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动态人脸视频

特点:

1.通过用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频进行识别的方式。

2.人脸识别不需要和设备直接接触。

3.能够满足多个人脸的分拣、判断及识别。

4.操作简单 、 结果直观 、 具有隐蔽性。

图文展示

动态人脸识别门禁系统

人脸识别系统方案设计应遵循技术先进、功能齐全、性能稳定、节约成本等原则,并综合考虑维护及操作因素,并将为今后的发展、扩建、改造等因素留有扩充的余地。本系统设计内容是系统的、完整的、全面的,设计方案具有科学性、合理性、可操作性。本系统设计全面遵循以下原则:

Ø 扩展性

整个人脸识别系统应是一个相对开放的系统,不同产品之间应有相对的标准接口,满足各系统之间的联动需要,应以国际标准或国际流行标准为原则。

Ø 可靠性

选择系统及设备时,不能一味地追求其最先进,更重要的是考虑其技术成熟程度;还必须采取多种措施提高系统的可靠性,使其能长期连续地发挥其功能。

Ø 集中管理

整个人脸识别系统应在控制中心实施对所有前端设备的操作及功能设置,保证系统高效、方便、可靠的进行,同时可节省大量的人力、物力、财力。

Ø 先进性

本系统采用先进的技术,包括先进的人脸识别技术、传输技术、图像压缩编码技术、存储技术等,保证系统整体的先进性、技术寿命及后期投资的可延续性。

Ø 方便性

人脸识别系统的操作应具有灵活简便,人机界面友好,易于掌握的特点,操作人员能够方便进行使用及维护,使整个系统的功能得以最大实现。

Ø 实用性

系统应着重解决人脸识别具体需求,力求经济实用、操作简单、汉化语言、维护方便,使用经济的工程投资达到良好的投资回报。

Ø 开放性

系统应满足在扩充及更换部分设备时的通用性及可替换性。整个人脸识别系统采用开放的通信协议和技术标准,保障系统在互联或以后的扩容过程中能够稳定有效的运行。


系统架构



图片2.png

  人脸识别物理架构由前端、保安亭、数据机房、监控中心四部分组成。

u 前端门禁、道闸系统通过开关量信号接入人脸抓拍摄像机实现联动开门。

u 保安亭内智能终端系统提供实时过往人员视频及人脸图片的监控报警。

u 数据机房保障人脸图片、视频数据等服务器及视频存储硬件设备的运行。

u 监控中心通过千兆以太网对人脸识别系统各个子系统进行实时的监控。

u LED 补光灯作为光线不足时候的环境补光,通过自然光控原理实现控制。


  系统功能

2.1.1. 系统登录

可通过输入用户名和密码登录人脸识别系统系统内容根据当前登录用户的权限而定。如忘记系统登录密码,可联系超级管理员找回登录密码。

2.1.2. 人员管理

区域管理:用于区域的添加、修改、删除;

模板管理:主要为区域内进行人员的增、删、改、查和上传模板等操作;权限管理:用于增加、编辑、删除系统的管理员。

2.1.3. 设备管理

识别服务器管理:主要是对识别服务器的添加、编辑、删除、查询,能够在列表中看到识别服务器的在线状态;

摄像头管理:对识别服务器下挂的摄像头进行添加、编辑、删除和查询。

2.1.4. 记录查询

识别记录查询:对系统识别出的人员记录进行查询。识别记录中会显示出识别的时间、地点和被识别人员的信息。

抓拍记录查询:对未确定身份的人员进行查询。抓拍记录中的人员包括两种: 普通抓拍和陌生人。记录中会显示出抓拍的时间、地点和被抓拍人员的照片。

2.1.5. 抓拍库检索

上传照片检索抓拍库:上传照片检索抓拍库是通过上传目标人照片然后检索其是否出现在抓拍照片当中。


2.1. 性能指标

人脸识别系统性能指标可通过以下3 项指标来进行比较,包括人脸抓拍率、建模成功率和比对性能。

² 人脸抓拍率

对于光线较好的监控环境下,正常的人脸抓拍率可以达到95%左右其中抓拍到的人脸姿态偏转在左右60 度之内、上下偏转30 度之内,即100 个人经过,

大约有95 个人的脸会被准确抓拍。

² 建模成功率

由于当前的人脸识别主要针对准正面人脸进行(左右偏转30 度,上下偏转

15 度,脸部区域分辨率不能低于80*80 个像素,且成像清晰,因此在建模时必须要对抓拍到的人脸进行筛选。如果满足上述条件,建模成功率不低于90%,即

100 个人经过,大约有90 个人的脸能够符合建模标准。

² 比对性能

人脸比对性能与黑名单注册图像质量和黑名单数据库大小密切相关,性能指标主要由两个指标进行衡量:误拒率和误识率,误拒率是指黑名单人员漏报的比率,误识率是指错误报警的比率。

一般情况下如果错误报警越多(误识率越高,那么漏报的可能性就越小拒率越低,如果错误报警越少(误识率越低,那么漏报的可能性就越大误拒率越高

在非常理想情况下注册图像的采集环境与真实监控环境接近,包括相机型号与架设角度一致且近一年之内采集,误识率为千分之一情况下,误拒率小于

10%,也就是说有90%以上为正确识别,系统可以根据客户实际需要设置不同的人脸相识度阀值来调节误识率和误拒率之间关系。

另外,人脸比对性能和黑名单注册图像质量、数据库大小、环境、光线等因素影响很大,具体比对性能视实际场景及实际注册图像质量而定。