人脸识别系统-人脸识别-劲松智能

一、概述

本软件主要是用于智慧校园、智慧工厂等的宿舍管理，配合人脸门闸或者人脸抓拍机，

可以实现宿舍进出人员的分析和统计。 二、名词说明

场景：本软件把人脸门闸或人脸抓拍设备安装的位置成为场景；实际使用中，可以灵活

的把握；比如在有多个闸机的门口，智能人脸识别，我们可以定义每一个闸机为一个场景；再比如对于有多

个出入口的场所，我们可以定义每一个出入口为一个场景。

设备：是指安装在出入口的人脸闸机或者人脸抓拍机。

人员：是指从闸机或抓拍机进出的人。针对学校场景，人员主要类型有教师、学生、职

工；任何没有录入系统的人都成为访客。 三、使用前准备

软件使用前，需要安装好人脸闸机或者人脸抓拍机；然后根据实际的应用环境分配好 IP

地址，并将设备的上报服务器地址设置为安装本软件的机器。（如果设备不能主动上报，需

要在软件中将设备地址设置好。）

软件进入需要输入用户名和密码，缺省的用户名为 admin，密码为 123456

劲松智能人脸客流智能一体机能对正面人脸、***背面、侧影均进行抓拍，常规场景下抓拍率高达98%，去重率则达到99%。

在智慧商业应用领域，首先必须明确的是：人脸抓拍≠行人计数

1、在商业应用的高密度人口流动场所，并不是所有人都会露出脸来，没有露脸的人同样需要进行抓拍

2、对正常露出的人脸，需要对人脸进行去重“去重”，是人脸抓拍产品的重要指数，表示一张脸在画面的观测周期内只抓拍一次，对于这个去重率高达99%的产品而言，人脸识别，这不是一个问题，而“准确去重”则是个比较大的挑战，是指即使某个人在画面中消失了，短期再次出现还是会被去掉，人脸识别监控系统，从而大大减少了诸如徘徊和推销行为等对客群分析系统的干扰。龙华广场盛大开业当天进行的压力测试。当天一个门就涌入五万余人，而人脸客流智能一体机在这种极端场景下，交出了97.5%的抓拍率答卷

人脸识别技术包含三个部分：（1）人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法:①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸③样品学习这种方法即采用模式识别中人工***网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。（2）人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。（3）人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，人脸识别系统，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。