象，将会导致追踪结果不准确。

因此，提高人脸检测算法的准确率对于提高追踪精度至关重要。

其次，目标人脸的遮挡情况也是影响追踪精度的重要因素之一。

在实际应用中，目标人脸可能会被遮挡，例如帽子、口罩、眼镜等。

如果在遮挡情况下，系统无法准确识别和跟踪目标人脸，将会导致追踪失败。

因此，在追踪功能的设计中，要考虑到目标人脸的遮挡情况，并采取相应的措施提高追踪精度。

此外，光照变化也是影响追踪精度的因素之一。

光照变化会导致目标人脸在不同帧间出现亮度差异，进而影响系统对目标人脸的识别和跟踪。

为了应对光照变化，追踪系统需要具备一定的光照不变性，即在不同光照条件下能够保持稳定的性能。

基于视频流的人脸识别技术研究第一章：引言随着移动互联网技术和智能硬件的迅速发展，人脸识别技术得到了广泛应用。

特别是基于视频流的人脸识别技术，不仅应用领域广泛，而且技术上也更加成熟。

本文旨在探讨基于视频流的人脸识别技术的原理和方法，以及其在不同领域的应用和发展趋势。

第二章：基本原理基于视频流的人脸识别技术的基本原理是通过摄像头捕捉人脸图像，并对图像进行处理和分析，从而实现对人脸的识别。

主要包括人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和人脸识别四个步骤。

第三章：人脸检测人脸检测是基于视频流的人脸识别技术的第一步，其目的是在图像或视频流中寻找出人脸区域。

人脸检测算法主要有Haar、LBP、HOG和CNN等。

其中，Haar算法是最早被广泛应用的算法之一，采用卷积滤波器进行检测。

LBP算法是一种基于局部纹理特征的人脸检测算法，其核心思想是利用每个像素点周围像素之间灰度值的差异来提取特征。

HOG算法是利用方向梯度直方图对图像进行特征提取和人脸检测的算法。

CNN算法是利用卷积神经网络实现图像分类和人脸检测的一种方法。

第四章：人脸对齐人脸对齐是指将检测到的人脸进行角度、尺度、姿态等方面的调整和标准化。

一般采用基于几何变换的方法，包括仿射变换和透视变换。

仿射变换是指保持平行性的变换，主要用于水平旋转和缩放；透视变换是指不保持平行性的变换，主要用于解决入射角度较大或者图像平面不在于人脸平面的情况。

第五章：人脸特征提取人脸特征提取是基于视频流的人脸识别技术的重要步骤，其目的是将经过对齐与归一化的人脸图像转化为数学特征向量以实现后续的比对。

人脸特征提取算法主要有PCA、LDA、人脸特征点和深度学习等。

其中，PCA和LDA是一种经典的线性降维算法，主要用于提取数据集的主要特征，从而减少数据集的维度，提高识别效果。

人脸特征点算法是通过寻找面部特定区域的关键点，并构建包含关键点的特征向量来实现人脸识别。

深度学习是一种利用深层神经网络解决复杂问题的方法，可用于人脸特征提取和识别。

基于视频分析的人脸识别技术研究与应用随着智能化技术的不断发展，人脸识别技术的应用场景也越来越广泛。

基于视频分析的人脸识别技术则是其中一种较为先进的技术，它能够在复杂的场景中实现高精度的人脸检测和识别。

本文将通过对基于视频分析的人脸识别技术进行研究，探讨其技术原理、应用场景以及未来发展趋势。

一、技术原理基于视频分析的人脸识别技术主要包括三个方面的内容：人脸检测、人脸识别和跟踪。

其中，人脸检测是整个过程的第一步，也是最为基础的一步。

它通过分析视频图像中的像素信息，识别出可能包含人脸的区域，并将其标记出来。

一旦完成了人脸检测，接下来就是进入人脸识别的流程。

在此过程中，机器会将人脸图像中的特征进行提取，并且与已经存在的人脸数据库进行匹配。

如果与某一张人脸数据库的图像匹配成功，就说明此人脸识别成功。

随着人脸识别技术的不断发展，一些新的技术，如活体检测等，也在进一步提高人脸识别的精度和安全性。

二、应用场景基于视频分析的人脸识别技术拥有广泛的应用场景。

首先，它可以用于公共场所的人员出入管理，如机场、火车站等涉及大型人流量的场合。

其次，它也可以应用于金融、保险等行业的身份验证，确保交易和保单签署的安全性。

另外，基于视频分析的人脸识别技术还可以用于人脸采集和比对，有望取代传统上人工进行身份认证的工作。

三、未来发展趋势基于视频分析的人脸识别技术的未来发展趋势主要体现在以下三个方面：1.更加精准的人脸检测和识别技术。

目前的人脸识别算法仍有一定的误差率，真正达到100%的识别精度还需进一步提高。

2.更加广泛的应用场景。

除了公共场所的人员出入管理和金融行业的身份验证外，基于视频分析的人脸识别技术将会在新的领域得到使用，如医疗领域，军事领域等。

3.更加安全的人脸识别技术。

如何防止人脸识别技术被破解并降低信息泄露的风险，将是未来需要攻克的重要难题之一。

四、结语总之，基于视频分析的人脸识别技术的发展已经成为智能化技术发展的一个新趋势。

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。

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。

闸机人脸识别智能化建成方案闸机人脸识别门禁系统建设项目解决方案2018年9月目录312第一章需求分析1.1项目背景随着信息技术的开展，企业管理进入了信息时期，而企业生存开展的需求、信息管理的开展、人工智能头脑与技术在企业的延伸共同造就了企业智能管理的呈现，智能管理是企业管理开展的一定方向。

1.2人脸识别人员管理系统人脸识别人员管理系统以人脸识别技术为基础，对进出人员进行智能管控预警，相对于目前传统的刷卡门禁管控措施存在多种优势：1.人脸识别闸机采用动态、非配合方式进行人脸验证通过，相较传统刷卡通过方式，更加便捷；且人脸特征的唯一性，同时解决人员忘带证件、冒用他人证件等问题。

2.体系将员工与访客举行分别放行管理，对访客基本实现逐一的证、照通行管理，有效实现对访客举行有序管理。

3.通过主动识别系统能预警管控人员的进入，同时能第一时间发现访客携带的危险物品，尽可能减少访客带来的潜在危害。

4.体系关联管控人员数据库，撑持庞大的管控人员辨认和预警；体系采用先辈的生物辨认技术能有效预防漏报和误报的情形。

5.访客登记通过现场拍照登记，获取最近的访客图像资料，同时结合门禁闸机管理系统和现场安保措施，能及时处置冲突时间，也便于追逃时候取证。

人脸辨认技术作为目前最成熟的生物辨认技术之一，通过自有的深度进修技术，极大提高人脸识此外精准度。

本方案基于人脸识别技术，将人脸智能识别系统与人员管理控制系统有益结合，实现人员智能管理，带来高科技感的同时，提升单位安保级别。

3第二章解决方案2.1方案设计基于人脸识别系统，人员进出门时，在不用配合的情况下，摄像机检测到人脸图像并完成识别，打开门禁，同时投影识别结果到智能电视上，用于人员门禁、关怀和访客迎宾。

2.1.1员工通行具体事情流程如下：(1)员工进入员工通道的人脸识别闸机、门禁识别区域；(2)人脸识别服务器从摄像头传输的视频流中抽取质量最好的一张人脸；(3)人脸识别服务器将抓拍头像与数据库中员工库照片进行比对；(4)比对一致，提示识别成功，开门；(5)比对不同等，提示辨认不同等，不开门。