百度AI平台人脸识别技术应用解读

人脸识别巡更系统设计方案

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

人脸识别系统功能简介

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设计方案

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

人脸识别系统解决方案

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

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

人脸识别巡更系统设计方案

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

人脸识别系统技术设计方案

智能人脸识别系统技术方案 2018年3月

人脸识别梯控方案设计

人脸识别智能电梯控制系统设计方案适合：高档住宅小区物业类第一章电梯控制系统简介及设计依据电梯管理系统简介简单介绍一下智能人脸识别电梯管理系统：智能人脸识别电梯控制管理系统由安装在电梯轿厢的人脸识别一体机和控制器以及人脸采集器组成。电梯的使用人员通过人脸识别确定身份后，电梯可以开放所有按键权限，使用者选择自己所要到达的楼层按键，点亮按键并启动电梯到相应楼层；没有登记授权的人员，则不能使用。 1.2 系统主要设计依据规范 ●《智能建筑设计标准》（DBJ08-47-95） ●《民用建筑电气设计规范》（JGJ/T16-92） ●《电气装置安装工程施工及验收规范》（GBJ23-90，92） ●《建筑与建筑群综合布线系统工程施工和验收规范》 ●《安全防范工程程序与要求》(GA/T75-94) ●《建筑工程安装电器图集》 ●《安防建筑设计标准》（EBD-03-95） ●《商用建筑线缆标准》（EIA/TIA-569） ●CJ/T166-2002 建设事业IC卡应用技术标准 ●ISO 14443 TYPE A/B 非按触式IC卡读写标准 ●ISO/IEC9789-2 加密标准 ●ISO 7816 IC卡特性标准 ●ISO 9992 IC卡与写卡机之间的传输信息格式及交易流程规范 ●ISO 10202 IC卡交易系统安全架构 ●ISA RP55.1 数字处理计算机硬件测试 ●ANSI/ISA S82.01 电气和电子设备、测量和控制机相关设备的一般要求 ●GB8566-88 计算机软件开发规范

●GB8567-88 计算机软件产品开发文件编制指南 ●电力企业计算机管理信息系统实用化验收导则（试行）第二章系统方案电梯管理子系统解决方案系统模式：人脸识别的楼控模式电梯门禁系统由安装在电梯厅内的人脸识别一体机和控制器以及人脸采集器组成。电梯门禁系统在电梯处于消防、检修等特殊状态时自动退出管理，也可以通过手动开关退出管理，方便电梯在特殊情况下使用。适用于安全级别较高的环境，要求每层楼的用户确认合法身份后才能正常使用，可以有效地防止闲杂人员非法进入。系统技术参数电气参数 A、DAIC-DT-MB使用DC 24V±10%/5A单电源工作,主控板最大工作电流<500mA；扩展板最大工作电流<200mA。 B、主控板带16路干触点输出；扩展板可带8路干触点输出、可控制8层楼。每个主控板最多可接6个扩展板。 C、每个触点的输出特性为：导通电阻小于5Ω；截止电阻大于10MΩ； D、输出驱动能力为：AC 125V 0.3A / DC 110V 0.3A / DC 30V 1A E、使用环境: 温度： 0--60℃ 相对湿度：20%--90%不结露； F、储存环境: 温度： -10--90℃ 相对湿度: 20%--90%不结露； G、系统全兼容ID/IC/CPU,使用CPU卡、Mifare 1 卡，典型操作时间0.2秒； H、外部通讯接口：RS485、TCP/IP。 I、支持指纹纹电梯、面部识别电梯控制系统、掌纹梯控、指静脉电梯管理系统

人脸识别系统的功能和优点介绍

现今随着人脸识别系统的不断成熟和完善，它也被人们广泛应用于社会的公共安全防范、刑侦、技侦、网络安全、金融安全等领域。接下来，我们就来具体了解一下。一、人脸管理功能 1、名单管理。对名单库及库内名单进行管理。支持用户新增、修改、删除名单库，也可以对库内名单进行新增、修改、删除等动作。 2、资源管理。对布控点及布控点内的人脸采集摄像机、抓拍相机进行管理，可添加，修改，删除抓拍机。 3、布控管理。支持添加、编辑、撤销布控任务。 4、任务管理。支持对上传记录进行显示、查询及删除操作。可显示上传图片的记录，并按姓名、证件号和建模状态查询查看建模的黑名单、总数、成功数和失败数。二、人脸应用功能 1、实时抓拍。基于前端高清摄像机或人脸抓拍相机，通过系统或抓拍相机在实时视频中检测人脸，跟踪人脸运动轨迹，截取到最清晰的一帧进行储存。并

把抓拍人脸照片、经过时间、相机地点信息等记录在路人库中，抓拍到并储存的人脸信息可作为检索数据库使用。 2、实时预警。支持抓拍图片与黑名单库的实时比对。支持预警接收的设置，在预警设置里,可选择预警接收的布控任务和布控范围。 3、历史预警。支持按布控任务、布控范围、布控对象、相似度、时间、报警确认形式进行单一条件或组合条件的查询。 4、人脸查询。支持对动态抓拍库、静态名单库的人脸查询。查询照片支持原图查看，详细信息查看，前后视频预览。三、人脸识别优势 1、非接触性。人脸识别可以不接触人体，直接通过摄像头在一定距离内识别人的面部特征，达到辨别的目的，从而可以实现更大范围，更多方位的信息采集。 2、非侵扰性。人脸识别的非接触性也为被采集者带来了非侵扰性的体验。一方面对人脸的采集无需被采集者配合也无需工作人员干预。另一方面人脸属于暴露在外的生物特征，对人脸的识别采集更容易被大众接受。 3、硬件基础完善。人脸识别对硬件的需求主要体现在摄像头上，当前普及的智能手机均带有高像素的摄像头。同时，伴随国内视频监控体系建立的逐渐完善，城市中高清晰度摄像头的密度逐渐增加，因此相比需要特定的指纹识别设备等，人脸识别的硬件基础优势更加明显。 4、采集快捷便利。对基础设施的要求比较低和非接触的采集方式缩短了信息采集时间，提供了方便的采集方式。

公安机关人脸识别系统设计

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

开题报告-人脸识别系统的研究与实现(可编辑修改word版)

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.

