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人脸识别系统的.pdf

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人脸识别解决方案 浙江大华技术股份 有限公司 解决方案部大华人脸识别解决方案 目录 1人脸识别技术...................................................................................3 2人脸识别解决方案............................................................................4 3第二章.方案概述.............................................................................5 3.1项目概况..................................................................................5 — 1人脸识别技术 随着平安城市基础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 充实的情况下如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市 建设的二期目标。另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐 趋于成熟化、普遍化但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技 侦方式。人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化 信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。人脸识别技术相对于其 他生物识别技术如指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术 具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。 但相较其他识别技术具有本质的区别 1.非强制性用户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.非接触性用户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个人脸的分拣、判断 及识别人脸识别技术流程主要包括四个组成部分分别为人脸图 像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数 据匹配与识别。人脸图像采集及检测基于人的脸部特征对输入的人脸 图像或视频流,首先判断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、大小和各个面部器官的位置信息。人脸图像预处理 对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果通过人脸智能算 法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择挑选当前环境下最优 人脸并最终服务于特征提取的过程。其预处理过程主要包括人脸图像 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。 人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特 征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。 人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征方 法另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表 征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来 获得有助于人脸分类的特征数据其特征分量通常包括特征点间的欧 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结构关系的几何描述可作为识别人脸的重要 特征这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于 几何特征的方法和模板匹配法。 1.1人脸识别解决方案 人脸特征比对识别通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据与 后端人脸库中的人脸特征数据模板进行搜索匹配通过设定一个阙值 相似度超过这一阈值则把匹配得到的结果输出。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。 2方案概述 2.1项目概况 随着经济的发展城镇建设速度加快以及互联网的突飞猛进导 致城市中人口密集流动人口增加引发了城市建设中的交通、社会治安、 重点区域防范、网络犯罪日益突出等城市管理问题今后现代化城市的 建设、网络信息必然将安全作为重中之重与城市的经济建设处于同等 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 加的严重网络逃犯频频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加了难度。同时恶性事件时有发生使人们对公 共生活场所的安全感普遍降低。同时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。主要有如下实际问题首先 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 疑人不仅费时费力还有可能造成遗漏等情况破案的效率大打折扣其 次目前公安机关侦察案件大多数仍然依靠事后追查和通缉对已经发 生的案件造成的损失很难有效弥补最后