传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。
人脸识别技术广泛地应用于日常生活中,如相机拍摄,图片对比等,尤其近两年来,相亲节目如火如荼,其中浙江电视台的爱情连连看中的佳像环节就利用了人脸对比技术来测试男女主人公面相的相似程度。
人脸识别系统实时记录出/入人员姓名、身份、时间、次数、可按时间、特定门、特定持卡人等进行检索查询,并自动生成报表。
人员身份卡由控制中心或人事部门统一授权制发,人员权限在制证结束时即时下发到出控制器,出控制器在后台的通信中断时,能够立运行。当通信恢复时,具备将刷脸信息及刻上传至后台服务器的功能,并拥有定时和后台服务器同步人员权限的能力。
系统应具有员工日常考勤管理,系统在每个楼层预设的人脸识别门禁,都可以成为员工考勤的基点。人脸识别一体机迎宾界面弹窗,表示考勤成功。员工可以在每天的刷脸开门的同时,完成每天的考勤。
系统通过协议深度集成门禁管理系统,门禁厂商提供接口协议,协议里需包含实时事件、设备状态、门控制功能(常开、常闭、脉冲开门、门再启用等)、持卡人和卡的增删改查,通过管理平台可实现多方式通行。
本系统的人脸识别一体机在会议室门口设置10.1寸的人脸识别一体机,在其他区域的人脸识别一体机设置7寸的人脸识别一体机。