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人脸识别技术诞生于上世纪60年代,科学家们通过人脸几何结构特征,开启了人脸识别的探索和研究。随着时间的推移、技术的不断革新发展,今天的人脸识别技术无论是识别精确度、对比准确性、识别速度等均达到一个新的高度。随着市场需求的不断变化,不同的应用场合,人脸识别技术也根据需要开发出各种各样的产品来满足用户的需求。
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而根据人脸识别技术特点、优势等相关特性,其使用场合或应用方式目前还是集中在安防监控领域,最为常见的、最让人熟知的莫过于人脸识别门禁系统和人脸识别考勤系统。人脸识别在门禁和考勤领域的应用,由于适用的群体较多,涉及面较广,所以让更多的人们认识、了解到了人脸识别这项技术和应用。( Y. E* H: |4 q2 P/ g' e
3 b3 ]* L( d( {, \% j u 众所周知,人脸识别其最大的特点是利用了人的脸部特征作为一种身份辨认的方式——即通过摄像机采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、建立人脸数学模型、人脸辨识比对等,达到识别不同人身份的目的。+ q* q# [) i$ m4 L- }2 z! b, R
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另外,人脸识别技术有别于指纹识别,虽然指纹同样具备了人类特有的、独一无二的身份信息,但由于指纹识别的不够直观,人们很难直接观察指纹而知道是哪个人、长什么摸样;还有就是指纹的采集相对复杂(如公安提取犯罪分子的指纹)、指纹的识别需要手指触摸读头(如考勤设备),均成为了指纹技术的弊端。5 h/ P8 h, f, w7 T" B+ N
/ ?! y l4 X# I- U9 |5 z5 x0 o4 O 因此,灵活的利用人脸识别技术的最大特点——人的身份信息辨认,可以在不同的场合中实现各个各样的智能化应用。! U ?: W G! J9 p3 G" O% d
$ d6 r+ J* N3 V 人脸识别布控系统
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人脸识别布控系统主要是针对平安城市系统而开发,主要应用于公安部门的嫌疑犯、逃犯、违法分子等相关人员进行动态布控,在车站、地铁、机场、海关、酒店、旅馆、ATM提款机等相关场所,安装人脸识别抓拍设备(DVS)和监控摄像机,或者采用原有的平安城市监控设备,增加人脸识别抓拍设备,直接对出现在视频画面中的人脸采取自动抓拍,并通过有线网络或无线网络,将抓拍到的人脸传输到监控中心的人脸分析比对系统上。4 v" ?6 o. n M2 C6 |9 k. C0 Q
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通过多网点的布控,由飞瑞斯人脸识别系统自动的捕获、分析、处理从各个地方收集到的人脸信息,帮助公安人员分析筛选出有用的人脸信息,能快速的掌握到不法分子的活动区域、地点等,实现高效的刑侦、办案方式。同时也将原本只是录像功能的平安城市监控系统发挥更高的效率。另外,人脸识别布控系统还能延伸应用到网吧人脸识别实名验证系统。4 q x6 T$ x! x& H2 U
1 k- d" J0 S& T+ W) B 移动执法人脸即时检测系统( v, o5 F, x3 D6 d/ r7 n( R9 A2 Q
移动执法人脸即时检测系统主要是利用移动式终端、或手持式终端,针对在户外设立的安检点或移动执法的公安、交警人员,提供一种使用携带方便、操作简单、并具备无线网络传输功能的人脸捕抓设备。
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通过手持式终端内置的摄像头,手动抓拍被查询人员的人脸照片,并进行人脸的初步预处理后,通过无线网络(3G/wifi等)将数据传输到后端的人脸信息数据库,并进行人脸识别照片比对(即与黑名单库或白名单库),筛选并提取相关的人员信息。系统架构图如1所示。
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- G' F! x7 V1 l* { 同时系统可以增加2代身份证读取模块,在人脸识别捕抓的同时,检验鉴别被查人员的2代身份证识别功能,形成完整的一套移动执法检查系统。" X Y/ a; H( }: i1 M' \
" m7 ]1 S; w' h# f1 } 人脸识别楼宇对讲门禁系统
( Q: I0 j1 ]5 l# o# d# t. |0 [ 楼宇对讲系统已经成为现代化住宅社区的标配设备,能为用户提供进、出及来访客人的管理,同时也对楼宇防盗形成有效的安全管理。: i0 M* A- D9 e7 c/ |" }- b
1 r: d7 t6 o* k3 c% @ 但是目前绝大多数的楼宇对讲系统采用的ID卡的方式,即进出小区或楼宇时通过刷ID卡来开门。看似简单的一个刷卡开门动作,却存在较大的使用弊端和安全隐患: [0 U& n) ^- g+ S
& I; N* o% v: O! O1 a. S" J ·如不小心忘记带卡时,住户进出小区会带来不便;
6 v: h% V% Z$ E8 I! O3 t. J ·小区物业为每个住户配置的卡的数量有限,增加一张卡需要支付额外费用;% e1 A5 ~7 H8 P( F/ x# v5 T$ O+ ^
·如卡丢失,并被不法分子拾到后,即可随意开门进出;- F6 F& m' N1 o( Y- ~' a7 q; \ Y
·社区物业管理处(或监控中心)不能直观的了解到持卡开门的人;
