浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术

浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术
浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术

浅谈人脸识别技术VS指纹识别技术

1、指纹识别系统适宜的使用单位界定在:人数少、且环境好的单位,比如政府机关,或100人以下且环境好的企事业单位,不然使用起来很勉强和难受。人脸识别技术,不受环境影响。是指基于人的脸部特征信息,通过计算机与生物传感器等高科技手段结合,利用人体固有的生理特性,进行个人身份鉴定的一种生物识别技术。这种技术先对输入的人脸图象或者视频流进行判断,给出每张脸的位置、大小和面部各个主要器官的具体信息。依据这些信息,进一步提取人脸中所蕴涵的身份特征,将其与已知的人脸进行比对,从而识别每个人的身份。

2、指纹识别的民用技术目前还不成熟,真实的识别率在95%以下,也就是说100人中基本上有超过5个人的指纹识别不了,或者要反复识别。与传统的身份鉴定方式相比,人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别独具的活性判别能力,保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像欺骗识别系统,无法仿冒。此外,人脸识别速度快,不易被察觉。与其他生物识别技术相比,人脸识别属于一种自动识别技术,一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感。

3、目前的指纹考勤机均采取指纹识别+密码识别相结合的方式,就是因为有较多的不能识别指纹的情况人脸识别技术是基于生物统计学原理来实现的。先通过计算机相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理,从中提取人像特征点。然后利用生物统计学的原理进行分析,建立数学模型,即人脸特征模板。将已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征比对,根据分析的结果给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。现在这一技术已得到广泛应用。人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。

4、指纹识别技术目前对于:手指脏了、手指湿了、手指太干、手指脱皮(包括季节性脱皮)、手指破了……等等情况,都不能正常识别。人脸识别技术,非接触式识别。不受环境影响,不受生理影响。更环保更卫生。

5、为什么说指纹识别考勤只适合于小型单位使用呢。指纹识别对于感应卡刷卡的时间要长很多,以一个人站到考勤机前识别指纹到下一个人站过来开始识别作为一个人的识别周期,一般在6-7秒左右,也就是每个人在一次性识别都很正常的情况下,完成考勤签到需要6秒左右,如果100个人哪怕是提前了5分钟到达排着队等候签到,也需要600秒即10分钟左右完成,指纹识别一般为了提高识别率,都要求每个人留不同手指的2-3枚左右的指纹档案存到考勤机里,一枚不能识别时赶紧换用另一枚,这样反复重试才能达到90%左右的识别率。

与传统的身份鉴定方式相比,人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别独具的活性判别能力,保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像欺骗识别系统,无法仿冒。人脸识别速度快,不易被察觉。与其他生物识别技术相比,人脸识别属于一种自动识别技术,一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要。

6、指纹考勤机的关键部位,也是最脆弱部位就是指纹膜,指纹膜时间用的越长,指纹识别率就越低,在没有任何人为刮擦破坏的情况下,一片指纹膜一般在半年以后就越来越多的指纹不能识别或者需要反复识别,解决办法是更换指纹膜,更

换一片指纹膜需要好几百元钱,不含在服务费内,是单独收的材料费,一般半年至一年左右就要换一次,如果维修方说有人对指纹考勤有不满情绪而在考勤时人为故意破坏,则更换的频率就更高了,费用是相当高的。

人脸识别技术,非接触式识别。无需更换识别模块。一劳永逸!

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代。人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确认身份的。不被察觉的特点会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不易被欺骗。相对于指纹识别而言,人脸识别还具有非接触式(非侵犯式)的特点,因此更加友好、自然,更易被人们接受。

目前,人脸识别技术是生物科技领域在可行性、稳定性和准确性等专业技术指标中数值最高的技术,也是各行各业安全保卫工作中运用最广、效果最好的一种技术。在未来的几年内,它必将超越指纹识别等其他生物技术,成为生物识别技术领域的霸主。

据了解,在成功开辟人脸识别门禁市场以后,Udis不断迎接挑战,把人脸识别技术不断推广到新的市场,经过市场分析调研,把目光投向了智能电锁市场。随着人们生活水平的提高,以刷卡锁、指纹锁为代表的智能电锁市场增长迅猛。人脸锁的问世,必将为人脸识别开创一个新的应用市场,掀起人脸识别新的产业风暴。

