臉識別監控系統的幾個常用功能模塊：
一、人臉登記
人臉登記是指通過前端攝像頭或者圖像導入的方式，建立人臉庫。比如常見的各類政務大廳中攝像頭的采集，以及公安系統的身份證照片庫等。
二、人臉抓拍
人臉抓拍是指對移動中的人臉部進行識別檢索提取，然后上傳到系統的人臉對比服務器，與人臉庫的黑名單白名單進行比。
三、人臉智能曝光
攝像機安裝在室內與攝像機安裝在室外光線不穩定環境時，當人走到相機有效采集距離時，攝像頭會智能曝光，圖像自動增強，臉部不會出現陰陽面(半臉暗，半臉亮)，看不到臉等，所采集的照片可以更好的識別和比對，同時黑夜細節也會更清晰。
四、人臉識別與報警
系統可以對每個通道進行人臉布防預警，人臉抓拍識別的照片，通過建模與數據庫中的人臉進行比對，如果閾值到達預設的范圍，系統會通過聲音、光源等方式發出報警信號。
五、人臉檢索
人臉檢索是指系統輸入帶人臉照片，自動檢測出照片中的人臉信息并截取人臉照片，用戶選取需要檢索的人臉，設置人臉相似度閾值、時間等信息，并顯示相似的人臉結果。
六、查詢功能
查詢功能包括報警查詢和人臉抓拍查詢。報警查詢是指，查詢某通道設定時間段內所有的報警事件；人臉抓拍查詢是指，查詢通道內設定時間范圍內所有的人臉抓拍事件。

人臉建模與檢索
系統可以將登記入庫的人像數據進行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板（人臉特征文件）保存到數據庫中。在進行人臉搜索時（搜索式），將*的人像進行建模，再將其與數據庫中的所有人的模板相比對識別，終將根據所比對的相似值列出相似的人員列表。

技術原理：
人臉識別內容
人臉識別技術包含三個部分：
(1)人臉檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存儲若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。
人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。


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