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人脸识别闸机解决校园学生出入安全问题

个人身份确认是社会较为普遍的基本需求，自古以来面相是确定人身份的重要依据人脸识别翼闸。计算机人脸识别技术是一项非常具有挑战性的任务，迄今为止计算机人脸识别的准确性依然受到光照条件、人脸的姿态、表情等因素的影响[1]。相比指纹、虹膜等生物特征的身份鉴别技术，人脸图像信息的获取可以在非合作条件下完成，因此该技术在业务中的应用需求非常大。近年来，随着深度学习等新理论和方法的突破，人脸识别技术的准确性有了大幅度提升。

如何创造一个安全的、数字现代化的、智能化的校园，安全管理有着十分重要的意义。人脸识别技术是基于人的脸部特征为信息源进行身份验证的一种生物识别技术，用于闸机上是为了方便人们快速开闸。

通过人脸识别闸机，可以监控公寓出入流动人员。人脸具有不易的特性，特别是人脸检测技术的不断进步，普通照片、无法欺骗门禁系统，而换造型、普通妆容、脸型胖瘦，也不会对识别结果造成太大的影响。总的来讲人脸识别管理系统，以刷脸作为进出门的“钥匙”，不但给人们出入带来便捷，而且更是有效降低公寓人口流动管理成本。

不过，公寓、酒店这些行业，由于房间门较多，如果用人脸识别终端的话，成本造价往往太高。而通过前端检测抓拍结合后端识别的猫眼锁，可以把整个人脸识别门禁成本降低，便于在公寓和酒店大规模的和应用。而且被动式识别功能也相当重要，即是需要人为触摸才能开启人脸识别功能，避免了人员误识别的尴尬和管理麻烦。而且猫眼锁类人脸识别终端不但大大降低了成本，而且解决了功耗问题，性价比较高，安装和后期维修都十分简单。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

总体设计思路

     人脸识别系统是基于建立“以员工为服务对象、以企业管理为目的，以多种信息化技术为管理手段、结合以人为本的服务理念，实现一脸认证通过考勤、进出权限认证、用餐认证等综合管理系统”的总体设计思路。

2、总体结构

     在系统的总体结构设计上，充分考虑现状以及未来的系统扩展需求，采用多接口、开放式框架设计。

     该人脸识别系统中心平台是核心层：由中心数据库，人事管理、系统管理等各类模块组成，主要对系统各类应用子系统和硬件终端进行综合管理，管理业务流和数据流。

应用子系统模块：子系统是微笑通系统的应用服务层，提供该系统的各类应用功能管理，包括食堂消费、门禁、考勤、会议签到、访客管理、车辆出入监控等子系统。通过专业定制的汉王人脸识别设备采集员工在终端发生的各类信息，通过计算机终端，管理各类信息，为及员工提供与人脸识别相关的各类服务。

      第三方应用接口：该系统提供规范的接口，开放的通讯协议，方便第三方人事管理系统，OA办公系统等通过统一的应用接口访问微笑通中心平台，实现数据共享数据交换。

动态人脸识别终端产品特性· 动态人脸识别终端双摄防伪，各类照片在各种载体上的；

· 人脸识别终端夜间红外、RGB双补光；

· 动态人脸识别终端支持外接二维码扫描器、（目前只支持新中新DKQ-A16D）；

· 动态人脸识别终端支持串口、韦根26输出，输出内容支持配置；

· 动态人脸识别终端采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

· 动态人脸识别终端支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、1万条识别记录（含现场抓拍照片）；

· 动态人脸识别终端人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%；

一、立柱人脸识别闸机应用场景：

适用于办公区域、酒店、通道闸机、写字楼、学校、商场、商店、社区、公共服务及管理项目等需要用到人脸门禁的场所。

二、立柱人脸识别闸机产品特性：

支持光敏传感协同的夜间补光；

支持串口、韦根26、34输出，输出内容支持配置；

采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、100万条识别记录（含近1万张现场抓拍照片）；

人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%；

识别速度快，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）人脸比对耗时0.2ms（1000人库，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）；

支持陌生人检测，陌生人等级可配置；

支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；

支持HTTP方式的接口对接；

支持公网、局域网使用部署方式；

支持屏幕显示内容配置；

支持识别距离配置。