结语:

人脸锁的问世,必将为人脸识别开创一个新的应用市场,掀起人脸识别新的产业风暴。Udis人脸锁作为智能家居得力一部分,已然成为家庭防盗第一线,同时这也极大的促进了防盗报警民用化进程。

人脸识别毕业设计

摘要 人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的.本文主要讨论了人脸识别技术的一些常用方法,对现有的人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别的方法进行分析和讨论,最后对人脸识别未来的发展和应用做了展望。 关键字:人脸识别,特征定位,特征提取

ABSTRACT Nowadays the face recognition technology (FRT) is a hot issue in the field of pattern recognition and artificial intelligence.Although this research already has a long history and many different recognition methods are proposed,there is still no effective method with low cost an d high precision.Human face is a complex pattern an d is easily affected by the expression,complexion and clothes.In this paper,some general research are discussed,including methods of face detection and location,features abstraction,and face recognition.Then we analyze and forecast the face recognition’s application and its prospects. Keywords: Face Recognition Technology, Face location,Features abstraction

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1.人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求,生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性,并且具有很强的自身稳定性及个体差异性,生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有:指纹识别,视网膜识别,虹膜识别,步态识别,静脉识别,人脸识别等。与其他识别方法相比,人脸识别由于具有直接,友好,方便的特点,使用者无任何心理障碍,易于为用户所接受,从而得到了广泛的研究与应用。除此之外,我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析,得到有关人的性别,表情,年龄等诸多额外的丰富信息,扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面:(1)刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片,当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后,可以从数据库中迅速查找确认,大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 (2)证件验证在许多场合(如海口,机场,机密部门等)证件验证是检验某人身份的一种常用手段,而身份证,驾驶证等很多其他证件上都有照片,使用人脸识别技术,就可以由机器完成验证识别工作,从而实现自动化智能管理。 (3)视频监控在许多银行,公司,公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时,需要实时跟踪,监控,识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析,且要用到人脸的检测,跟踪和识别技术。 (4)入口控制入口控制的范围很广,既包括了在楼宇,住宅等入口处的安全检查,也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 (5)表情分析根据人脸图像中的面部变化特征,识别和分析人的情感状态,如高兴,生气等。此外,人脸识别技术还在医学,档案管理,人脸动画,人脸建模,视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2.人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究,主要有美国,欧洲国家,日本等,著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute,Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献,目前的方法主要集中在以下几个方面: (1)模板匹配 主要有两种方法,固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板,然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量,以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单,在早期的系统中采用得比较

人脸识别系统需求方案

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

人脸识别系统毕业论文

人脸识别系统毕业论文 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,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 2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术 3、面部感知系统的重要容 基于视觉通道信息的面部感知系统,包括人脸检测和跟踪、面部特征定位、面部识别、人脸归类(年龄、种族、性别等的判别)、表情识别、唇读等分系统,如图1-1所式,可以看出,继人脸检测和跟追之后,面部特征定位通常是面部感知的一个必备环节, 是后续工作的基础,具有重要的意义。尽管人脸识别不能说是其他面部感知模块的必备功能,但是,可以肯定的是,利用已知的身份信息,结合特定人的先验知识,可以提高表情分析、唇读和语音识别、手势识别乃至手写体识别的可靠性。而计算机对使用者身份确认的最直接的应用就是基于特定使用者的环境设置:如使用者的个性化工作环境,信息的共享和隐私保护等等。

