人脸识别监狱管理系统

人脸识别监狱管理系统（精选8篇）

篇1：人脸识别监狱管理系统

人脸识别监狱通道管理系统一、概述

人脸识别技术简介

随着高科技的蓬勃发展，人体特征分析技术已经作为身份快速识别及视频监控等领域的最新增值点与应用点，在身份识别、智能安防、智能监控、出入管理、证卡认证等方面发挥巨大作用。

面部检测识别技术，是利用计算机图像分析、模型理论、人工智能及模式识别技术的非接触性高端模式识别技术，其可完成从复杂的图像场景中检测、检出特征人像信息，并进行匹配识别的智能分析过程。

面部识别的流程如下图所示：

二、人脸识别监狱通道管理系统需求

随着计算机和网络技术的推广应用，信息化管理的新思路也开始进入到监狱管理的实践之中。根据司法部监狱安防技术要求，加强对出入监狱人员的管理和控制，提高监舍监管安全，提高监狱的安全技术防范水平和信息化管理水平，实现监狱管理的数字化。监狱是强制管理违法犯罪人员的场所，是实现社会治安综合治理的最重要环节之一。随着新一轮数字化监狱系统的改造升级，监狱管理正在朝着网

人脸识别监狱通道管理系统

络化、信息化、数字化方向快速发展。数字化监狱通道管理系统的建设可由视频监控、人像识别、出入口管理、周界报警、巡更管理、监舍对讲和进出通道管理、服狱人员定位等几部分组成。

而监狱通道出入人员身份快速识别及看守所安全方面的管理要求，具备非接触特点的人像生物特征识别技术，可以依靠常规的视频图像获取设备快速进行人员身份识别及陌生人预警等功能，满足监狱、看守所等特殊场所的管理要求及安全管理要求。场所现状及人脸识别需求：

滚闸门1滚闸门3出卡机进门闸门4B门出A门进值班室值班民警(还卡处)B门进滚闸门2A门出出门

监狱/看守所通道示意图

1.进入监狱通道时，临时人员需由1个狱警带队并从出卡机取卡方可进入； 2.临时人员在值班室办完手续后并进行人像注册，进入A门进区域，需进行刷卡人像识别验证，如果不是带队狱警所带入的人员，系统报警。禁止开启启B门出；

3.出滚闸门2时，临时人员需刷卡人像识别验证，如果不是带队狱警带入注册人员，系统报警，滚闸门2禁止开启。

4.离开人员在值班室办完离开手续后，出滚闸门3需再一次刷卡人像识别验证，果不是带队狱警带入注册人员，系统报警，滚闸门3禁止开启。

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人脸识别监狱通道管理系统

三、人脸识别监狱通道管理系统

3.1系统架构

系统采用了最普通的IP摄像机与工业PC机及TCP/IP网为基础设备，配合人脸智能识别技术为核心，通过协议转换器，使系统在完成人脸识别的同时，也给道闸的闸机一个开关信号，同步开启人行通道的闸机，并且存储、分析所识别的人脸数据，生成统计信息与报表，主要构成：高清网络摄像机、读卡器、IC卡、门禁控制器、电控锁、服务器、PC机、高速局域网及人脸识别监狱通道管理系统。

系统应用架构分为三部分：

1、人脸采集与制证部分；主要用于通过照片信息或摄像机采集信息把来人身份信息及人脸信息建模、入库，并用于证件信息制作。

2、人脸识别与闸机触发部分；主要通过IP摄像机采集将要通过人行闸机的人员的人脸信息，并跟库中人员信息进行比对，如果识别结果正确，闸机将开启，允许通过。如果库中没有人员人脸信息，则可以通过刷卡方式，开启闸机。

3、人脸识别结果统计与大屏显示；保存人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过大屏显示现场人脸识别情况及查询识别结果。

3.2系统应用部署

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人脸识别监狱通道管理系统

数据库服务器人像识别服务平台报警系统门禁控制器门禁控制器摄像机1摄像机2摄像机3摄像机4滚闸门2滚闸门3刷卡器1刷卡器2

部署说明：机房部署数据库服务器、人脸识别服务平台，前端部署显示端，出入通道设置4台高清网络摄像机和

滚闸门N台及IC卡读卡器数台。

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人脸识别监狱通道管理系统

其中：

1、高清网络摄像机：捕获人脸视频设备；

2、闸门：通过门禁控制器控制的闸门，软件系统通过给控制器信号来控制滚闸门的开关。当比对成功后，闸门自动开启

3、刷卡器：用于刷卡时读取IC卡信息；

4、数据库服务器：存贮人像信息数据库及基础信息数据；

5、人脸识别服务器平台：主要将前端摄像机传输过来的人像信息与数据库中注册人员信息进行比对，并将比对结果显示到屏幕上。

系统运行流程：进出人员通过安装于出入通道的高清网络摄像机，系统自动检测并采集人像图片，建模后传送至人像识别服务平台与后台人像数据库信息进行比对，并将比对结果输送到显示屏显示，同时发送信号到门禁控制器进行滚闸门自动开启，非库内人员，则滚闸门关闭，并进行报警。

狱警刷卡B门进出门人员刷卡取卡登记出门人员刷卡失败人像采集注册人像比对成功失败人像比对报警成功报警狱警刷卡开启A门进滚闸门2开启出滚闸门2滚闸门3开启出滚闸门3进门人员刷卡狱警刷卡开启A门出还卡出门报警失败人像比对成功办理出门手续狱警刷卡开启B门出 第4页 /共 12页

