人脸识别技术在门禁考勤领域内的应用（共五则范文）

第一篇：人脸识别技术在门禁考勤领域内的应用

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2008年，北京奥运会开幕式正式使用了中国自主知识产权的人脸识别比对系统;

2010年 4月 1日起，国际民航组织(ICAO)已确定其 118个成员国家和地区必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准;

2011年，Face book初次引入人脸识别技术，登陆人员可以免信息验证而激活页面;2012年3月6日，江苏省公安厅与南京理工大学日前签约共建“社会公共安全重点实验室”，开展“人脸识别”技术相关领域项目攻关;

目前，英国机场也开始启动人脸识别技术加强安检……

人脸识别技术自21世纪被引起中国，随着在各行各业的逐渐认识及应用，以及该技术水平的不断完善，现在已经被越来越多的推广到门禁和考勤等应用领域，被广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。

人脸识别技术是基于人的脸部特征对输入的人脸图像或视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息;并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。广义的人脸识别包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，如人脸图像采集、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。

人脸识别有三大优势：一是其自然性，所谓的自然性是指该识别方式同人类(包括其它生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份;具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体所以是不具备自然性的。二是非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。第三个优点是非接触性，相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。

现行用于门禁和考勤环境的是一种多光源人脸识别技术，可以实现在多种完全对人体无伤害的辅助光源的条件下进行人脸识别，支持 PC(Windows/Linux)和ARM/DSP(Linux等)系统环境，现今的算法已经能够保证识别率、识别速度、误识率和拒识率等各项指标的优异性，确保短距离人脸检测捕捉。

目前在国内，人脸识别技术的应用案例最典型的莫过于通过人脸识别解决监狱系统门禁管理：监狱系统对于门禁管理历来是要确保万无一失，但监狱如一个小型化社会，包括监室、生活区、劳动车间、医务室、教学楼、禁闭室、值班室、餐厅、浴室、操场等不同区域，无论如何防范到位，随着犯罪分子的作案能力和作案手法的不断增强，单纯以刷卡、指纹等识别方式的监狱门禁系统存在很大的隐患与漏洞，监狱不得不投入大量人力物力加强门禁管理，其中包括警卫巡逻、警卫站岗、视频监控等。在现有的监狱管理系统如刷卡门禁和指纹门禁的基础上加入人脸识别门禁解决方案，能有效地控制识别进出人员的真实身份、防止越狱发生的可能性。将人脸识别门禁机作为前端智能识别设备，具备非接触和自动实现人脸开门等功能，从而有效地防止门禁卡的遗失、冒用和盗用，真正实现专人专用，防止他人冒用等情况出现;同时人脸识别门禁系统具有活体检测功能，能有效防止指纹被盗用，可以消除目前监狱门禁系统普遍存在的安全隐患，更大力度避免越狱事件的发生。

消费者在选购人脸识别产品时，有哪些注意呢?我们可以从以下六个方面来选择产品：

第一，检测人脸识别产品在逆光下的检测结果是否理想。第二，注意产品数据库的模板建立是否达到要求，理想状态下的数据库模板数量是越多越好，当然在选择时只要能满足自己所需的容量大小就可以了。第三，检测产品对最小像素点的要求，如双眼要达到100个像素点则比较不错。第四，对产品采集图像的最小角度的要求能否达到预期效果。第五，眼镜对于识别率的影响也应该列入选购范围内，如采集图片的时候双目会不会被眼镜遮挡，若被采集者佩戴较粗的镜框，则有影响识别误差的可能性。第六，判断产品是否具有活体检测功能，对于眼睛的睁开和关闭、眼球的运动等是否会影响到产品的识别误差。

第二篇：看守所人脸识别应用解决方案

看守所人脸识别应用解决方案

近几年，我国 发生的越狱事件频发，有些犯人越狱手段极其恶劣，不仅将狱警杀害，甚至砍下手指进行指纹识别开锁，看守所的安全防范刻不容缓。传统的钥匙控制出入也存在遗失、盗用的风险，相关专家认为，更安全可靠防范的还是使用智能的看守所人脸识别更加可行。利用看守所人脸识别，精确分析每个人的面貌特征进行识别，从而得到有效的管理制度。

众所周知，人脸识别系统是一款通过人脸的特征进行认证的生物识别认证系统。其主要原理为：利用计算机图像处理技术从图片中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。系统具有如下特点：