图1-1面部感知系统结构图 第二章系统的需求分析与方案选择 人脸识别系统现在应用于许多领域中,但是人脸识别技术也是一项近年来兴起的, 且不大为人所知的新技术。在我国以及其他国家都有大量的学者正在研究之中,不断的 更新人脸识别技术,以便系统的识别准确率达到新的高度。 第一节可行性分析 在开发该人脸识别软件之前,我们查询了前人所写过的诸多论文以及源程序,在开 发之时,结合了资料中的算法并揉进了自己的一些思想,使程序可以对人脸图片进行简 易识别。 一技术可行性 图像的处理方法很多,我们可以根据需要,有选择地使用各种方法。 在确定脸部区域上,通常使用的方法有肤色提取。肤色提取,则对脸部区域的获取 则比较准确,成功率达到95%以上,并且速度快,减少很多工作。 图像的亮度变化,由于图像的亮度在不同环境的当中,必然受到不同光线的影响, 图像就变得太暗或太亮,我们就要对它的亮度进行调整,主要采取的措施是对图像进行 光线补偿。 高斯平滑:在图像的采集过程中,由于各种因素的影响,图像中往往会出现一些不规 则的随机噪声,如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的质 量,因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。 灰度变换:进行灰度处理,我们要保证图像信息尽可能少的丢失。同样在进行灰度 变视频输入 ㈡

人脸识别技术的主要研究方法

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

关于人脸识别技术的发展研究

人脸识别技术优势 863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出专款资助人脸识别的相关研究。国家“十一五”科技发展规划中也将人脸识别技术的研究与发展列入其中[4],明确指出:“要在生物特征识别技术领域缩小与世界先进水平的差距,开展生物特征识别应用技术研究,人脸识别具有高安全性、低误报率的出入口控制新产品。”在这种环境下,国内一些科研院所和院校在人脸识别技术方面取得了很大进展。如中科院自动化所,清华大学,中科院计算所自主开发的人脸识别技术已经达到了国际先进的水平。人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics),与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比,人脸识别技术在应用方面具有独到的优势: 1.人脸识别使用方便,用户接受度高。人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置,以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。 2.直观性突出。人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像,而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源,方便人工确认、审计,“以貌取人”符合人的认知规律。 3.识别精确度高,速度快。与其它生物识别技术相比,人脸识别技术的识别精度处于较高的水平,误识率、拒认率较低。 4.不易仿冒。在安全性要求高的应用场合,人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场,他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说,用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。 5.使用通用性设备。人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备,由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用,因此对于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备,从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能,满足了用户安全防范的需求。 6.基础资料易于获得。人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像,因而无疑是最容易获得的。 7.成本较低,易于推广使用。由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备,价格均在一般用户可接受的范围之内,与其它生物识别技术相比,人脸识别产品具有很高的性能价格比。 概括地说,人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术,具有极其广阔的市场应用前景。 我将人脸识别的一些应用列举出来,希望抛转引玉,大家不断完善,开拓更多的应用领域。 1)监控布控

