人臉抓拍識別系統(tǒng)技術方案設計(編輯修改稿)
2025-05-27 06:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 進行檢驗，其中FRR（漏檢率）%（萬級別），F(xiàn)AR（誤檢率）%（十萬級別），對于大小為640*480的圖片，檢測平均速度可以達到70ms，在國內(nèi)處于頂尖水平。人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，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：216。 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(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強制性”；216。 非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；216。 并發(fā)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；216。 除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。人臉特征點提取是指對給定且已經(jīng)對齊的人臉圖片自動的計算出經(jīng)過抽象且?guī)в蓄悇e區(qū)分性以及類間區(qū)分性的特征。人臉特征的好壞是整個人臉識別中最重要因素。相似性計算是指計算數(shù)據(jù)庫中模板人臉與當前抓怕人臉的距離，取一定閾值的距離來作為判斷同一個人的依據(jù)。人臉對齊是指通過給定的人臉區(qū)域自動的計算出人眼睛，鼻子，嘴巴以及臉部輪廓的位置，計算出人臉偏轉(zhuǎn)的角度然后自動的把人臉矯正到正臉位置。人臉對齊的準確性是影響人臉比對成功率的一個重要因子。我們使用了基于深度學習的人臉識別算法，整個訓練集達到10萬人次總計800萬訓練樣本。在LFW人臉識別數(shù)據(jù)庫上，實現(xiàn)了%以上國內(nèi)頂尖的準確率。 系統(tǒng)結構系統(tǒng)由前端信息采集抓拍子系統(tǒng)、網(wǎng)絡傳輸子系統(tǒng)和后端平臺組成。實現(xiàn)對通行車輛信息的采集、傳輸、處理、分析與集中管理，亦實現(xiàn)對過往行人的人像采集、處理、分析等。（1） 前端信息采集抓拍子系統(tǒng)前端攝像機實現(xiàn)對車輛、人像綜合信息的采集，包括車輛特征照片、車牌號碼與顏色、車身顏色、過往人像面部特征等。攝像機內(nèi)置軟件完成圖片信息識別、據(jù)緩存以及網(wǎng)傳等功能。工控主機用作數(shù)據(jù)存儲。（2） 網(wǎng)絡傳輸子系統(tǒng)完成系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息的傳輸與交換。可通過FTP方式將車輛圖片、人臉圖片、車輛行人通過信息（時間、地點、車牌號碼、車身顏色等）、設備監(jiān)測數(shù)據(jù)等上傳到中心管理系統(tǒng)。（3） 后端平臺完成數(shù)據(jù)信息的接入、比對、記錄、分析與共享，亦可實現(xiàn)查詢統(tǒng)計功能。由服務器安裝平臺軟件模塊組成，包括：數(shù)據(jù)庫服務器、管理服務器、應用服務器、Web服務器和時鐘服務器，圖片通過視頻存儲服務器進行集中存儲。其中，數(shù)據(jù)庫服務器安裝數(shù)據(jù)庫軟件保存系統(tǒng)各類數(shù)據(jù)信息；管理服務器安裝管理模塊負責系統(tǒng)綜合管理；應用服務器安裝應用處理模塊負責數(shù)據(jù)處理、布控、比對、報警轉(zhuǎn)發(fā)、上下級通訊等；Web服務器安裝Web Server負責向B/S用戶提供訪問服務；時鐘服務器安裝GPS加NTP校時軟件負責全網(wǎng)設備統(tǒng)一校時。在人行通道出入口架設人臉抓拍一體化攝像機，前端攝像機對通過監(jiān)測區(qū)域的過往行人會自動抓拍一張人像，并會通過自主制定的優(yōu)選策略選擇角度最佳、圖像最清晰的人臉并且截取標準人像。同時人像信息會寫入關聯(lián)數(shù)據(jù)庫。人像抓拍準確率高達95%。 自動識別性別前端攝像機對通過監(jiān)測區(qū)域的過往行人抓拍人像后，內(nèi)置識別軟件可自動識別男女性別，并將識別結果通過網(wǎng)絡發(fā)送至后端平臺。 圖像記錄防篡改功能系統(tǒng)在前端攝像機對圖片進行水印加密，也就是從數(shù)據(jù)的源頭加密，防止在傳輸、存儲、處理等過程中被人為修改，斷絕了數(shù)據(jù)篡改的可能性。圖片通過網(wǎng)絡傳輸?shù)街行墓芾矸掌?，中心管理軟件自動對每一張圖片進行
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