(1)安装简单，可以直接在现有高清系统改造完成(2)非接触性，人与设备无需接触

(3)认证速度快，一般情况在1秒内完成认证

(4)具有并发认证能力，能同时对多个人物进行识别。

正因为以上特性，其在哈尔滨延寿县看守所两个技防漏洞方面具有天然的优势解决方案。笔者通过北京众智益华公司的人脸识别-“陌生人”防范系统，人脸识别门禁系统两个热销产品来详细的讲解如何自动实现防范弥补以上两个漏洞的出现。

一，从曝光的视频可以看出案犯是尾随狱警到了值班室内，并杀害了民警，化妆成民警出现到了出入口，大门口等不该出现的地方。北京众智益华的人脸识别-“陌生人”防范系统可以有效的解决此问题。其具体实现原理为：通过把可以在本地方(通道，大门口，值班室等)出现的人照片加入到白名单图库里，人脸识别系统会自动识别出现在摄像机镜头里的是白名单里的人，还是非白名单里的人，一旦发现非白名单的人系统会自动进行报警提示。报警内容主要通过：(1)声音提示，比如在发现非白名单人出现的现场(通道，大门口，值班室等)，或其他有武警值班的室内进行语音报警提示，一方面对违规人员进行威慑警告，另一方面提示有关人员进行人工干预。(2)手机报警，一旦发现非白名单人员出现在敏感区域(出入口，大门口，某些门禁口)，系统会自动通知安装手机客户端的用户(看守所领导等)，让不在现场的人员也可以第一时间知道，并及时做出预案。通过以上布防，即使出现人为违规也同样能起到防范的作用，杜绝哈尔滨看守所的重大事故发生。

二，关于门禁，央视曝光视频可以看到，其实一般看守所里是有AB门的，但是案犯照样可以进出，从曝光视频看到案犯翻屉子和柜子可以联想看出，也许案犯是通过杀害民警后找到了钥匙进行了出入。北京众智益华的人脸识别门禁系统可以很好的解决这个问题。北京众智益华人脸识别门禁是通过2.4G无线卡+人脸的认证方式进行开门认证的，即使找到了无线卡而非本人(本系统同时具有活体验证功能)也不可能打开门禁。同时通过和称重系统相结合，即使案犯夹持民警尾随出入也照样无法打开门禁，反而会引发报警，及时让其他民警进行预案处理。通过哈尔滨延寿县看守所事件以及一些国内外其他越狱事件可以看出，凡是越狱分子都是危害极大的犯罪分子，他们在犯罪后不自我反省以及自我改造，而是穷凶极恶的进行越狱，这样的人一旦逃脱对社会的危害极大。而传统的监控系统以及安防系统有极大的缺陷需要人防补充，但人毕竟不是机器，有所疏漏不可避免。自动化智能的识别系统能很好的防范这些人防漏洞的存在，特别是以人脸识别系统为代表的生物智能识别更应该早日应用在这些敏感单位，杜绝为社会造成极大伤害的事件发生，同时也保障民警，武警等个人的生命财产安全。

看守所推出了一套全新人脸识别比对访客管理系统，其主要功能为通过人脸辨识系统，可以自动捕捉访客人的人脸，并对人脸进行分析，自动辨识陌生到访客人或是内部员工，系统连接到看守所内网，与会客系统交互数据，可联动控制人脸识别和门禁出入系统。

系统组成方式

本监狱访客管理系统主要由ca2身份信息安全管理系统和动态人脸抓拍比对系统组成。ca2身份信息安全管理系统，内置身份证验核系统，由以下4个子系统组成 ①身份登记验核系统：该系统可以连接到全国公民身份证号码查询服务中心，对探访人的身份信息进行核查。

②证件扫描录入系统：支持身份证等不同证件的扫描及信息的录入。

③身份信息管理系统：存储，管理探访者的身份信息，对访客探访时间点，探访时间长度等重要信息的查询。

④电脑通讯模块组成：可以连接到对接的网络，实时网络数据查询。人脸识别身份验证系统是监狱探访管理系统重要组成部分，主要由动态人脸抓拍系统，人脸比对系统，比对服务器，人等其他辅助设备组成。人脸识别访客管理系统主要由3部分组成，如下：

