人臉的識別過程
一般分三步：
(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辨認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

人臉識別系統功能分析人臉識別系統以“人員軌跡查詢、身份確認、人員布控”三大業務需求為主線，結合“事前預警、事中布控、事后偵查”應用模式，從“搜人、判人、控人”三個維度規劃人像大數據應用系統功能，形成“人員蹤跡查詢、人員身份研判、人員布控預警”三大業務功能；同時輔以系統管理、移動應用需求，建立對應的“系統安全管理、人像“APP”兩大增值功能，將業務應用與人性化管理機制進行有機結合，創新基于人像大數據的綜合實戰化應用模式。
01人臉管理功能
1）名理。對名單庫及庫內名單進行管理。支持用戶新增、修改、刪除名單庫，也可以對庫內名單進行新增、修改、刪除等動作。2）資源管理。對布控點及布控點內的人臉采集攝像機/抓拍相機進行管理，可添加，修改，刪除抓拍機。
3）布控管理。支持添加、編輯、撤銷布控任務。可添加一條含布控名稱、布控對象、布控范圍（可地圖選點）、分時段閾值、布控原因的布控任務，并可通過輸入關鍵字對人臉布控進行檢索。
4）任務管理。支持對上傳記錄進行顯示、查詢及刪除操作。可顯示上傳圖片的記錄，并按姓名、證件號和建模狀態查詢查看建模的黑名單、總數、成功數和失敗數。
02人臉應用功能
可通過多種查詢方法，對人員信息、人員抓拍進行數據處理和分析，從而篩選出滿足提交的人員信息。
1）實時抓拍。
基于前端高清攝像機或人臉抓拍相機，通過系統或抓拍相機在實時視頻中檢測人臉，跟蹤人臉運動軌跡，截取到清晰的一幀進行儲存。并把抓拍人臉照片、經過時間、相機地點信息等記錄在路人庫中，抓拍到并儲存的人臉信息可作為檢索數據庫使用。支持按樹形目標選擇抓拍通道，并同時查看一路或多路實時人臉圖片抓拍。支持背景圖及小圖的下載。
2）實時預警（人臉卡口）。
支持抓拍圖片與黑名單庫的實時比對。支持預警接收的設置，在預警設置里,可選擇預警接收的布控任務和布控范圍。3）歷史預警。支持按布控任務、布控范圍、布控對象、相似度、時間、報警確認形式進行單一條件或組合條件的查詢。支持設置查詢結果按時間或相似度排序。
4）人臉查詢。
支持對動態抓拍庫、靜態名單庫的人臉查詢。查詢照片支持原圖查看，詳細信息查看，前后視頻預覽。人臉圖像及相關結構化信息可導出成excel文件。
5）以臉搜臉（1:N比對）。
用戶可以選擇某張人像圖片，在抓拍庫或者靜態名單庫中尋找相似度高的人像圖片。系統根據相似度高低來排序。待比對的圖片可以本地上傳，也可以是抓拍圖片或者是靜態圖片。當上傳圖片過于模糊時，支持用戶手動標注加強識別的功能，通過界面手動標注特征點或框選范圍，幫助系統識別到準確的人臉位置，提高比對準確率，改善模糊照片的比對效果。
6）人臉查重（N:N比對）。
系統支持針對單個人員庫或兩個人員庫之間的重復人員查詢，并返回查重結果。在查重任務進行過程中，可查看任務狀態、相關信息等，并對已完成的查重任務進行查看、刪除等操作。
7）人臉APP。
支持人臉檢索功能，通過拍照上傳或者本地圖片上傳的方式，進行人臉比對，比對成功后，按相似度返回相應的人臉檢索結果。
8）人員軌跡分析。
可利用已有的人臉圖片或者系統檢索出的人臉圖片，搜索出一定時間段及監控范圍內的相似人臉圖片，選擇目標人員人臉圖片，分析目標人員“從哪里來、到哪里去、沿途經過哪里”。

人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。人臉識別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它們的準確度已經大幅提升，現在相比于指紋或虹膜識別等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。比如，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言，現代人臉識別系統僅需要用戶處于相機的視野內（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統合作的環境中，比如監控系統中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。


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