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图2为人脸识别楼宇对讲门禁系统架构图。
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通过对小区内各住户的人脸特征(照片)采集,以后住户进出楼宇单元、小区门口等,均直接采用人脸识别的方式进行,其优点如下:4 N6 h1 l# R, C7 H( U$ j
2 d" ` X( g* f4 U' v, m0 m. q9 e ·提高社区楼宇安全性,不存在由于ID卡丢失造成的安全风险;
V' f0 ]( U& D, ~, i2 w# H* ^4 q ·该人脸识别技术采用了自主研发的Faceimage V4.0智能人脸算法,识别精确度更高,更加安全,识别速度更快。0 w' E! X Z, t' W" F9 x0 ~! ]. @ U: J
·“携带”方便,即出门不需考虑带卡的问题,也不会出现忘带卡而造成的不便;# X( D! W% h; O; W7 D
·相关住户如增加楼宇内进出人员(新增家庭成员),只需到物业处录入人脸信息即可,方便快捷,也不会增加成本;
& i3 j- D+ k. e, S) U5 T, L3 C ·由于人脸识别系统特殊的工作原理,因此物业中心能通过楼宇中心管理平台随时查看到刚刚进门的人员的照片信息,并存储相关信息。
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% u! U% t; X( N: a" ?1 K 人脸识别VIP访客管理系统
: Y) ?$ o% s0 I* P 利用人脸识别分析技术,针对店铺、高级会所、酒店、或公司/企业的接待部门等高端用户,推出的一套到访客户自动人脸辨识系统——VIP访客管理系统,其主要功能为通过人脸识别系统,可以自动捕捉到访客人的人脸,并提取人脸特征信息进行分析,识别出客户的身份。为店铺提供了更加快速、高效的访客管理方式,有助于提高的服务水平,增加客户的好感度。
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. l7 w, d" M( U/ G# r 主要功能如下:) t& `. Z! |, `( m8 d/ g6 g
( ^# t6 B8 E) N3 Q k 自动辨识访客身份2 S6 V: i: S3 _! S! I$ u
系统采用了飞瑞斯先进的动态人脸识别技术,无需客人主动配合,凡进入店铺的客人,系统可自动获取(抓拍)客人面部图像,并能自动分析和识别出客人的身份,并将客人信息(VIP客户)即刻反馈通知给店铺人员。
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# \0 R4 F, u# |4 \: _ 网络化访客信息管理& _& H/ j5 h1 r9 g) d' {+ K* S
访客信息管理系统采用网络连接方式,访客人脸分析功能均通过网络连接后台服务器来完成,由服务器统一管理、登记客户数据,因此数据有较高的安全性和可靠性,而且各个分店的VIP客人数据可相互共享,相互查询。/ ^, w1 v' P+ C% X! i
1 g. y! P e8 q6 A$ w ?6 K9 U 人脸模板自动更新功能
2 l' m, j$ n7 {. d6 P 随着时间的推移,人的脸部是会发生逐步变化的,因此为了达到更好的识别准确率,系统采用了“自动学习”功能。访客管理系统每次最新抓拍到的访客(VIP客人)人脸模板数据,都将自动替换掉模板库中最旧的一个模板数据,始终保持模板库中有客人的最新人脸模板数据,提供系统识别准确率。
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设备简单易用
) I% D) G" r, o) n& B$ C: z9 g' G 整个系统无需复杂的操作,简单培训即可轻松操作。而且整套设备安装简单方便。
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" m- T+ M9 w$ ~. G* D8 k 对接第三方系统、深度分析客户需求
9 V# _* o7 _0 J3 ?& ]! i! s' K 访客数据可以与第三方管理系统进行对接,将访客数据与销售(消费)数据等进行对比、记录、分析,了解客户消费习惯等,进行更深度的分析可为店铺提供更有针对性的销售策略。# K% ?, Z# c6 C1 w5 p
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人脸识别照片比对系统是结合上述的几种人脸识别应用功能使用的一套后端平台系统分析软件。; I4 c3 m. U8 e( K
2 w* F: ^; e7 W: {/ N- O% { 通过前端安装的人脸识别仪、人脸捕抓DVS,或是手持式人脸捕抓终端等设备,将捕抓到的人脸特征信息(人脸数据模型)传输到在后端机房的人脸分析比对服务器,通过将现场抓拍的人脸特征信息与人脸数据库的黑名单或白名单进行分析比对,筛选和比对出来用户所需要的相关人员信息。4 z' ]5 |" `- I$ b
, T$ M# {; u& r4 R 人脸识别照片比对系统支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、Internet上进行照片比对和身份确认。$ o& \: Z' v( G! |" k
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上述为基于人脸识别这项技术延伸出来的几种功能和应用,能充分体现人脸识别技术所具备的优越性和特点。7 y6 A4 O5 }9 S$ u3 j. A# s; b% ?
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