（1）摄像机：在探访区的各个楼层入口处安装专用人脸抓拍摄像机，正对着门口，拍摄每个进入该区域的访客的人脸。专用摄像机采用双镜头，一个镜头用来抓拍彩色照片，用于显示画面交互使用；另外一个镜头用于抓拍黑白照片，可以屏蔽照片背景，用于人脸照片比对过程中使用，从而达到提高比对的准确性。

（2）人脸抓拍主机：摄像机连接到人脸识别主机，人脸识别主机将处理摄像机拍摄到的人脸图像，并将人脸数据通过网络，传输到后端的系统服务器。

（3）人脸比对服务器：接收前端的人脸抓拍主机获取的人脸照片，并对人脸照片进行特征分析，获取人脸特征值，并通过人脸比对系统，进行比对，从中抽取近似值最高的若干张照片，并输出比对结果，联动看守所门禁控制器，控制探访区门禁出入系统。

方案概述

监狱大门及AB门是看守所与外界交接的重要部位。为严格控制监舍区，生产区人员出入，防范罪犯逃脱，实现有效的统一指挥，确保看守所的安全，在监狱大门及AB门安装智能人脸识别管理系统。

监狱人脸识别门禁管理系统由6个子系统组成：看守所外大门门禁管理系统;干警信道门禁管理系统;会见家属信道门禁管理系统;考勤系统;在押罪犯面像管理系统。

人脸产品、电锁、出门开关、报警装置等，全部链接至控制器上，由控制器进行出门权限控制。人脸产品、控制器、监控视频等都通过网络和控制计算机链接在一个网络中。

人脸识别型智能看守所门禁及访客综合管理系统解决方案将介绍一个全新的看守所安防系统，在安全防尾随系统的基础上结合先进的技术，对探监人员及监狱中的人员及干警进行权限设定和验证通过，确保看守所安全。

第三篇：人脸识别技术是什么原理

人脸识别技术是什么原理

1面像识别原理2、1、1面像识别技术概述

面像识别是近年来随着计算机技术、图象处理技术、模式识别技术等技术的快速进步而出现的一种崭新的生物特征识别技术。生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种高科技识别技术，如同人的指纹、掌纹、眼虹膜、DNA以及相貌等人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性、稳定性、无法复制一样，不易失窃或被遗忘。由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些独特的生理特征可以准确地识别每个人的身份。

随着计算机技术的迅速发展，人们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹（视网膜）识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用。而面像识别技术则是生物识别技术的新秀，与其他识别技术相比较，面像识别具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面。

面像识别技术包含面像检测、面像跟踪与面像比对等课题。面像检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像并分离出面像，面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪，面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。

面像检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸等方法。参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值来判断是否存在人脸；人脸具有一定的结构分布特征，人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸；样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通过对面像样本集和非面像样本集的学习产生分类器；肤色模型依据面像肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸将所有面像集合视为一个面像子空间，基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

上述方法在实际系统中也可综合采用。

面像跟踪一般采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法，另外，肤色模型跟

踪也不失为一种简单有效的手段。

面像比对从本质上讲是采样面像与库存面像的依次比对并找出最佳匹配对象。因此，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要有特征向量与面纹模板两种描述方

法，特征向量法先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离、角度等等

属性，然后计算出它们的几何特征量，这些特征量形成一描述该面像的特征向量；面纹模板

法则在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在比对时，采样面像所有象素与库中所

有模板采用归一化相关量度量进行匹配。另外，还有模式识别的自相关网络或特征与模板结

合的方法。

面像识别技术的最新进展是可以通过摄象机来搜索捕捉识别活动的人像，而不仅仅

识别照片。例如，最近由美国新泽西州Visionics公司开发的面像局部特征分析法识别

系统，仅用一部摄象机和一台计算机，即可在人群中识别出某个人来。

该系统利用摄象机扫描拍摄的某一区域，搜索有可能是人脸的形状。然后在存储器

中搜索已事先存入的与之类似的面部特征。为了确认扫描到的眼睛、鼻子和嘴等特征就是一

个活人而不是人体模型或图片，系统还对眨眼或其他可以提供信息的面部动作进行搜索。

然后系统对组成面部图像的像素进行分析。它将每个像素点的明暗度与相邻点进行比较，查找明暗度向周围呈放射突变的区域。在眉骨、眼睛、或者其他突起的特征，比如颧骨和鼻子等处，都会出现这种突变。系统将勾勒出每一个这种像素点的位置，这些点称为“参照点”然后在点之间连线，形成一个由三角形构成的网络。