人脸识别监狱通道管理系统

3.3系统功能设计

人员信息管理

1、人员基础信息管理

实现监狱干警及需中、长期进出监狱大门通道人员的基础信息管理功能，包括人员基本信息的新增、修改、删除、查询维护及进出人员的IC卡发卡管理。

2、人像信息注册

实现监狱干警及中、长期进出通道人员的视频人像信息注册功能，系统采集注册人员的人像信息，建立监狱正常出入通道人员的识别比对人像库。

值班人员信息管理

1、值班人员基础信息管理

实现监狱进出通道看守值班人员的基础信息管理功能，包括通道看守人员基本信息的新增、修改、删除、查询维护及通道看守人员的身份IC卡发卡管理。

2、值班人员登录确认

实现监狱进出通道看守值班人员的系统登录确认功能，通道值班人员在接班后，首先必须使用自己的登录帐户与登录密码登录系统后才能使用。

系统自动记录通道看守人员的人工确认记录信息（值班员姓名、放行时间等）。

3、值班人员交班信息 硬件管理

1、摄像机设备管理

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人脸识别监狱通道管理系统

实现对现场安装的摄像机进行管理功能。包括摄像机基本信息的新增、修改、删除、查询维护。

2、刷卡机设备管理

实现对现场安装的摄刷卡设备进行管理功能。包括刷卡机基本信息的新增、修改、删除、查询维护。人像身份识别验证

1、临时人员发卡注册

实现监狱临时进入通道人员的发卡及人像注册功能。临时进入人员首先取一张临时通行卡（系统事先已编好一组指定号段），在得到值班人员身份确认后，由值班人员对临时人员进行人像采集注册。

2、出监人员身份识别验证

实现监狱出通道人员的视频人像识别验证功能。出通道人员包括临时人员，走入通道时，在该人员刷卡时，系统自动跟踪采集人像，并识别该人员的身份信息。一旦识别通过，报告被识别人员姓名，系统自动把识别结果显示在安装通道屏幕及值班室监控视频上，狱警通过人工识别确认无误后开启门禁，同时发出人员身份验证通过的提示声音或信号提示。

3、带队狱警放行确认

实现带队狱警确认开启门禁功能。在出监人员人像身份识别验证通过后，必须再进行带队狱警人工确认才能开启门禁。

4、出入日志信息查询

实现监狱出入通道通行人员的日志信息查询功能，实时按时间段、临时人员信息、人员类型、值班人员等信息字段的组合查询功能，实现系统审计功能。陌生人预警

1、陌生人报警管理

实现监狱陌生人的识别预警功能，系统自动采集识别视频监控范

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人脸识别监狱通道管理系统

围出现的人像信息，一旦发现无法识别人员，系统自动采集该人员的人像信息并展示在值班看守人员的报警界面上，提示看守值班人员警示与确认。系统维护管理

1、用户管理

实现系统的使用用户信息管理，包括用户的基础信息、用户的登录信息、登录口令等数据内容。

2、用户权限管理

实现系统用户的权限管理功能，管理系统使用用户的操作权限与数据权限，实现系统用户角色的定义，用户角色权限的管理，用户所属角色维护等功能。

3、数据字典管理

实现系统基础数据字典的维护管理功能。

4、系统参数配置管理

维护系统的系统参数配置数据信息，管理系统各个控制字段配置信息，如人员类型、人像采集参数等。

四、公司简介

河南海一电子科技有限公司成立于2010年，是一家专业从事计算机软件开发、电子产品开发，生物识别技术研发的的高科技企业，第7页 /共 12页

人脸识别监狱通道管理系统

主要从事公安、银行、电信、旅店业、娱乐业等多个领域的应用软件、硬件研发、系统集成；在福州、西安、无锡等地设有分公司。公司致力于生物智能科技方面的技术研究，联合海外研发机构协同研发顶尖的人像识别技术，并同省内多家高校广泛深入的合作，不断最求与提升核心技术竞争力。公司秉承“海纳百川、一秉虔诚”的理念，始终坚持以人为本、恪守诚信、凝智聚心，有德有情。努力打造成立足于河南、面向全球高速发展的高科技企业。

河南海一电子科技有限公司基于人像生物识别技术针对不同的行业特点和需求成功研发了诸多行业的软、硬件产品。生物识别技术系列产品：

人脸识别技术--公安行业应用：

1、人脸识别技术—人证识别系统；

2、人脸识别技术—重点场所人脸识别追逃系统

3、人脸识别技术—卡口人证识别身份确认系统；

4、人脸识别技术—人证识别访客登记系统 人脸识别技术—金融行业应用

5、人脸识别技术—金融、证券交易人证识别身份确认系统 人脸识别技术—海关、港口、机场应用

6、人脸识别技术—人证识别身份核查系统 人脸识别技术—校园安全

7、人脸识别技术—校安通

8、人脸识别技术—高校学生智能考勤验证系统； 人脸识别技术—企事企单位应用

9、人脸识别技术—智能考勤系统

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篇2：人脸识别监狱管理系统

【关键词】三维人脸识别监狱出入口管理系统

引言

监狱是国家的刑罚执行机关，也是关押罪犯的主要场所。由于其本身的特殊性，对安全管理有着特殊的要求。监狱AB门是进出监狱监管区的必经之地，必须进行严密监管。传统的AB门进出都是采用IC卡与值班干警肉眼识别相结合的方法，这种方法存在一定的弊端，值班人员夜间疲劳、值班人员责任心等各种因素均很大程度上影响着监狱监管安全[1]。监狱外来人员繁多、成分复杂，传统的人工管控方式逐渐满足不了监狱的高安全性要求，所以采用新的现代化技术防范手段对提升AB门的监管力度有着重大而深远的意义。

