人脸识别技术在校园安防系统中的应用.pdf

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1、２０１５年第２１期（总第１７４期）江西建材工程管理人脸识别技术在校园安防系统中的应用■顾洁，施明■南京创成电子科技有限公司，江苏南京２１００００摘要：人脸识别技术是一种新兴的生物识别技术，近二十年成为科研热点，它率。是利用计算机分析人脸图像，提取有效的信息进而实现身份确认的一门（６）人脸布防报警：系统可以按通道对人脸进行布防。人脸布防主技术。要利用人脸识别算法对抓拍到的人脸图像进行建模，同时与布防黑名关键词：人脸识别视频监控安防系统单数据库中的模型数据进行实时比对，如果比对结果与黑名单数据相似则进行报警提示，报警可以在前端服务器上进行声光报警也可以在１系统简介客户端上

2、进行语言报警等。近年来校园犯罪率呈逐年升高的态势，高科技犯罪层出不穷，犯罪（７）事后人脸检索：事后检索排查功能，在系统中输入待查询的人行为的突发性、不确定性增强，给校园防范和侦破工作带来极大的困脸照片，系统自动检测出照片中的人脸信息并截取人脸，用户选择需要难。检索的人脸后进行相似度、时间段等参数设置后开始检索，最后检索出为配合校园门禁系统管理，针对流窜作案、多次作案人员，在校门的相似人脸的结果会在界面上显示出来。整个流程就是：对于一张输增加人脸识别系统，对嫌疑人员、多次作案人员、兄弟院校嫌疑人员、公入的待检索图片，首先进行人脸检测和建模，然后与抓拍到的人脸数据安部门通

3、缉人员等建立嫌疑人数据库，只要嫌疑人进入校门即可报警库中模型进行逐一比对，最后根据比对相似度进行排序，返回抓拍数据提示，从而迅速出警盘查抓获。库中与检索图像最为相似的前Ｎ张人脸图像，从而达到缩小排查范围校园人脸实时报警系统是采用具有自主知识产权的人脸检测算的目的。法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法等多种技术，（８）支持黑名单人员报警等级设置，按照高中低三个等级灵活设置其实现了实时人脸抓拍、实时黑名单比对报警和人脸检索等功能。人脸相识度报警阈值；本系统是一套针对出入治安卡口的人员进行监控的系统，是视频（９）可以在画面中根据需要灵活设置矩形、多边形的人脸检

4、测区域分析、运动跟踪、人脸检测和识别技术在视频监控领域的全新综合应和屏蔽区域。用。通过在前端部署安装摄像机设卡，对经过卡口的人员进行人脸抓３．２系统组成拍。前端摄像机将抓拍到的人脸图片通过计算机网络传输到监控中心人脸实时报警系统主要由抓拍机、人脸实时报警服务器、管理平台的数据库进行数据存储，并与人脸黑名单库进行实时比对，当发现可疑等设备组成人员时，系统自动发出报警信号，采用多种联动方式通知值班安保人人脸抓拍机：主要部署在各个卡口位置，需要严格按照指定位置进员。行安装。人脸抓拍机内置智能分析算法，实现对进出人员的人脸进行２系统特点自动捕获、跟踪、抓拍的功能。同时具备人脸

5、区域自动曝光功能，以适前端摄像机采用国内领先人脸抓拍机方案，人脸抓拍机内嵌人脸应各个卡口位置逆光环境下也能捕捉到较为清晰的人脸抓拍。抓拍功能，能对图像中的人脸进行自动抓拍和上传，减轻网络带宽和后人脸实时报警服务器：对人脸抓拍机传送过来的人脸照片进行建端服务器运算能力的压力，减少视频编解码过程对图像质量的损失，提模。同时实时和黑名单数据库的人员进行比对。支持抓拍人脸图片的升人脸图像质量。查询和检索。根据特定校园重点场所的卡口位置（如主要出入口、校门口、宿舍管理平台：Ｗｅｂ客户端，实现黑名单报警信息管理，抓拍图片的检门口、图书馆出入口）的环境特性，人脸抓拍机内嵌了人脸区域

6、自动曝索。光功能，能够根据外部不同场景以及光照变化自动控制调节曝光参数，３．３系统部署设计确保在逆光等情况下抓拍人脸仍较为清晰。３．３１安装位置选择采用动态多级管理的方案，每个站点部署一套，中心统一对下级做在校门人行门禁进口配置人脸识别摄像机，考虑到出入口通道口管理、查询、检索等工作，避免所有数据传往上级造成的网络压力，便于的宽度一般为１－２米左右，用于比对分析的人脸图像中的脸部特征要横向扩展．清晰可见，因此采用２００万的高清相机和补光灯构建前端人脸抓拍系服务器采用分布式管理，部署方便．统。以保证对于校区出入口通道处全天候的人脸清晰抓拍，同时拍摄支持对接入人脸抓拍机

7、识别性别、年龄段、是否戴眼镜的属性到的图像中的人脸区域像素保证不小于８０８０，如出入口道路宽度超３系统方案过５米需加装摄像机。３１系统功能摄像机设在通道正前方，正面抓拍人脸，左右偏转＜３０°，上下偏转（１）人脸抓拍：能够对经过设定区域的行人进行人脸检测和人脸跟＜１５°。踪，并形成该行人的特定轨迹，然后利用人脸质量评分算法从人脸轨迹建议架设高度ｈ大约２０－３５米左右。中筛选出最为清晰的人脸图像作为该行人的抓拍图像。可根据用户需推荐摄像机的俯视角度α＝１５度。求设置抓拍次数。３．３２摄像机选择（２）采用前端摄像机实现自动人脸抓拍，摄像机内嵌人脸