人脸识别技术的原理是什么(人脸识别原理及算法)

一、人脸识别系统组成分析：人脸识别系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，并通过这些子系统实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。

系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。

后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速高效查到可疑目标提供服务。

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前端人脸抓拍采集子系统

前端人脸抓拍采集子系统负责完成人脸信息的采集，包括人脸小照片、过人场景照片、视频流等。

主要由人脸图像采集设备(视频监控摄像机或带人像识别功能的人像抓拍机)、补光灯、外场工业交换机、开关电源、防雷器等设备及杆件组成。

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网络传输子系统

负责系统组网，完成数据、图片、视频流的传输与交换。一般通过租用运营商光纤链路组建专网，可通过EPON方式组网(单点上传带宽≥20Mbps，可根据需求增加)，包括光纤收发器或EPON设备。

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后端解析管理子系统

负责对前端人脸抓拍采集子系统相关数据的汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，由人脸结构化分析服务、应用管理和存储系统组成。

中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括中心管理服务器、视频流接入处理服务器、图片流接入处理服务器等。

二、人脸识别系统架构分析

人脸识别系统架构分为内网和专网两个部分。

其中内网的人像应用平台，主要负责区域特色主题库和个性化采集人像库的特征提取、建库，以及与其他部署单元的联动功能;专网的人像识别前置服务主要负责实时视频分析、人脸照片结构化、人像比对计算、路人数据存储和路人检索等功能，承担主要的计算功能。

三、人脸布控流程分析

省级(直辖市)单位从内网省级人像比对系统下发布控业务指令及布控人员信息，通过安全交互平台，采用数据摆渡的方式到省级专网进行下发布控，布控信息到达市级专网人像比对模块，进行实时布控比对，并将布控信息通过省级专网回传至省级内网人像比对系统，完成布控闭环。

市可针对本市特色人员按需布控，布控指令由市内网人像比对模块发出，在市级专网本级平台进行布控或下发布控指令，布控结果在本级平台反馈，并进行平台弹窗告警，布控信息确认后完成布控闭环。

四、人脸识别系统功能分析

人脸识别系统以“人员轨迹查询、身份确认、人员布控”三大业务需求为主线，结合“事前预警、事中布控、事后侦查”应用模式，从“搜人、判人、控人”三个维度规划人像大数据应用系统功能，形成“人员踪迹查询、人员身份研判、人员布控预警”三大业务功能;同时辅以系统管理、移动应用需求，建立对应的“系统安全管理、人像“APP”两大增值功能，将业务应用与人性化管理机制进行有机结合，创新基于人像大数据的综合实战化应用模式。

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人脸管理功能

1)名单管理。对名单库及库内名单进行管理。支持用户新增、修改、删除名单库，也可以对库内名单进行新增、修改、删除等动作。

2)资源管理。对布控点及布控点内的人脸采集摄像机/抓拍相机进行管理，可添加，修改，删除抓拍机。

3)布控管理。支持添加、编辑、撤销布控任务。可添加一条含布控名称、布控对象、布控范围(可地图选点)、分时段阈值、布控原因的布控任务，并可通过输入关键字对人脸布控进行检索。

4)任务管理。支持对上传记录进行显示、查询及删除操作。可显示上传图片的记录，并按姓名、证件号和建模状态查询查看建模的黑名单、总数、成功数和失败数。

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人脸应用功能

可通过多种查询方法，对人员信息、人员抓拍进行数据处理和分析，从而筛选出满足提交的人员信息。

1)实时抓拍。

基于前端高清摄像机或人脸抓拍相机，通过系统或抓拍相机在实时视频中检测人脸，跟踪人脸运动轨迹，截取到最清晰的一帧进行储存。

并把抓拍人脸照片、经过时间、相机地点信息等记录在路人库中，抓拍到并储存的人脸信息可作为检索数据库使用。

支持按树形目标选择抓拍通道，并同时查看一路或多路实时人脸图片抓拍。

支持背景图及小图的下载。

2)实时预警(人脸卡口)。支持抓拍图片与黑名单库的实时比对。支持预警接收的设置，在预警设置里,可选择预警接收的布控任务和布控范围。

3)历史预警。支持按布控任务、布控范围、布控对象、相似度、时间、报警确认形式进行单一条件或组合条件的查询。支持设置查询结果按时间或相似度排序。

4)人脸查询。支持对动态抓拍库、静态名单库的人脸查询。查询照片支持原图查看，详细信息查看，前后视频预览。人脸图像及相关结构化信息可导出成excel文件。

5)以脸搜脸(1:N比对)。

用户可以选择某张人像图片，在抓拍库或者静态名单库中寻找相似度高的人像图片。

系统根据相似度高低来排序。

待比对的图片可以本地上传，也可以是抓拍图片或者是静态图片。

当上传图片过于模糊时，支持用户手动标注加强识别的功能，通过网站界面手动标注特征点或框选范围，帮助系统识别到准确的人脸位置，提高比对准确率，改善模糊照片的比对效果。

6)人脸查重(N:N比对)。系统支持针对单个人员库或两个人员库之间的重复人员查询，并返回查重结果。在查重任务进行过程中，可查看任务状态、相关信息等，并对已完成的查重任务进行查看、删除等操作。

7)人脸APP。

支持人脸检索功能，通过拍照上传或者本地图片上传的方式，进行人脸比对，比对成功后，按相似度返回相应的人脸检索结果。

8)人员轨迹分析。

可利用已有的人脸图片或者系统检索出的人脸图片，搜索出一定时间段及监控范围内的相似人脸图片，选择目标人员人脸图片，分析目标人员“从哪里来、到哪里去、沿途经过哪里”。

人脸识别原理及算法

人脸识别技术的原理主要依赖于图像处理和机器学习的方法。

该技术首先对输入的图像或视频帧进行人脸检测，确定人脸的位置和大小。

随后，通过一系列的特征提取算法，从人脸图像中提取出关键特征，如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小和位置关系。

这些特征被转化为数字向量，用于后续的匹配和识别。

在人脸识别过程中，机器学习算法发挥了关键作用。

通过对大量人脸图像的学习，算法能够建立起人脸特征的数学模型，并不断优化模型参数以提高识别的准确率。

在实际应用中，系统会将提取到的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对，找出最相似的一个或多个结果，从而实现身份认证或识别。

此外，随着深度学习技术的发展，人脸识别技术得到了进一步的提升。深度学习算法通过构建深度神经网络模型，能够自动学习并提取出更加复杂和抽象的人脸特征，从而提高了识别的准确性和鲁棒性。

需要注意的是，人脸识别技术在实际应用中还面临着一些挑战，如光照条件、面部表情、姿态变化等因素都可能影响识别的效果。因此，研究人员需要不断探索新的算法和技术，以提高人脸识别技术的性能和稳定性。