近年来，生物识别技术得到了越来越多人的认同。由于每个人的生物特征与他人相比，具有在一定时期内不变的稳定性和唯一性，不易进行伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定更安全、准确、可靠。作为人类生物特征中最重要的一种，人脸反映了很多人类个体重要的信息，是人们区分不同个体最直接的辨别对象，因而人脸识别自出现以来就受到了研究人员的高度重视，目前已成为基于生物特征识别技术的身份认证中最主要的方法之一[2]。人脸识别以非接触的方式获取识别对象的人脸图像，成功获取人脸图像后，计算机自动将其与数据库图像比对，完成识别过程。与其他生物特征识别技术相比，人脸识别技术具有主动性、非侵犯性和隐蔽性等许多优点，因此更加适用于各种安全防卫工作[3]。在这种背景下，采用先进的人脸识别技术，针对监狱高安全级别单位，推出监狱人脸识别出入口管理解决方案，有效控制进出人员的真实身份，具有重要意义[4]。

二维人脸识别起步较早，并已经取得了巨大的成功，目前已在多个领域使用[5]。然而，二维人脸识别也存在着一些缺陷，主要有以下几点[6-9]：①光照：光照强度的变化和光照不均匀都会对二维成像带来影响。②脸部姿态和表情：人的脸部姿态和表情的变化是影响人脸识别的主要因素。③遮挡物：眼镜、接听电话等面部遮挡物会显著增大二维人脸图像辨识的难度。由于上述原因，二维人脸识别技术的易用性和可靠性大为降低，三维人脸识别也正是在这种形势下提出的。三维人脸数据的优点在于带有人脸的原始几何信息，不受光照和表情等因素的影响[10]。目前，三维人脸识别已经成为了国际人脸识别领域研究的热点。

一、国安光电GA-FRS-H1型三维人脸识别系统

三维人脸识别是指将采集获得的待识别对象的脸部三维形状数据作为识别依据，与库中已知身份的脸部三维形状数据进行匹配，然后得出待识别对象身份的过程[11]。三维人脸识别流程可以抽象成四个模块，如图1所示。

图1三维人脸识别流程

1.数据获取模块

数据获取模块主要是获取三维人脸数据，并对应人脸识别单元。人脸识别单元本质上是一台近红外结构光三维扫描仪，扫描仪投射出结构光束，照射到人脸表面，由于人脸的凸凹不平而产生相应畸变，这些畸变后的光束再反射回扫描仪。三维人脸扫描仪会准确记录下这些畸变，将其转换成三维点云数据，传递到数据处理模块。

2.数据处理模块

数据处理模块对数据进行去噪处理，采用基于点云数据的三角曲面插值理论和方法，对采集到的点云数据进行曲面拟合和优化重构，并进行光滑和优化处理，以及人脸切割及姿态归一化等步骤，得到三维人脸模型。

3.特征提取模块

特征提取模块主要提取脸部的特征信息，提取原则为信息尽量从人脸刚性部位（鼻梁、额头、下巴、眼角等）提取，因此首先提取脸部的特征点(内眼角，鼻尖，鼻根等)，在此基础上提取出四条特征线，分别为过对称面的侧影线、眼睛下侧的水平曲线、鼻尖区域曲线以及嘴唇中间水平曲线，如图2所示。由于面部特征是通过空间曲线信息构成的，对光线的依赖自然就消失了。在几乎没有光线的情况下仍然正常工作。

图2脸部曲线特征信息

4.检索识别模块

检索识别模块将获取的三维脸模同三维人脸模型库中的脸模比对、识别，在这一模块中，良好的寻优算法是决定系统工作快速性的关键。

二、监狱三维人脸识别出入口管理系统需求

监狱作为一个高安全的特殊区域，门的控制和管理至关重要。为规范监狱AB门进出，一般可以将进出监狱监管区的人员分成四种：服刑人员的家属和朋友、车辆驾驶员、公安干警等警务人员和工程队施工人员。

1．三维人脸模型库的建立

为了提高三维人脸识别系统的可靠性和安全性，首先要建立三维人脸模型库，每位人员的数据库信息采用统一的格式。

外来人员第一次进入监区时，必须持本人身份证等有效证件到登记处登记，进行三维脸模信息和二维彩色人脸照片信息的采集和录入，同时系统会自动将三维人脸模型信息、二维彩色人脸照片信息和身份证信息绑定起来，存储在后台数据库中。同样，所有的服刑人员也必须进行三维脸模的登记。

下面以服刑人员家属进出监区为例说明进出监管区流程。

2．进入监管区流程

家属由会见家属通道进入监管区。家属首先进入A门，将身份证放在人脸识别终端上的身份证读卡器上确认，同时进行三维人脸识别，并在值班室显示器上显示其个人信息。二者信息符合方可通过蝴蝶闸，之后，由值班人员换发IC卡，并打开B门，家属进入监管区，如图3所示。

图3家属进入监狱监管区流程图

3．离开监管区流程

家属来到B门，向值班人员换回身份证，然后将身份证放在人脸识别终端上的身份证读卡器上确认，同时进行三维人脸识别，两者相符方可通过蝴蝶闸，由A门离开监管区，如图4所示。

