可見光非配合式人臉識別系統介紹
人臉識別技術介紹
人臉識別，特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是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。
人臉識別優劣勢
優勢：
人臉識別的優勢在于其自然性和被檢測的個體不被察覺的特點。
自然性是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類
也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜
識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。
不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不
容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，
需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更
有可能被偽裝欺騙。
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：
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。
除此之外，還符合視覺特性，以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。
局限性：
人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作
為生物特征的特點所帶來的。
相似性：
不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用
人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。
易變性：
人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，
另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、
胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
應用場景：
人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監控正在快速普及，眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶非
配合狀態下的快速身份識別技術，以求遠距離快速確認人員身份，實現智能預警。人臉識別技術無疑是最佳的選
擇，采用快速人臉檢測技術可以從監控視頻圖象中實時查找人臉，并與人臉數據庫進行實時比對，從而實現快速
身份識別。
人臉識別產品已廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企
事業單位等領域。隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。
1.公司、住宅安全和管理。（智能人臉門禁系統）
2.企業、廠區、事業單位。（黑名單報警系統）
3.電子護照及身份證。（人證合一系統）
4.公安、司法和刑偵。（網上在逃人員比對系統）
5.自助服務。（刷臉取號系統）
6.信息安全。（在線人臉比對系統）
設計目標：
人臉信息庫
建立一套完整的人臉信息庫，身份證號、姓名、出身年月、家庭住址、身高、年齡等信息與人臉圖片進行關聯。
黑名單報警
建立一套黑名單人臉信息庫，當黑名單人員進入抓拍區域時，系統聯動報警，執法人員可快速應對處理。
白名單放行
建立一套白名單人臉信息庫，當白名單人員進入抓拍區域時，系統自動放行，并將過往信息保存到系統數據庫中。
名單放行
建立一套紅名單人臉信息庫，當紅名單人員進入抓拍區域時，系統提醒并放行，并將過往信息保存到系統數據庫中。
門禁（道閘）聯動
建立一套門禁（道閘）聯動系統，當錄入系統的需放行人員進出時，系統與門禁（道閘）聯動自動放行，無需刷卡。
視頻監控
建立一套視頻監控系統，作為輔助人臉識別圖片的實時視頻監控圖像，保證人臉抓拍圖片與視頻圖像的實時顯示。
視頻存儲
建立一套視頻存儲系統，人臉識別圖片的比對實現對黑名單人員的實時報警，事后可通過錄像查詢當時的視頻數據
以達到取證的目的。
移動在線比對
建立一套移動在線比對系統，支持手機、IPAD等通過公網或WIFI人臉比對。
接口調用
建立一套開放性的人臉識別綜合系統，人臉識別、視頻監控、視頻存儲等接口均可與其它系統無縫對接、接口的
任意調用。
物理架構（嵌入）
物理架構（普通）
邏輯架構
人臉識別抓拍示例
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