人脸识别闸机解决方案

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

人脸识别系统

鉴别人的身份是一个非常困难的问题,传统的身份鉴别方法把这个问题转化为鉴别一些标识个人身份的事物,这包括两个方面:①身份标识物品,比如钥匙、证件、ATM 卡等; ②身份标识知识,比如用户名和密码。在一些安全性要求严格的系统中,可以将这两者结合起来,比如ATM 机要求用户同时提供ATM 卡和密码。这些传统的身份鉴别方法存在明显的缺点:个人拥有的物品容易丢失或被伪造,个人的密码容易遗忘或记错。更为严重的是这些系统无法区分真正的拥有者和取得身份标识物的冒充者,一旦他人获得了这些身份标识事物,就可以拥有相同针对这一情况,我们可以采取两种措施加以解决。其一,研究新的适用于非完全正立人脸图像的特征检测方法并对人脸特征的提取作相应的调整,这种解决方法在文献[9]已有所尝试;其二,沿用现有的人脸识别系统,但在人脸图像送识别系统进行特征提取和识别之前(即在人脸检测和定位阶段),先进行人脸位置矫正的工作,这种方法在文献[10]中也已有所研究,并取得了较好的效果。与传统的身份鉴定手段相比,基于人脸生物特征信息的身份鉴定技术具有以下优点:● 用户易接受:简单易用,对用户无特殊要求。● 防伪性能好:不易伪造或被盗。● ―随身携带‖:不用担心遗漏或丢失,随时随地可用。除此之外,人脸识别技术还有主动性好,精确性高,性能/成本比高,自学习功能强等优点。河北工程大学毕业论文鉴于人脸识别技术在个人身份鉴定方面的众多优点,这项技术可以在很多领域得到应用:● 国家安全领域。协助公安,海关等国家安全机构加强对可疑人物、罪犯、恐怖分子的追踪、监控和识别。● 公众安全领域。加强交通管制;确认身份证、护照等证件的真伪;验证各类信用卡的持卡人身份。●计算机交互领域。根据计算机使用者人脸特征确定身份,提供个性化服务。Face Pose Adjustment, Facial Feature Extraction , Human Face Recognition , 人脸识别技术在这些领域的充分利用,对于有效地鉴定个人的身份,防止犯罪和诈骗、提高办公效率、节约资源有着重大的社会和经济意义。本章针对大部分人脸识别系统建模中存在的不足,将人脸位置矫正问题引入思考,并根据人脸图像特点设计实现了一种新的基于眼睛定位的人脸位置矫正算法。(为方便叙述起见,我们称人脸在竖直平面内的倾斜角度为平面旋转角度,而称人脸在水平面内的倾斜角度为深度旋转角度。本文中出现的人脸位置矫正说法都是针对平面旋转角度而言的。)Neural Networks , Gray-scale Static Image , Vertical-complexity of Image 作为人类智能的重要体现和个人身份鉴定的重要手段,人脸识别技术具有广泛的应用前景,已成为一项热门研究课题。人脸识别的关键技术之一就是人脸的检测定位。在一个完整的人脸识别系统中,能否对人脸进行正确的检测定位将对整个人脸识别系统的性能优劣产生极其重要的影响,而影响人脸检测定位的一个重要因素就是人脸在图像中的姿势。实际中,由于受到人的行为习惯,生理特征以及图像采集环境等诸多因素的影响,人脸在采集到的人脸图像中的姿势往往并不是完全正立的,而是在水平和竖直平面内都存在一定的倾斜角度(即深度旋转角度和平面旋转角度)。但是大部分的人脸识别系统都是针对正立的正面人脸图像而设计的,没有考虑到人脸图像可能存在的倾斜问题,致使这些人脸识别系统从人脸倾斜的图像中提取的特征数据在一定程度上失效,并有可能进一步导致人脸识别系统在最终识别结果中产生误判。1.2 国内外人脸识别系统的研究现状现在人脸识别技术已经应用在许多领域中,并起到了举足轻重的作用,人脸识别研究开始于1966 年PRI 的Bledsoe 的工作,经过三十多年的发展,人脸识别技术取得了长足的进步,现在就目前国内外的发展情况来进行展述。河北工程大学毕业论文1.2.1 国外的发展概况见诸文献的机器自动人脸识别研究开始于1966年PRI的Bledsoe的工作,1990 年日本研制的人像识别机,可在1秒钟内中从3500人中识别到你要找的人。1993 年,美国国防部高级研究项目署(Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)成立了Feret(Face Recognition Technology) 项目组,建立了feret 人脸数据库,用于评价人脸识别算法的性能。美国陆军实验室也是利用vc++开发,通过软件实现的,并

人脸识别系统的原理与发展

人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了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,具有广阔的发展前景。2012年4月,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大; 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等,相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能:人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对:人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索:可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

基于人脸识别的安防系统解决方案

基于人脸识别的安防系统解决方案 1、应用背景 随着中国社会国际化程度的不断深化,奥运会、世博会、亚运会等大型活动在中国的举办,中国已经成为全球瞩目的焦点,世界各地包括国内数以百万乃至千万计的游客、官员、新闻记者、运动员、裁判员、工作人员、志愿者等各类人士将集聚中国的场馆。与会人士中不乏企图制造事端、普通民众为之色变的恐怖分子,如何确保各种级别、各类型的运动会、会议或展会的安全、有序进行,已经成为摆在各组委会等机构面前的头等大事。 长期以来,与会人员凭门票、代表证、参展证等各类证件(凭证)在经过工作人员人工查验后即可进入会场。这种模式以低廉的代价为会场的管理提供了一些基本的保障,但也存在着严重的管理漏洞和安全隐患。在相关人士意识到了问题的存在之后,条码、IC/ID卡、RFID等技术便逐步引入了大型会场的管理,原有的证件人工查验模式变为计算机系统的自动查验为主、人工为辅的查验模式,这一模式的改变减少了人为错误的发生。同时,在应用上述技术后,证件伪造的难度也有了显著增加。应该说,上述技术的应用在一定程度上提升了会场的管理和安全保障水平,但单凭证件的与会人员身份认证模式仍然存在证件存在被伪造的可能、证件可能被他人借用或冒用、证件遗失会给持证人带来极大的不便等问题。 人体生物特征具有唯一性、稳定性、不可复制、不可假冒等显著特点,用于身份认证具有更高的安全性。在指纹、掌纹、虹膜等人体生物特征识别技术中,人脸识别技术的优势非常明显。首先,作为识别特征,人脸具有稳定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下,人的面部特征是非常稳定可靠的,“携带”便利。面像也是用于区分人的首要特征。其次,人脸图像的采集非常方便,尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前,绝大多数系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头,完全满足人脸图像的采集要求,不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的,也不需要人主动配合,最大限度地提高了系统的响应速度。第三,与系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的优势,真正