若离开人员与进入人员不同，由于三维人脸识别系统的高精度和高可靠性，可以迅速识别出二者的不同，从而向警务人员发出警报，防止逃狱的可能。

图4家属离开监狱监管区流程图

三、监狱三维人脸识别出入口管理系统

根据监狱出入口管理系统的需求，设计三维人脸识别系统，其结构如图5所示。

图5三维人脸识别系统结构示意图

1.三维人脸扫描仪

三维人脸扫描仪对应数据获取模块，主要功能是获取高品质的三维人脸数据。

2.第三方接口模块

提供完整的交互功能，通过开关量接口来对二维摄像机、指示灯等设备进行控制。

3.LED光带

LED光带主要用于补光，保证二维摄像机能捕捉到清晰的人脸图像。

4.二维摄像机

二维摄像机用于捕捉二维人脸图像，并将二维人脸数据发送到计算单元。

5.指示灯

指示灯用于指示系统运行状态是否正常、人脸识别结果是否成功。

6.液晶显示屏

液晶显示屏共显示四个部分的内容，分别为三维人脸模型信息、二维人脸彩色照片信息、身份证信息和登记信息提示（或识别信息提示）。外来人员登记界面如图6所示。

图6外来人员登记界面

7.身份证读卡器

用于读取身份证存储的信息，以便在登记人员信息时，与获取的三维脸模及二维彩色人脸图像进行匹配和绑定；或用于进出人员控制时，方便调出相应人脸数据库，进行比对、识别。

8.计算单元

计算单元主要功能如下：接收从识别单元传来的人脸数据，重建三维脸模，与已登记的三维脸模库中的模板比对、识别，并将结果输出到主机。

9.主机

主要功能是：运行软件程序，同显示屏等设备数据通信，记录、存储来访人员行为信息，进行访问控制等。

四、结语

监狱三维人脸识别出入口管理系统将三种鉴别信息，即三维人脸模型信息、身份证信息和二维彩色人脸照片信息匹配、绑定起来存于后台数据库中，方便识别和查阅。

建立每位服刑人员及其探监人员的三维脸模库并将其与身份证信息、二维彩色人脸照片相匹配后，上传至公安大平台数据库，实现数据共享，有助于公安机关对二次犯罪人员的调查和精确抓捕，有助于挖掘服刑人员犯罪行为背后可能的“真正元凶”或“利益共同体”。

监狱作为国家的刑罚执行机关，担负着预防和减少犯罪、维护社会安宁和稳定的重要职能。GA-FRS-H1三维人脸识别出入口管理系统，能有效防止外来人员和非授权工作人员的进入，提高对接见人员的资格识别和审查效率，最大限度地减少人为疏忽、徇私枉法等因素造成的管理上的漏洞，对进一步规范服刑人员亲属会见制度起到积极作用。

参考文献

[1]王德慧.基于视频的人脸识别技术在监狱AB门控制系统中的应用与研究[D].广州：中山大学，2013

[2]肖云.基于3D人脸识别研究的探索[J].电脑知识与技术，2011，3(09)：2136-2137

[3]蔡泽民.人脸识别：从二维到三维[J].计算机工程与应用，2011，47(11)：155-159

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[5]ZhaoW,ChellappaR,PhillipsPJ,etal.Facerecognition:Aliteraturesurvey[J].AcmComputingSurveys(CSUR),2003,35(4):399-458

[6]杨吉祥.二维及三维人脸识别方法研究[D].重庆：重庆大学，2013.[7]LiuC,WechslerH.IndependentcomponentanalysisofGaborfeaturesforfacerecognition[J].NeuralNetworks,IEEETransactionson,2003,14(4):919-928

[8]明悦.基于不变性特征的三维人脸识别研究[D].北京：北京交通大学，2012

[9]周维.二维人脸识别方法研究[D].杭州：浙江工业大学，2009

[10]柳杨.三维人脸识别算法综述[J].系统仿真学报，2006，18(S1)：400-403

篇3：人脸信息识别门禁系统

关键词：门禁系统,人脸识别,图像处理,信息识别

众所周知, 如今的大学校园宿舍经常会出现安全问题, 比如财物失窃、火灾等。人脸信息识别门禁系统就是从这一问题出发, 结合一些先进的技术和理论知识完成这项设计的。

该系统的核心技术是人脸信息识别, 这项技术在市场上也有相关的应用报道, 例如电脑开机密码、手机密码等。其原理就是开发一款软件, 利用这款软件记录人的脸部特征, 包括一些细微的特征, 并且加以存储。在使用过程中, 当系统感知到与所储存信息的相似信息后, 系统就会起到作用, 否则则视为无效信息。要想实现上述过程, 就需要借助数字图像处理软件。图像处理的任务是获取客观世界的景象, 并将其转化为数字图像进行增强、编码、恢复和压缩等处理, 将一幅图像转化为另一幅具有新意义的图像。为了方便使用, 处理数字图像的过程分为以下几步。

1 图像获取

利用摄像头获取自然界的图像, 并用电脑将其显示为模拟图像信号。这里, 图像的获取又被称为图像采集。图像采集工作是十分重要的, 保证原始图像的高质量会大大减轻后期处理工作的工作量。一般情况下, 在设置相关数据时, 会采用1个通道1个摄像头的方法, 这样有利于后期图像处理工作的顺利进行。经过测试后发现, 当摄像头平面的法线与水平方向夹角设置为20°~30°时, 所获取的图像相对而言更加清晰。

2 数字化

数字化的任务是将获取到的图像通过ADC (数字转化器) 转化为原始数字信号, 以便于数字存储和计算机处理工作。一般情况下, 自然界的图像是以模拟形式出现的, 只有将模拟图像数字化, 计算机才能灵活地处理图像。

