智慧營區人臉布控系統
人臉布控系統
1、 人臉概述
人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖像或視頻流，首先判斷是否存在人臉，如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個面部器官的位置信息，并依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。
人臉與人體的其它如指紋、掌紋、虹膜、視網膜等具有唯一生物特征性，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：
非強制性：用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；
非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；
并發性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；
視覺特性：“以貌識人”的特性，操作簡單、結果直觀、隱蔽性好；
人臉識別技術主要包括四個組成部分：人臉圖像檢測及采集、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及人臉特征數據匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測：基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖像或視頻流，首先判斷是否存在人臉，如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個面部器官的位置信息。
人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉采集及檢測結果，通過人臉智能算法，對選擇出來的人臉圖片進行優化和擇優選擇，挑選當前環境下最優人臉并最終服務于特征提取的過程。其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法?；谥R的表征方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
人臉特征比對識別：通過采集到的人臉圖片形成人臉特征數據，與后端人臉庫中的人臉特征數據模板進行搜索匹配，通過設定一個闕值，相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。
2、 功能介紹
營區出入口進行人臉布控，可通過人臉識別系統識別，對于營區內部或者訪客人員進行無感布控，通過黑白名單、人臉比對、人臉識別等功能實現對營區進出人員的統計。
可通過手動或自動批量導入手段將高危人員信息導入至人臉注冊庫中，通過攝像機實時視頻檢測和照片信息檢索，與人臉注冊庫內人臉進行實時比對識別，在出現非法人員時通過平臺告警布控。
3、 設備組成
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