山东华瑞电子有限公司

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来人脸识别管理系统，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

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。

门禁系统

   门禁管理系统是以人脸识别为开门工具，配合计算机管理系统，实现房间分类、出入纪录、时间统计、防盗报警等安全管理。

   门禁管理范围：所有需要控制人员进出的场所，包括办公楼、机房、财务室、资料室等等，不同的地方可以采用不同的门禁设备，实现上可以采用相同的控制软件。

   办公室门禁将所有单元大门进行网络化连接，并且通过一定数量的门禁控制器将所有门识别终端进行统一管理，通过统一的数据采集验证接口，制定相应的门禁规则、完成系统的黑白名单，实现办门禁系统的智能网络化的统一管理。

   停车场管理以人脸识别权限替代原有卡权限，完成停车场改造或新建停车管理系统，系统设定有效识别距离为1.5米，进出停车场时，打开车窗扭头对向摄像头，即可识别权限通过，安全性及操作方便性远高于持卡停车。

   访客管理系统安装在机关大门保安室，可以对临时进出人员数据跟踪管理。也可以授权访客进出某办公室；控制外来车辆进出等；系统通过查询和统计规定时间内在采集点的读卡记录，对数据进行相关处理，生成进出报表，实现安防管理。

（5）食堂用餐系统

   根据机关食堂多为统一配餐的特点，人脸识别用餐系统设计为计次餐饮，全部采用实时消费方式，可充分利用的硬件资源，在原有网络系统接入人脸识别收费终端，用餐时只要微笑面对终端，机器根据内部权限即可判定该用餐者是否为有权限用户，发出警示，绿灯表示通过，红灯表示无权限；上位机软件根据消费次数完成员工的用餐报表。

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%；

①特征向量法 该方法是先明确眼、鼻头、嘴巴等面像五官轮廊的尺寸、部位、间距等属性，随后再测算出他们的几何图形特征量，而这种特征量产生一叙述该面像的特征向量。 ②面纹模板法 该方法是在库文件存储多个规范面像模板或面像模板，在开展核对时，将取样面像全部像素与库中全部模板选用化有关量量度开展配对。除此之外，也有选用系统识别的自相关互联网或特征与模板紧密结合的方法。