3 图像增强

这个步骤的主要作用是改善视觉不佳的图像, 突出图像中大家会感兴趣的部分, 例如, 提高清晰度, 使细节更加明显, 亮度、色彩等更加突出。图像增强可以改变原来图像全部或局部的亮度、色度分布等参数, 在系统中体现出获取到的人的面部信息。

4 图像分割

图像分割主要是将目标从背景中分割出来, 它可以为图像分析和图像理解作准备。图像分割是指把图像分成互不重叠的区域, 并提取出人们感兴趣的目标的一种技术。实际图像中的景物情况各异, 需要根据实际情况选择合适的方法, 而分割结果目前还没有统一的标准来判别。门禁系统是利用在获取图像中部进行分割的手段获得一个近似的结果。

经过上述处理, 利用摄像头获取的图像能够清晰地反映出人物的面部特征, 以便进行信息比对。

5 图像识别过程

图像识别过程的原理是基于特征点的识别算法。在提取图像的过程中, 将人脸特征用一组特征几何向量来表示, 识别归结于特征向量之间的匹配。在处理图像的过程中, 可以提取面部较为特殊的几个特征处, 比如鼻子、耳朵、眼睛和嘴巴等, 利用它们构造几个特征向量, 并对其进行归一化运算。将图像信息转化为数字信息有利于图像识别。

人脸信息识别门禁系统的辅助部件是1台用来存储信息的电脑和获取信息的摄像头, 利用电脑来存储人经过数字图像处理后的脸部特征信息, 比如一栋宿舍楼的所有人的脸部信息, 当人出现在预设范围时, 利用摄像头获取需要的信息, 并处理图像, 然后将其传输到电脑中与已经存在的信息进行比对。该系统的执行者是门禁装置, 现在普遍使用的是拉伸门。当系统获取信息后予以通过, 门禁打开;不予通过, 则门禁不动。

参考文献

[1]郑阿奇.MATLAB实用教程[M].北京:电子工业出版社, 2011.

[2]胡学龙, 许开宇.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社, 2006.

[3]Rafael C.Gonzalez, Richard E.Woods.数字图像处理 (MATLAB版) [M].北京:电子工业出版社, 2005.

[4]刘达.数字电视技术[M].北京:电子工业出版社, 2007.

[5]崔屹.数字图像处理技术与应用[M].北京:电子工业出版社, 1997.

篇4：人脸识别监狱管理系统

关键词：人脸自动识别系统；方法；几何特征

中图分类号：TP391.41

1 人脸自动识别系统

人脸识别通过存储的数据的特征来鉴别多个人的身份，类似与指纹识别技术，但是相比而言较为复杂。人脸自动识别系统主要包括人脸检测定位以及识别提取特征并匹配的两个重要环节，下图1为你工作模式。

图1 人脸自动识别系统

1.1 人脸检测与定位

人脸检测与定位是人脸自动识别的开始，其判断图像中是否存在人脸。然后将人脸从图片背景中分离开来，确定人脸在图像中所取的位置。在某些控制拍摄条件的场合，背景相对简单，定位比较容易。背景较为复杂的适合，获取人脸将受到一定程度的影响。影响人脸识别与定位的主要因素包括：其一，人脸所处的位置以及尺度上的变化，其二，脸上的装扮以及发型的更改都会对结果的准确性造成很大的影响，其三，图像噪声影响。

1.2 特征提取与人脸识别

特征提取和人脸识别是自动识别系统的核心部分，其主要分为三个部分的图像处理、特征提取及识别。为使得图像处理的准确性能够达到适用性的要求，就需要对图像的特征信息处理。目前常用的处理方法是几何归一化处理，几何归一化是指根据图像的人脸定位，然后进行对比规模，将位置调整到相同的尺寸和相同的位置。灰度归一化是使用照明补偿等处理方法，解决照明的变化对人脸检测的影响，也就是降低光线影响导致的准确性下降的问题。特征提取：根据不同的识别方法，采用不同形式的提取。基于几何特征的识别方法，在识别的过程中，需要提取特征点和特征点作为基准结构特征向量。在统计识别方法基于特征脸，脸是完成相关矩阵的提取图像特征。模板匹配方法，特征提取相关系数作为人脸识别的基础。特征提取的人脸识别的过程，需要待识别图像和数据库中存储的数据匹配，如果满足识别的特征值则完成识别工作。

2 人脸识别方法的研究

2.1 基于几何特征的人脸识别方法

基于几何特征的人脸识别方法主要是通过检查面部的性质特征来确定的，通过检测面部形状特征以及其相对位置，获得相对位置的参数，这样就能得到特征矢量，每个人的特征矢量是不同的。在进行人脸识别的过程中，将这些特征矢量与库中已知的脸的特征矢量相互比较，就能够匹配出个人信息。Roder对此种识别方法的精确性进行了研究，试验结果较差，这表明几何特征的人脸识别方法的精确性有待提升。Yuille的弹性模板的人脸检测方法采用的是可调模板，当模板在待测图像上移动的时候，能够动态的调整参数。这样就能够检测出大小、偏移不同的人脸。但是其并不是尽善尽美，弹性模板的轮廓必须根据待测人的脸型来设计，不然结果的准确性也难以保证。同时在进行检测的时候，因为需要进行全面搜索，所以检测计算的时间较长，效率较低。基于几何特征的人脸识别方法对获得图像的质量要求较高，其要求特征点的定位需要非常的准确。人脸有一定的偏移或者化妆都会严重的影响到结果的准确性，目前这种方法仅仅用于识别过程中的辅助手段。