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

基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文

基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文 目录 前言 (1) 第一章人脸识别系统概述 (2) 第一节人脸识别的研究概况 (2) 第二节人脸识别的发展趋势 (3) 一、多数据融合与方法综合 (4) 二、动态跟踪人脸识别系统 (4) 三、基于小波神经网络的人脸识别 (4) 四、三维人脸识别 (4) 五、适应各种复杂背景的人脸分割技术 (4) 六、全自动人脸识别技术 (4) 第三节人脸识别技术的主要难点 (4) 一、复杂条件下人脸的检测和关键点定位 (5) 二、光照问题 (5) 三、资态问题 (5) 四、表情问题 (5) 五、遮挡问题 (5) 第四节人脸识别流程 (5) 一、人脸图像采集 (6) 二、预处理 (6) 三、特征提取 (6) 第五节本章小结 (7) 第二章人脸图像的获取 (9) 第一节人脸图像获取 (9) 第二节人脸分割 (9) 第三节人脸数据库 (10) 第四节本章小结 (11) 第三章人脸图像的预处理 (12)

第一节人脸图像格式 (12) 一、JPEG格式 (12) 二、JPEG2000格式 (12) 三、BMP格式 (13) 四、GIF格式 (13) 五、PNG格式 (13) 第二节人脸图像常用预处理方法 (14) 一、灰度变化 (14) 二、二值化 (15) 三、直方图均衡 (15) 四、图像滤波 (15) 五、图像锐化 (17) 六、图像归一化 (18) 第三节本章小结 (19) 第四章人脸识别 (20) 第一节主成分分析基本理论 (20) 一、什么是主成分分析? (20) 二、例子 (20) 三、基变换 (21) 四、方差 (23) 五、PCA求解:特征根分解 (27) 六、PCA的假设 (28) 七、总结: (28) 八、在计算机视觉领域的应用 (30) 第二节基于PCA人脸识别算法的实现 (31) 一、创建数据库 (32) 二、计算特征脸 (32) 三、人脸识别 (34) 第三节本章小结 (36) 结论 (37) 致谢 (38) 参考文献 (39) 附录 (40) 一、英文原文 (40) 二、英文翻译 (53)

人脸识别技术发展及应用分析解读

人脸识别技术发展及应用分析 人脸识别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。用摄像机采集人脸图像,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处理,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。 市场现状 人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期。 20世纪90年代后期以来,一些商业性的人脸识 别系统逐渐进入市场,但是,这些技术和系统离 实用化都有一定距离,性能和准确率也有待提高。 美国遭遇恐怖袭击后,这一技术引起了广泛关 注。作为非常容易隐蔽使用的识别技术,人脸识 别逐渐成为国际反恐和安全防范重要的手段之一。 近年来,人脸识别在中国市场,也经历着迅速的 发展,而且发展的脚步也越来越快。主要原因有以下两方面。 科技的进步 国际上,美国标准与技术研究院(NIST)举办的Face Recognition Vendor Test 2006,通过大规模的人脸数据测试表明,当今世界上人脸识别方法的识别 精度比2002年的FRVT2002至少提高了一个数量级(10倍),而对于高清晰,高质量人脸图像识别,机器的识别精度几乎达到100%。在我国,近年来科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性,国家政策对人脸识别技术研究给予了很大支持,使得我国人脸识别技术也得到了迅速的发展。 应用需求的增加 越来越趋向于高科技的犯罪手段使得人们对各种场合的安全机制要求也近乎 苛刻,各种应用需求不断涌现。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化,另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说,除了传统的考勤、门禁等应用外,视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求,