系统将测量每个三角形的角度，生成由672个1和0组成的数来描述一张面孔。之后程

序尝试从它的数据库中找出与该数据相匹配的类似记录。这种匹配不可能绝对理想，因此软

件会将相似程度分为不同的等级。软件是根据骨络结构描绘参考点的，因此胡须、化妆和眼

睛等伪装都不可能骗过它。

用于扑捉面部图像的除了为标准视频外，近来的发展趋势是热成像技术。热成像技术通

过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来形成面部图像，与视频摄像头不同，热成像技

术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。并可更好地排除胡须、头发以及化妆引起的面部变化的干扰。2、1、2面像识别过程

1．建立面像档案:可以从摄像头采集面像文件或取照片文件，生成面纹(Faceprint)编码；

2．获取当前面像，可以从摄像头捕捉面像或取照片输入，生成其面纹；

3．将当前面像的面纹编码与档案中的面纹编码进行检索比对。

“面纹”编码方式是根据脸部的本质特征和开头来工作的，它可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，使得它可以从百万人中精确地辨认出一个人。

上述整个过程都自动、连续、实时地完成，而且系统只需要普通的处理设备。几乎所有的生物测量过程对人们来说都是一种干扰。指纹和掌纹的测定需要人们将手放在玻璃表面。虹膜扫描需要用激光照射你的眼睛。面部识别最大的优越性在于它的方便性, 快速性，而且是非侵扰的。面部识别无需干扰人们行为而达到识别效果，无需为是否愿意将手放在指纹采集设备上，或对着麦克风讲话，或是将他们的眼睛对准激光扫描装置而进行争辩。你只要很快从一架摄像机前走过，你就已经被快速的检验。2、1、3面像识别技术应用范围

面像识别技术作为生物识别技术体系的后起之秀，将有着十分广泛的应用前景。可应用于诸多领域，如出入口控制、银行金融系统、公安追辑嫌疑犯、反恐怖斗争以及互联网中等等。在我国开展的“追逃”斗争，如果能利用面像识别技术，则可大大提高工作效率，并能对犯罪分子产生极大的威慑力量。使用面像识别系统只要在重要的车站、码头、机场、海关出入口附近架设摄像机，系统即可在无人职守的状态下，自动捕捉进、出上述场所的人员的头像，并通过计算机网络将面像特征数据传送到计算机中心数据库，自动与面像数据库中的逃犯面像比较，迅速准确地作出身份判断。一旦发现吻合的头像，可以自动报警并记录。

我国银行金融系统对安全控制有着极高的要求，如电子商务信息系统、金库的安全设施、保险柜、自动柜员机的使用等。由于近年来金融诈骗、抢劫发生率有所增高，对传统安全措施提出了新的挑战。面像识别技术不需要携带任何电子、机械“钥匙”，可以杜绝丢失钥匙、密码的现象，如果配合IC卡、指纹识别等技术可以使安全系数成倍增长。同时，在ATM自动取款机上应用面像识别技术，可以免除用户忘记密码的苦恼，还可以有效防止冒领、盗取的事件发生。

目前，在我国，面部识别技术的研究和应用还刚刚开始，但在欧美等发达国家这一技术已被应用在许多场所。特别是“9.11”恐怖事件之后，美国警方率先在冰岛国际机场、美国波士顿机场、美国奥克兰机场、美国亚特兰大机场、美国休斯敦机场等开始应用这一先进技术，借助闭路监视系统监控扫描人群自动搜寻警方所需要的恐怖分子目标。

蒋遂平:人脸识别技术及应用简介人脸识别的分类

1.1 鉴别、验证和监控

(1)鉴别(identification)：鉴别回答“这是谁？” 将给定的人脸图象与计算机中存储的N个人的图象逐个比较，输出M幅图象，这些按与给定图象的相似度从大到小排列，再由人来确定这是谁。通常，一个人在计算机中只存储一幅正面图象。

(2)验证(verification)：验证回答“这是否为某人？” 将给定的人脸图象与与计算机中存储的某人的图象比较，回答给定的图象是否为某人的图象。通常，一个人在计算机中存储多幅不同角度的图象。

(3)监控(watch list)：监控同时具有鉴别和验证，回?quot;这是否为要找的人？"(Are you looking for me?)。将未知身份的人的图象输入计算机，计算机决定这个人是否在监控名单中，如果在，还必须确定这个人的身份。