2.2 基于主元分析的人脸识别方法

基于主元分析的人脸识别方法最早由Sirovitch和Kirby引入。此种方法在特征脸识别中具有代表性。此种算法工作的时候并不是单独存在的，其与普通的模板算法一起工作。通过Turk等人的试验，此种算法具有较高的准确性，在关照不变的情况下，准确性能够达到95%以上，甚至人脸朝向出现变化的时候也能够达到85%以上的准确性。

特征脸（Eigenface）方法：特征脸方法是由Turk和Pentland等人提出，此种方法是识别的过程是人脸图像映射到特征脸上，然后对比分析特征空间的位置特征来达到识别的目的。根据下面公式1可以知道你方法原理，随机向量组成了包含人脸的特征区域，正交K-L基由K-L变换得到，然后具有人脸相似的形状的是其中较大特征值的基。人脸的识别与合成，正可以利用由这些基的线性组合所描述、表达和逼近人脸图像来完成。

式中：Xk为第k个图像向量，μ为本集的平均向量，N为样本总数。

特征脸方法中考虑到了图像直接的差异，其产生最大的特征向量，但是此种方法不能够有效的区分出差异的来源。外在因素和人脸本身都对结果准确性影响较大，所以此方法的局限性较大。

2.3 基于奇异值分解的人脸识别方法

基于奇异值分解（SVD）的人脸识别方法由洪子泉和杨静宇提出，基于Sammon最佳判断平面，建立了Baves分类模型。在使用此种方法的过程中，为了保证识别效果的准确性，往往将其与其他的算法进行组合使用。

2.4 隐马尔科夫模型（HMM）方法

隐马尔科夫模型（HMM）方法是较为经典的一种算法，此理论早在20世纪60年代就形成了。最早建立此种模型的是Samaria等人，判断人脸识别的好坏，往往取决于对原始信息的利用率，隐马尔科夫模型包含了人脸图像五个显著特征区域，此种做法具有高精度性的有点，但是确定就是需要储存的数据较多，而且人脸识别的速度较慢。

2.5 基于图像重建的人脸识别方法

人脸识别的准确性与光照和人脸偏移有着直接关系，其中光照的影响为甚。为了解决这两者带来的影响，需要采取基于图像重建的人脸识别方法。其一般可以分为以下两种情况：（1）根据对人脸的多角度拍摄生成人脸的三维模型，然后进行与数据库中的三维模型的对比，当二者特征值满足要求的时候完成识别。（2）根据二维人脸图计算出姿态偏转角度。数据库的图样进行偏转，然后进行匹配，这样准确性大大的提升。

3 结束语

人脸识别逐渐的成为考勤系统不可分割的组成部分，其复杂性决定了其难以适用单一的方法。所以一般采用多种方法组合，来提升识别的准确性以及效率。利用其它生物特征进行身份识别也是目前研究的一个方向。

参考文献：

[1]刘永信，李琳莉，巴雅日图.人脸识别方法综述[J].内蒙古大学学报（自然科学版），2009（04）：493-498.

[2]邹志煌，孙鑫，程武山.人脸识别技术产品的发展概况[J].视频应用与工程，2008（03）：91-93.

篇5：人脸识别上网行为管理解决方案

一、上网行为管理产品产生的背景

在Internet飞速发展的今天，网络已成为企业、个人的重要应用，但在应用当中，儿童使用电脑时长不受控制？机密文件密码保护易被破解？各种登陆密码记不住？电脑被偷窥？还有什么PC应用问题让你担忧呢„„为解决以上一系列的问题，基于人脸识别技术的上网行为管理产品应运而生。

二、人脸识别上网行为管理产品给用户带来的价值

人脸识别上网行为管理产品带来了全面的互联网行为管理解决方案。它能够通过“刷脸”登陆电脑系统、开启重要文件、远程教育者身份认证、养老金领取身份认证、宝贝电脑应用系统权限控制和时间控制„„

1、父母为电脑开机设置N多复杂密码，孩子总会轻易破解，如果采用人脸识别上网行为管理，不用设置任何密码，只需要“刷脸”身份认证，又能控制孩子上网时长。

2、基于人脸识别技术的摄像头不仅仅只是聊天的工具，更能你杜绝艳照门事件的发生

3、企业重要岗位或个人机密文件更多的是用密码保护，但很容易被破解。采用人脸识别上网系统，当你离开坐位时，屏幕会自动锁紧，返回坐位，电脑只会认识你，只有你“刷脸”才能打开电脑

管理人员刷脸进入系统

篇6：监狱虹膜识别门禁系统方案

随着社会科技经济的高速发展，监狱与金融部门的安保要求越来越高，特别是对于关押犯人的监控区域与办理现金业务的银行营业等场所，尾随工作人员进行越狱、盗窃、抢劫已经是监狱、银行犯罪中最常见的犯罪手段之一，即在工作人员打开进入第一道门或营业柜台内的门后，犯罪分子会挟持工作人员冲入第一道门或柜台进行犯罪。因此，此类场所一般的防盗门与门禁系统很难起到防作用，尾随抢劫的案例频繁发生，解决这个问题已成为公安部门与金融部门预防犯罪的当务之急。

智能防尾随虹膜识别AB联动门禁系统的出现则为此类特殊场所提供了一种简便易行、同时十分有效的安防措施，可有效的防止此类通过尾随进行犯罪的发生，已经广泛应用于银行、监狱等高安全需要场所。方案概述