浅谈基于深度学习的人脸识别技术

信息通信 INFORMATION & COMMUNICATIONS 2019年第6期(总第198期) 2019 (Sum. No 198) 浅谈基于深度学习的人脸识别技术 刘晓波 (中国联合网络通信有限公司湖北省分公司,湖北武汉430040) 摘要:互联网科技和大数据技术飞速发展的时代,日新月异的各种前沿技术,一再刷新人们的认知,人工智能(AI )成为了 一 门最热门的行业应用能力。AI 技术不仅仅要够炫够酷,更要有足够的“温度",让机器更加人性化。人脸识别技术(Face Recognition Technology, FRT )是近年来模式识别、图像处理以及人工智能等领域的重要研究课题之文章重点对现有 的人脸检测识别方法以及应用领域关键技术进行总结,分析和比较当前主流识别方法优缺点,分享其中关键技术及发展 前景。 关键词:人脸识别;人工智能;深度学习;人脸检测;面部特征中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1673-1131(2019)06-0018-03 0引言 随着社会对个人身份的自动验证需求的加深,一些技术 成熟且传统上被认为更加稳健的身份验证方案如指纹识别、 虹膜识别、语音识别等,都具有侵入性的特征,即需要参与者 的一定程度的合作(指纹识别需要用户将手指按在传感器上, 虹膜识别需要用户与相机靠得很近,语音识别则需要用户大 声说话),因此寻找一种更优且非侵入式的自动身份验证方案 成为了大势所趋。 人脸识别技术(Face Recognition Technology, FRT )是基于 人的面部特征信息能够识别或验证图像或视频中主体身份的 技术生物识别技术。用图像釆集工具(如摄像机或摄像头)釆 集含有充分且足够的人面部特征的图像或视频流,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识别和验 证的一系列相关技术总成。 相比传统的身份验证方法,人脸识别技术具有非接触性 (不用肢体接触)、非强制性(路过即可,甚至无察觉)、可并发 性(可同时进行多个人脸的分拣、判断及识别)等优势。 直观的人脸识别如下图所示: * 2 z 5 n e s i e 图1人脸识别示例 简单来说就是通过输入一个自然人的面部特征,和自然 人面部特征库中的注册在库身份进行面部特征逐项比对,找 出一个与输入的面部特征相似度最高(需预设阀值,必须大于 阀值)的个体,以确定输入面部特征对应的身份。如没有找到 大于阀值的个体,则返回“unknown ”。 1传统的人脸识别 传统的人脸识别被当作模式识别/模式匹配问题。主流的 人脸识别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投入实际应用的人脸识别 方法。该方法通过定位人面部主要器官的详细位置,如:眉、 眼、鼻、嘴、耳等,获取主要器官等重要面部特征的形状、相对 位置以及特征之间的距离等参数,利用参数构成一个可以代 表个体人脸的特征向量。 (2) 基于模板的方法可以分为神经网络方法、动态连接匹 配方法、线性判别分析方法、特征脸方法、基于相关匹配的方 法、奇异值分解方法等。 (3) 基于模型的方法则有基于主动外观模型、隐马尔柯夫 模型方法、主动形状模型等。 传统的人脸识别是人脸识别的初级阶段,重要成果不多, 人工依赖性较强,鲁棒性较差,基本没有实际应用。 随着大数据时代的到来,沉寂了许久的神经网络卷土重 来。作为人工智能时代的利器一深度学习逐渐走入人们的 视野。基于深度学习,人脸识别技术迅速发展。各种学习框 架如 Tensorflow 、Caffe >KerasMxnet >Darknet 等不断涌出。基 于深度学习的人脸识别一般被处理为回归/分类问题。一般流 图2人脸识别一般流程图 2人脸检测算法 人脸检测是人脸识别中的第一个环节,是一项关键技术。 人脸检测是指假设在输入图像中存在一个或者多个人脸情况 下,确定图像中全部人脸的位置、大小和姿势的过程。 图3人脸检测不意图 早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术,即用一个人 脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配,确定这个 位置处是否有人脸,如果存在则定位人脸的位置、大小及主要 特征;此后机器学习被用于解决该问题,神经网络、支持向量 机等将人脸检测处理为二分类问题。如下图所示: 18

