人脸识别系统设计.doc

人脸辨认解决方案浙江大华技术股份有限公司解决方案部大华人脸辨认解决方案目录TOC\o"1-3"\h\z\uHYPERLINK\l"_Toc521141081"1人脸识别技术PAGEREF_Toc521141081\h3HYPERLINK\l"_Toc521141082"2人脸识别解决方案PAGEREF_Toc521141082\h4HYPERLINK\l"_Toc521141083"3第二章.方案概述PAGEREF_Toc521141083\h5HYPERLINK\l"_Toc521141084"3.1项目概况PAGEREF_Toc521141084\h5—人脸辨认技术随着平安都市基本建设的不断完善和加强前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。对于公安行业来说数据总量不断充实的状况下如何从非构造化数据中挖掘构造化信息是平安都市建设的二期目的。另一方面公安行业对车辆的构造化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术始终使用老式技侦方式。人脸辨认技术在以上状况下解决视频录像、图片等非构造化信息到人员照片、身份信息等构造化的转变。人脸辨认技术相对于其她生物辨认技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物辨认技术具有生物特性唯一性、可测量性、可辨认性、终身不变性等特点。但相较其她辨认技术具有本质的区别1.非强制性顾客不需要专门配合人脸采集设备几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像这样的取样方式没有“强制性”2.非接触性顾客不需要和设备直接接触就能获取人脸图像3.并发性在实际应用场景下可以进行多种人脸的分拣、判断及辨认人脸辨认技术流程重要涉及四个构成部分分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预解决、人脸图像特性提取以及人脸特性数据匹配与辨认。人脸图像采集及检测基于人的脸部特性对输入的人脸图像或视频流,一方面判断与否存在人脸如果存在人脸则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。人脸图像预解决对于人脸的图像预解决是基于人脸采集及检测成果通过人脸智能算法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择挑选目前环境下最优人脸并最后服务于特性提取的过程。其预解决过程重要涉及人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特性提取人脸辨认系统可使用的特性一般分为视觉特性、像素记录特性、人脸图像变换系数特性、人脸图像代数特性等。人脸特性提取的措施归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征措施此外一种是基于代数特性或记录学习的表征措施。基于知识的表征措施重要是根据人脸器官的形状描述以及她们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特性数据其特性分量一般涉及特性点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成对这些局部和它们之间构造关系的几何描述可作为辨认人脸的重要特性这些特性被称为几何特性。基于知识的人脸表征重要涉及基于几何特性的措施和模板匹配法。人脸辨认解决方案人脸特性比对辨认通过采集到的人脸图片形成人脸特性数据与后端人脸库中的人脸特性数据模板进行搜索匹配通过设定一种阙值相似度超过这一阈值则把匹配得到的成果输出。这一过程又分为两类一类是确认是一对一进行图像比较的过程另一类是辨认是一对多进行图像匹配对比的过程。方案概述项目概况随着经济的发展城乡建设速度加快以及互联网的突飞猛进导致都市中人口密集流动人口增长引起了都市建设中的交通、社会治安、重点区域防备、网络犯罪日益突出等都市管理问题此后现代化都市的建设、网络信息必然将安全作为重中之重与都市的经济建设处在同等重要的地位。近年来社会犯罪率呈逐年升高的趋势特别是网络犯罪更加的严重网络逃犯屡屡发生罪犯的犯罪手法也更加隐蔽和先进给广大公安人员侦破案件增长了难度。同步恶性事件时有发生使人们对公共生活场合的安全感普遍减少。同步公安人员在对通缉犯进行人工排查时如大海捞针成功率极低效果也不明显。重要有如下实际问题一方面由于罪犯群体不断扩大要在数以百万计的人员照片库中找出犯罪嫌疑人不仅费时费力尚有也许导致漏掉等状况破案的效率大打折扣另一方面目前公安机关侦察案件大多数仍然依托事后追查和通缉对已经发生的案件导致的损失很难有效弥补最后如果在案发的同步即能防患于未然就能第一时间将损失控制在最小范畴内。需求分析采用高效使用的人脸监控和比对系统第一可协助公安侦查人员迅速辨认辨别特定人员真实身份把过去难以想象的千万级的海量照片库比对需求变成现实从而有效的为公安视频侦查、治安管理、刑侦备案等工作提供实战上的有效协助和解决措施。第二可协助公安侦查人员办案时候追查和通缉真正从打变为防可以极大的减少警力资源挥霍和事故发生概率。目前人脸抓拍比对系统重要应用在如下几种方面公安治安人员