“科技强警”的战略方针，正深刻地改变着传统的警务工作方式。监所门禁建设是“金盾工程”的重要内容之一，是实现监所管理现代化、保障监所安全的必要基础。

我国监狱目前时常发生的死亡、越狱事件，监狱安防技术亟待完善的重要性越来越受到社会的重视和关注，全新的监狱安防理念和技术应运而生。本方案根据某省大型监狱实际运用案例进行剖析阐述，介绍一个全新的数字化监狱安防系统。数字化监狱通道管理系统的建设可由视频监控、出入口管理、周界报警、巡更管理、监舍对讲和进出通道管理、服狱人员定位等几部分组成全程实时监控系统。

犯人越狱逃跑或非正常死亡，通常是犯罪分子或内部人员采用尾随或胁迫工作人员的方式逃出关押现场或进入机要场所进行犯罪活动，无论犯罪分子采取哪一种方式，要想逃出或进入现场，必须得先通过一至二道安全门。员工进入第一道门后必须要按照规范锁好第一道门才能进入第二道门，如进入第一道门后没按要求关好此道门，员工将不能进入第二道门，如何防止犯罪的发生，关键在于如何很好的控制安全门通道的权限以及将发生的警情迅速地传达给保卫部门或公安部门。

防尾随反胁迫联动虹膜门禁系统是指系统中的两道门具有互锁联动的功能，即当一道门被打开时，另一道门被锁闭，只有当两道门都关上时，通过身份验证，才能打开其中的一道门。同时，AB门之间设立成通障缓冲区，带有探测报警系统同时联动视频监控，试图非法通过此区域者必将触及本报警系统，未接近另一道门的情况下提前发现警情，从而进一步加强了尾随盗窃、越狱的发生。这套监狱防尾随虹膜识别联动门禁系统，根据犯罪分子采用尾随或胁迫方式出入关押现场进行不法活动的常用手段，结合某省大型监狱实际运用结果进一步剖析阐述，针对安全通道门的控制以及系统报警设计，是一种切合监狱门禁安全控制系统需求的虹膜系统产品，并在实际过程中得到运用于完善。

这套方案的价值就在于能够使监狱部门工作人员的日常操作更加规范，在规范操作的基础上，实现防止尾随、胁迫出入监管场所的目的，有效预防犯人越狱与非正常死亡事件的发生。

监狱作为一个安全系数要求较高的特殊区域，安全管理主要针对监狱大门、各监舍门、各通道、活动场所等控制和管理至关重要。

1、系统主要硬件组成部分：门禁控制器、虹膜识别仪、双签探测器、刷卡摄像机、通障闸机、视频监控器、电锁门磁等。

2、系统功能：

（1）双门双向互锁功能，要进出监狱通道的人员进行有效的虹膜识别才能通过两道门，进出每一道门都需要进行虹膜识别身份认证，其中任何一道门出现非法进出行为时均不能通过。一道门开启的情况下，另一道门被锁闭；当警情发生时，可紧急封门按钮，实现两道门的同时强制锁闭；当探测系统产生报警信号时，两道门同时强制封闭，此时无论采用何种措施均打不开门，只有当警报解除后，监狱控制中心通过管理软件来解除封闭，门才可以正常打开。通过管理电脑对进出人员的权限、进出时间以及进入方式进行管理，既安全又方便，起到双保险作用。

（2）防尾随管理：第一道门与第二道门之间设立缓冲通障区，加强人员进出控制力度，防止尾随者潜入非法通过其中一道门。通过第一道门后必须按照规定区域合法（限定人次刷卡识别）通过此缓冲区才可以打开第二道门，否则将被探测器捕捉后导致视频监控报警、双门互锁，从而无法通行，这种方式会大大降低防尾随进出的情况。

（3）刷卡摄像功能：在缓冲区域人员刷有效卡时，通道控器会自动拍摄刷卡者头像，抓拍图像保存在管理中心数据库留作案底，待出来的时候摄像机再次抓拍图像保存在中心数据库，跟第一次抓拍的图像进行对比，如果所有信息吻合,管理中心工作人员才可放行。

（4）移动探测报警功能：为了进一步提高防尾随功能，在AB门通道之间缓冲区安装红外微波双签探测器，防止尾随者非法通过缓冲通障区域试，否则就会触及到探测报警，门禁控制器驱动双门锁死，同时驱动视频监控报警，监控室人员迅速做出相应处理，检查尾随人员的真实身份。（5）反胁迫功能：遇到突发事件时监狱工作人员可能遭到罪犯的挟持被逼迫开门放行，此种情况下工作人员可以在读卡器上或虹膜仪上输入反胁迫码放行，在放行的同时报警信号已经通过通道控器传到管理中心，通知监狱相关人员做好营救准备。

（6）时段设置：24小时内可实现多个宵禁功能（时间可自由设置），常开或者常闭，刷卡开启门禁均无效，必须由值班干警确认后，手动开启门禁放行，此功能可以从时间因素上加强安防措施管理。

（7)系统自检功能：当出现自然或人为故意造成的通讯线路故障、损坏门体、锁体、识别终端异常、控制器断电、后备电池欠压等情况时系统管理端会及时产生相应的报警信号，使工作人员迅速做出相应处理。

(8)远程实时监控功能：AB联动门禁系统与缓冲区域通障系统在非法或异常识别通行的情况下，不但在本办公区域内均能实现对此的远程甚至异地的监控与相应的应对行为。

篇7：人脸识别监狱管理系统

人脸识别，大家都听说过，但是有点陌生，因为它还没有广泛使用，Win10系统也能使用人脸识别技术，但有条件：具备摄像头的联想电脑和使用联想VeriFace专用软件。如何使用呢?