1.2 人脸识别和人头识别

(1)人脸识别：输入给计算机识别的人脸图象，只包括人的脸部部分，没有背景、头发、衣服等。这时，计算机在进行真正的人脸识别。

(2)人头识别：输入给计算机识别的人脸图象，除了包括人的脸部有皮肤的部分外，还有部分背景、头发、衣服。这时，人脸的五官特征是次要的，头发、背景、人脸轮廓等是主要特征，一旦头发、背景等变化，识别率下降。

1.3 自动与半自动人脸识别

(1)自动人脸识别：输入到计算机的图象可以是包含人脸的图象，由计算机自动检测人脸部分进行分割后，进行识别。最初人们认为人脸检测是件容易的事，后来发现人脸检测可能比人脸识别更困难（特别是在灰度图象情况下，这时没有运动信息和肤色信息可利用），人脸检测已经是一个独立的研究课题。

(2)半自动人脸识别：采用人工确定人脸图象中两眼各自的中心位置，计算机根据这两个位置分割人脸图象，进行识别。常用于人脸鉴别。人脸识别的性能

2.1主要性能指标

测量人脸识别的主要性能指标有：（1）误识率(False Accept Rate, FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率；（2）拒识率(False Reject Rate, FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率。

计算机在判别时采用的阈值不同，这两个指标也不同。一般情况下，误识率FAR 随阈值的增大（放宽条件）而增大，拒识率FRR 随阈值的增大而减小。因此，可以采用错误率（Equal Error Rate, ERR）作为性能指标，这是调节阈值，使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR 或 FRR。

2.2 影响人脸识别性能的因素及解决方法

(1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。

(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转：采用几何规范化，人脸图象经过旋转、平移、缩放后，最后得到的脸部图象为指定大小，两眼水平，两眼距离一定。

(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。

(4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric shape from shading)技术，可以得到一个与光源位置无关的图象。

(5)年龄的变化：建立人脸图象的老化模型。

(6)表情的变化：提取对表情变化不敏感的特征，或者将人脸图象分割为各个器官的图象，分别识别后再综合判断。

(7)附着物（眼镜、胡须）的影响。

(8)照相机的变化：同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。应用情况

在无数影视或新闻中出现过这样的场景：警方利用人脸识别技术抓住了罪犯。然而，在现实生活中，人脸识别技术的效果并不令人满意。

美国陆军实验室在13周时间内，用270人的图象测试一个人脸识别系统，发现识别率只有 51%。这套系统在机场中进行测试时，存储了250人的图象，其中的15人在1个月内通过摄影机958次，只有455次被正确辨认，识别率只有47%。在美国一个机场开展的一项为期8周的公开测试中，使用一家公司的人脸识别系统，在4个星期出错率为53%。在另一个机场开展的一项为期90天的测试中，人脸识别系统发出的错误警报也太多。

人脸识别技术效果不尽如人意的原因：真人的电视图像与存储在数据库中的照片在布光和角度方面有差别。目前的人脸识别技术在人处于静止状态或一小群人通过检测点时有效，因此不适合在交通流量大的机场和街道拐角处使用。人脸识别要得到广泛采用，还很有待时日。

第四篇：人脸识别技术应用在铁路系统

人脸识别技术应用在铁路系统

由于铁路系统部门众多、地点分散，现场环境复杂，日常维护非常困难。随着铁路系统信息化改革的不断深入，智能人脸识别技术已经广泛的应用在铁路系统。本铁路人脸识别技术监控方案可让操作员和各部门领导可利用铁路系统现有的计算机网络和办公微机，在调度中心或者当地机务段实现对全部监控现场或者当地的道口，车站和铁路沿线环境的监控，大大减轻日常人员巡视的工作量，便于及时发现危险隐患，保障安全运行。

智能人脸识别技术的功能，主要体现在以下几个方面：

1.通过智能人脸识别技术能及时了解站内的人流量（高、中、低），另外根据客户需求还可以增加计数功能，对站内的进出人员进行统计。

2.站内轨道检测，对于铁轨上的异常物体或人员跳入铁轨现象检测，如发现情况，及时报警。3.站台安全线功能，对于一些候车乘客候车不守规，跨越安全线候车，现场警告。4.路段检测，对于非法人员盗窃铁轨或破坏轨道设施先行检测。5.站内出现突然加速和倒地现象检测。6.与铁路其它系统配合使用，实现无缝整合。