基于人脸识别技术的应用

基于人脸识别技术的应用 1.1 人脸识别技术的介绍 面部识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。现如今,人脸识别这个词已经慢慢走进了我们的生活,开始逐渐广泛的应用到日常生活之中。 手机、笔记本电脑中的人脸识别软件就是一个很好的例子,它帮助我们解锁手机、电脑,无需再输入密码,不用担心密码泄露从而导致的信息隐私泄露,它很好的帮助我们保护手机、电脑的安全。除此之外,人脸识别门禁系统开始应用于一些高档住宅和办公楼中,为人们省去了带钥匙刷卡的麻烦,也不用担心密码忘记的苦恼。人脸识别考勤机也正在被一些企业应用于日常管理。而一些美颜相机、美图软件的推出更迎合了消费者的市场。它可以自动识别人脸,并对人脸进行美化。甚至一些小游戏被开发出来,可将自己的脸与明星的脸比对相似之处,评价出你最有有谁的明星相。虽然这仅仅是一个游戏软件,只是供人们娱乐,真实度不高,但也可以看出现今人脸识别技术的广泛使用。 人脸识别技术在过去几年中得到了广泛的关注,正是因为它的应用程序涵盖了许多不同的领域。对于许多的应用程序来说,脸部识别系统的性能在可控的环境下已经达到了一个令人满意的水平。但是现有的大部分面部识别技术在不受控制的环境下识别性能明显下降。

人脸识别技术是生物识别技术的一种,它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今,人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段[1]: 1.基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响,因此它仅限于正面人脸(变形较小)的识别。 2.基于多姿态表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法,以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3.动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息,达到较好的识别效果,同时适应更广阔的应用需求。 4.三维人脸识别 为了获得更多的特征信息,直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别,即将成为该领域的一个主要研究方向。 1. 2 人脸识别技术在国内的研究现状 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪 80 年代,主要的研究单位有清华大学,哈尔滨工业大学,中科院计算所,中科院自动化

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 文件管理序列号:[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

人脸识别技术的应用背景及研究现状1.人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求,生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性,并且具有很强的自身稳定性及个体差异性,生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有:指纹识别,视网膜识别,虹膜识别,步态识别,静脉识别,人脸识别等。与其他识别方法相比,人脸识别由于具有直接,友好,方便的特点,使用者无任何心理障碍,易于为用户所接受,从而得到了广泛的研究与应用。除此之外,我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析,得到有关人的性别,表情,年龄等诸多额外的丰富信息,扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面: (1)刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片,当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后,可以从数据库中迅速查找确认,大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 ??(2)证件验证在许多场合(如海口,机场,机密部门等)证件验证是检验某人身份的一种常用手段,而身份证,驾驶证等很多其他证件上都有照片,使用人脸识别技术,就可以由机器完成验证识别工作,从而实现自动化智能管理。

?(3)视频监控在许多银行,公司,公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时,需要实时跟踪,监控,识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析,且要用到人脸的检测,跟踪和识别技术。 (4)入口控制入口控制的范围很广,既包括了在楼宇,住宅等入口处的安全检查,也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 (5)表情分析根据人脸图像中的面部变化特征,识别和分析人的情感状态,如高兴,生气等。此外,人脸识别技术还在医学,档案管理,人脸动画,人脸建模,视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2.人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究,主要有美国,欧洲国家,日本等,着名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Compute r Interface Institute,Microsoft Research,英国的Department of Engine ering in University of Cambridge等。综合有关文献,目前的方法主要集中在以下几个方面: (1)模板匹配 主要有两种方法,固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板,然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量,以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单,在早期的系统中采用得比较多。但是由于人脸特征的变化很大,很难得到有效的模板来表示人脸的共性。变形模板在原理上与固定模板相同,但其中包含一些非固定的元素,一种方法是手工构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征,如眼

人脸识别方案

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

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