步骤

1、双击setup.exe安装程序，点击 下一步 开始联想VeriFace 软件安装;

2、仔细阅读联想VeriFace 软件安装协议，如果您同意该协议，点击 接受 继续安装;

3、默认安装到系统盘C盘，点击 下一步 系统开始复制文件;

4、点 完成 ，完成安装，

双击桌面图标打开软件;

点击“启动Veriface”按钮可以启用或停用Veriface。

安全级别设置：安全级别越低，识别精度越低，识别速度越快;反之，安全级别越高，识别精度越高，识别速度越慢。 安全级别默认设置为中，人脸识别精度适中，检测时间适中(推荐使用)。当安全级别设置为高时，将开启真人检测。您可以针对具体的使用环境进行设置。

篇8：人脸识别监狱管理系统

1 关键技术

在Android系统下基 于Open CV的人脸检测实现需通过Android NDK工具集将利用JNI编写的本地代码组件嵌入到Android应用程序中、通过KPCA算法进行人脸识别来解除手机锁。所以整个实现过程分为两个步骤 :首先,利用Android应用程序框架编写Java端代码I最后通过JNI与Open CV接口编写本地C / C++代码,并利用Android NDK对其进行编译生成Java代码可调用的共享库,最后通过SDK生产Android应用程序。

2 系统设计

整个系统按以下四步进行 :图像采集设备、人脸图像定位程序(获取图像后对人脸从五官到轮廓的位置建模,确定采集对象的位置与要比对的图像位置相匹配)、图像预处理模块、提取图像特征、检索数据库(把提取的数据和数据库中需要认证的数据进行比对)、显示处理结果。

其中,人脸识别的过程是关键模块。首先对输入样本进行采集的图像采集阶段 ;随后对采集的图像做预处理,主要是对图像样本进行归一化处理,称为图像预处理 ;接下来是判断图像是否包含人脸的人脸检测阶段 ;若图像中含有人脸则对图像中的人脸进行特征定位和提取,称为特征提取阶段 ;随后是通过提取到的不同人脸之间的不同特征进行分类的人脸分类阶段 ;最后的阶段是通过图像中的人脸特征与其他人脸进行对比,确认和识别身份信息的人脸识别阶段。其中人脸检测、人脸特征定位与提取和人脸识别这三个阶段是人脸识别最主要的组成部分。

3 算法设计

3.1 Ada Boost 人脸检测算法

Ada Boost人脸检测算法是一种基于积分图、级联分类器和Ada Boost的方法在这种方法中使用Harr特征来作为检测人脸的关键特征,首先使用Ada Boost算法对样本进行训练优选出少量分类能力最强的Harr特征作为弱分类器,并将弱分类器组合成强分类器。在检测时,使用分层策略设计了一种基于级联结构的强分类器进行人脸检测。在整个检测算法中,Ada Boost是其核心内容。使用Ada Boost算法进行特征选择并建立强分类器的过程描述如下 :

1) 输入 : 训练样本集 {( x1,y1) ,……,( xn, yn) },其中xi为样本集中第i个样本,yi ={1,0},分别对应于正负样本,样本总数n,需要选择的特征个数为s。

2) 初始化样本权重 : w1, j =1/n。

3) 对t =1,……s,进行循环。

4) 输出强分类器 : H( x) = 1∑T t =1αtht( x) ≥1 2∑T t =1αt{ 0 otherwise ( 5)其中,αt = log( 1/βt) 。

3.2 KPCA 的人脸识别的算法

KPCA的人脸识别算法的基本过程为 :

1) 图像预处理 :将人脸图像的维数统一为256×256。

2) 图像曲波变换 :把人脸数据库中的每幅图像进行Wrapping的曲波变换,提取出曲波的第一层系数C{1},并把它排列成列向量,组成曲波特征T,其中采用尺度(scale=3) 和方向 (angle=8)。

3) 核主主元分析 (KPCA) :对曲波特征T采用多项式核主元d i j i j k(x , x ) = (x x +1)

分析的方 法,提取出主 成分 (train_features),作为最后的人脸识别特征。

4) 识别 :对于测试图像采用相同的处理方法求出特征 (test_features),采用最近邻法进行分类。

4 实现过程

软件实现过程示意图如下图所示。在Android系统下基于Open CV的人脸检测实现需通过Android NDK工具集将利用JNI编写的本地代码组件嵌入到Android应用程序中、通过KPCA算法进行人脸识别来解除手机锁,所以整个实现过程分为两个步骤 :首先,利用Android应用程序框架编写Java端代码,最后通过JNI与Open CV接口编写本地C / C++ 代码,并利用Android NDK对其进行编译生成Java代码可调用的共享库,最后通过SDK生产Android应用程序。

5 小结

当前,基于Android的人脸识别系统正在广泛的开发与应用,所采用的算法与技术也各不相同, 本系统的最大特点是 :第一,识别过程低内存控制 ;第二,实现隐私保护 ;第三,可对用户脸部进行实时识别。

摘要：当前随着基于Android系统的移动终端设备的广泛应用,以及图像采集设备的普遍集成,使得Android系统的图像采集设备除了具有照相、摄像功能以外,正在扩展新的实用型功能。其中,利用Android系统中的图像采集设备,开发人脸识别系统,使移动终端设备多了一种加密的方式。从硬件角度无需成本投入,软件方面需要进行基于Android系统的人脸识别系统的开发。该系统可以设置在用户的开机环节,也可设置在关键数据加密的环节,系统自动识别用户脸部头像,以使设备中的信息处于安全状态。文章研究了一种基于Android系统的人脸识别系统的设计与开发。