其它监控的功能，主要是前段使用摄像机或云台和编码器配合使用，实现数字化传输和存储。主要监控一般性场所。

华天成人脸识别技术功能特点： 1.监视和录像功能

利用安装在监视目标区域的摄像机对生产设备和环境进行监控和录像，并将被监视目标的动态图像传输到监控中心，监控中心可通过网络控制实现对监控主机的各种控制。

监控中心、铁路站运行维护人员通过业务台或监控主机对站内监控范围的目标区域中设备或现场进行监视，同时在业务台或监控主机上完成对前端设备的控制（左右、上下、远近景、调焦等），画面切换的控制和录像控制。

监控中心可通过系统的浏览功能查看监控中心或下属的管理的录像或图片。

2．报警功能

报警类别：消防报警、防盗报警、动态检测、智能分析报警系统实现告警录像，同时传送报警信息和相关图像至监控中心，并自动在地理区域图上或相关表格进行提示，显示报警的内容和具体位置。

系统告警时能联动相关设备，如灯光、警笛等。当发生报警时，能把报警信息发送到指定的移动电话上。

3．控制功能

对系统被授权的用户，可以进行对应权限的操作（设备和系统设置、云台控制等）。如被授权的网上任一操作人员能对任一摄像点进行控制，实现对摄像机视角、方位、焦距、光圈、景深的调整，进行云台的预置和控制。

人脸识别技术应用方案：

第五篇：人脸识别技术解读

人脸识别，特指利用分析比较的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

中文名 人脸识别技术 实 质

输入的人脸图象或者视频流 研究领域

热门的计算机技术研究领域 技 术

生物特征识别技术

目录

1基本介绍

2技术原理 ▪ 人脸识别内容 ▪ 人脸的识别过程 3分析算法

4功能模块

▪ 人脸捕获与跟踪功能 ▪ 人脸识别比对 ▪ 人脸的建模与检索 ▪ 真人鉴别功能 ▪ 图像质量检测 5基本方法

6技术细节 7优缺点

▪ 人脸识别优点 ▪ 人脸识别的弱点 8技术应用

9应用前景

1基本介绍编辑

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流.首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

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。2技术原理编辑

人脸识别内容

人脸识别技术包含三个部分：(1)人脸检测 面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： ①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。人脸的识别过程

一般分三步：

(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。

(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。

(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。3分析算法编辑

人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图

人脸识别

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,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。4功能模块编辑

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。

真人鉴别功能

系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。

图像质量检测

图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。5基本方法编辑

人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：

（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、慧眼人脸识别考勤机 鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

（4）弹性图匹配的人脸识别方法：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。

（5）线段Hausdorff 距离(LHD)的人脸识别方法：心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。

慧眼人脸识别考勤机

（6）支持向量机(SVM)的人脸识别方法：支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。6技术细节编辑

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

人脸识别的算法可以分类为：

基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。7优缺点编辑

人脸识别优点

相比较其他生物识别技术而言：

非接触的，用户不需要和设备直接接触；

非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；

并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别的弱点

对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性； 人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿；（如可通过识别人脸的部分关键特性做修正）。8技术应用编辑

1．企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。2．电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用。在国际民航组织（ICAO）已确定，从 2010年 4月 1日起，其 118个成员国家和地区，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月 26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到 2006年底已经有 50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理[7]。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

3．公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。

4．自助服务。如银行的自动提款机，如果同时应用人脸识别就会避免被他人盗取现金现象的发生。

5．信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。9应用前景编辑

生物识别技术被广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国政府的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。

随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。

2、电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用，国际民航组织(ICAO)已确定，从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。

4、自助服务。如银行的自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。

5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。[1]

2012年无锡采用物联网人脸识别技术规范建筑市场。无锡的建筑工地将从6月1日起每天通过物联网技术进行人脸识别，通过考勤管理，确保项目负责人到位，挂靠、层层转包等现象将有望受到限制。

京沪高铁三站将建人脸识别系统，整容也能被识别。铁路部门发布计划表示，将在京沪高铁段的上海虹桥站、天津西站、济南西站这三个站点，建设人脸识别系统工程，以协助公安部门抓捕在逃罪犯。利用这个系统，作案后的犯罪分子，即使整容，也将能够被识别。[2]

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根