人臉識別技術在安防行業(yè)應用

人臉識別技術在我國應用較多的是身份識別領域，它的目標市場主要是辦公市場和駕校、工地等安全系數(shù)較高的行業(yè)應用領域。辦公市場，即公司的門禁考勤，由于系統(tǒng)蕞多可識別上千人，大多數(shù)公司都只需要一套或幾套產品就可以滿足需求，所以這類市場所需的產品量不大。于是，廠商就把目標轉向了行業(yè)應用領域，人臉識別考勤機，如駕校、工地等安全系數(shù)較高的場所，這些領域所需的產品量比較大。

中國的人臉識別技術發(fā)展追至上世紀九十年代末，在經(jīng)歷了“技術引進——專業(yè)市場導入——技術完善——技術應用——各行業(yè)領域使用”等五個階段后，到目前為止，隨著國內人臉識別技術水平的不斷成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機、門禁機等多種產品，產品系列達20多種類型，可以全方面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域。

人臉識別的一般流程

人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作，技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結果。人臉識別的一般流程：

一、人臉采集：  

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同位置、不同表情等，當采集對象在設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝人臉圖像。   

二、人臉檢測方法  

在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。關鍵點檢測是自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。   

主流方法：  基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，人臉識別企業(yè)，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。   

三、人臉圖像預處理  由于系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度矯正、噪聲過濾等圖像預處理，并終服務于特征提取的過程。  

主要預處理方法有：人臉對準，人臉圖像的光線補償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。   四、人臉特征提取  人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

五、匹配與識別  提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值參數(shù)，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的進行判斷。 

車牌識別管理系統(tǒng)優(yōu)點

1、靈活的信息提示功能

可根據(jù)客戶的要求，對進、出車輛進行相應提示，入口提示內容包含但不限于“京A12345歡迎光臨、京A12345歡迎回家、京A12346占用車位、京A12345有效期30天”；出口提示內容包含但不限于“京A12345一路順風、京A12345有效期30天”等

2、車輛管理信息顯示

系統(tǒng)可將各種車輛信息在出口顯示給用戶。

系統(tǒng)可查詢：庫存車輛信息、通行車輛信息、固定用戶信息、臨時免費車輛等信息

系統(tǒng)可根據(jù)需求生成日報表、月報表，人臉識別算法，收費員報表等EXCEL文件

3、無牌車輛快速處理

無牌車輛或新車進入車場，軟件可作無牌車輛處理，在出場時，可以在無牌車輛記錄表里根據(jù)車輛外觀確認收費放行，只需點擊確認，宣城人臉識別，系統(tǒng)自動計算停車費用及時間。

4、車牌識別識別錯誤處理方便快捷

所有車輛進場將保留存對應圖片，管理員通過簡單鼠標操作確認車牌號是否錯誤并進行人工修正，出場正確車牌自動放行或計算費用，錯誤車牌人工進行修正后計算收費，所有確認修正車牌所需時間在三秒內完成。

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