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。

人脸识别系统设计

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

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

基于OpenCV的人脸识别设计方案

基于OpenCV的人脸识别设计方案导读: 本文提出了一种在Linux 平台下开发脸识别系统的方案，通过QT 来开发用户界面，调用OpenCV 图像处理库对相机进行采集和处理采集图像，从而实现了人脸检测、身份识别、简单表情识别的功能。人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过几十年的曲折发展已日趋成熟，构建人脸识别系统需要用到一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。而人脸识别在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值，可广泛应用于各类监控场合，因此具有广泛的应用前景。OpenCV 是Intel 公司支持的开源计算机视觉库。它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OpenCV 可以直接应用于很多领域，其中就包括很多可以应用于人脸识别的算法实现，是作为第二次开发的理想工具。 1 系统组成本文的人脸识别系统在Linux 操作系统下利用QT 库来开发图形界面，以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。 2 搭建开发环境采用德国Basler acA640-100gc 相机，PC 机上的操作系统是Fedora 10，并

公安机关人脸识别系统设计

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，经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，经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，我们首先经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，经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，公安部门当前使用的各类数据库并没有统一的设计规范，库与库

多用途人脸识别系统的设计与实现解析

2007, 43(20 Com put er Engi neer i ng and A ppl i cat i ons 计算机工程与应用 1引言 911事件的发生和国际上普遍出现的恐怖袭击事件, 促进了生物特征识别领域研究的快速发展。在众多生物特征识别技术中, 人脸识别因为其普遍性、易采集性、高接受性而受到了关注。自上世纪六七十年代起的三十年间, 国内外众多的科研机构和科学工作者投身到了人脸识别的研究领域当中, 取得了不少令人欣喜的成果, 也出现了一些人脸识别系统 [2￣7]。本文面向算法研究和实时应用建立了一个多用途人脸识别系统, 系统参照 Bi oA PI [1]规范设计, 即可用作实验室环境下的算法测试, 也可作为实际环境中自动智能监控。 2系统设计 2. 1系统设计目标本系统要兼顾两个应用, 即实时监控和算法研究, 前者要求系统的实时性、鲁棒性和稳定性, 后者要求系统具有兼容性 (设定标准接口, 以面向不同研究人员应用、灵活性(可以针对不同数据源对不同算法进行阶段性测试、高效性。兼顾上述要求, 系统采用了基于模块的思想进行设计。 2. 2系统结构设计按照功能, 人脸识别系统包括五个模块:人机交互界面模块、检测模块、正则化模块、识别模块和注册模块, 为了同时保证系统的实时性和灵活性, 采用多线程设计的思想, 将上述模块置于不同的线程上。

人机交互界面模块负责接受用户请求, 控制其它各模块的加载与启停, 调整各模块参数以及获取源数据等功能, 该模块所在的线程为系统主线程。检测模块负责完成从输入图像(或视频序列中快速准确地定位人脸。正则化模块将去除光照和姿势对人脸图像的影响,识别模块负责完成人脸的最终识别。上述三个模块位于不同的、相互独立的线程上。注册模块将正则化后的人脸图像保存为人脸模板以备识别算法使用, 因其没有实时性要求, 因此可以将其统一到主线程上, 以降低系统的开销。系统总体结构如图 1所示。多用途人脸识别系统的设计与实现尹璐 1, 何晓光 2, 毋立芳 1, 田捷 2 Y I N Lu 1, H E X i ao-guang 2, W U Li -f ang 1, TI A N J i e 2 1. 北京工业大学电子信息与控制工程学院神经网络与图像识别实验室, 北京100022 2. 中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室, 北京 100080 1. Lab of N N and I R , Col l ege of El ect r oni c I nf or m at i on and Cont r ol Engi neer i ng, Bei j i ng U ni v. of Technol ogy, Bei j i ng 100022, Chi na 2. K ey Lab of Com pl ex Sys t em s and I nt el l i gence Sci ence, I ns t i t ut e of A ut om at i on, Chi nese A cadem y of Sci ences , Bei j i ng 100080, Chi na E-m ai l :j anuar yi ce09@bj ut . edu. cn Y IN L u, H E X i ao -guang, W U L i-f ang, et al . D es i gn and i m pl em ent at i on of m ul t i-purpose f ace recogni t i on syst em . C om put er E ngi neeri ng and A ppl i cat i ons, 2007, 43(20 :225-228. A bs t ract :R ecent l y f ace r ecogni t i on r esear ch i s becom i ng a hot subj ect . I n t he paper , a m ul t i -pur pose f ace r ecogni t i on syst em i s pr oposed. I t can be us ed f or i nt el l i gent s ur vei l l ance and al gor i t hm s devel opm ent . The syst em i