门禁人脸识别系统特色

门禁人脸识别系统特色

1)模块化的系统结构功能。

门禁人脸识别系统采用“服务器+工作站”的模块化结构，这种结构便于不同智能部门根据权限来进行独立管理，避免权限交叉和管理混乱等现象。如数据服务器专门用于数据交换和存储；维护工作站用于门禁人脸识别系统维护；应用工作站用于对旅客、职工进行管理；

2)强大的脱机使用功能

像素人脸识别闸机门禁管理系统具有强大的脱机使用功能，当硬件系统与门禁控制系统无法正常通讯时，门禁系统仍能正常使用而不影响旅客出入。硬件控制器的存储容量最高可达10万张照片和10万条历史记录，不会因为短期通讯故障而造成数据丢失。

3)强大的联动功能

门禁人脸识别系统具有强大的联动功能，能与人脸识别、语音播报等设备进行无缝联动，当系统触发报警时，自动自动保存现场照片和语音播报进行语音提示。如：使用非法卡进入通道时，门禁人脸识别系统自动进行图像抓拍和语音提示，同时联动声光报警。

4)基于人脸大数据的深度学习人脸识别，极大提升系统鲁棒性和识别准确率。

人脸识别算法采用基于神经网络的深度学习模式。通过利用大量简单处理单元互联而构成复杂门禁人脸识别系统，模仿人的学习认知系统，在学习的过程中获得其他方法难以实现的关于人脸识别的规律和规则的隐性表达。通过利用形状特征、灰度特征、皮肤纹理特征等多种传统特征并进行融合，采用了空间分析和调度学习技术，实现高性能、高精度、高鲁棒性、可靠的人脸比对算法；

基于安防、公安、教育、金融等行业的实际应用，已具备上亿级不同质量、姿态、光线、性别等用于深度学习的人脸大数据，利用海量数据，采用深度学习，自动学习得到人脸特征。算法在经过大量人脸正负样本数据的训练后，在准确率、容错性、鲁棒性等方面均有明显优势，已经过众多大型项目的实际考验，完全满足实战应用。

5)提供强大的人脸图像预处理工具

在关注名单库建库过程中，照片质量参差不齐，可对相片图像进行自动或者人工处理，使之符合有关标准和要求。人脸相片处理功能如下：

l支持通过插件或其他方式，对人脸相片进行人工剪裁处理。

l支持调用第三方图像处理、分析工具。

l图像处理工具包括：颜色处理、亮度调节、对比度调节、饱和度调节、锐度调节、色彩调节、鱼眼矫正、光线均衡、橡皮擦、清理背景、恢复原图、裁剪工具、超分辨率、自动多阶亮度、自动多阶对比度、自动多阶饱和度、自动多阶锐度等。

图：图像处理工具截图

对于对鱼眼摄像头、较差光线下的图像自动化处理，能在这些极端条件下提高人脸识别算法的准确率。

鱼眼摄像头（如ATM）拍摄的照片自动矫正

ATM鱼眼变形照片

“阴阳脸”矫正：左右脸光线不均衡的图像自动矫正

6)支持人脸相片质量检测，并开放接口给用户其他信息系统调用

门禁人脸识别系统应支持人脸相片质量检测，检测标准按《ISO/IEC 19794-5:2005 生物特征识别数据交换格式 第5部分：人脸图像数据》或《GA/T922.2-2011 安防人脸识别应用系统第2部分：人脸图像数据》，自动判断相片是否满足人脸比对要求，可在相片入库前对人脸相片按照标准采集要求进行自动质量检测，并反馈不符合要求的原因，提醒用户重新采集相片或者对人脸相片进一步图像处理。

人脸相片检测项目如下表：

7)提供高安全性的人脸比对服务

a.门禁人脸识别系统可组集群，扩展比对能力：

增加后台比对服务的并发处理能力，解决多客户端同时比对能实时获取结果。

图：增加计算群组来提高计算能力

b.自动负载均衡：

自动根据前端的多个客户端同时的并发请求数，把客户端提交的比对请求分给不同硬件服务器上安装的“节点（副控）”软件上进行比对，比对完成后，比对结果均最终汇总给主控软件，由主控软件返回结果给客户端。

图：增加比对、验证和建模引擎来提高计算能力

c.支持故障自动转换：

人脸比对服务端主控为默认比对服务，当主控比对服务出现故障时，比对服务能自动从主控切换到副控，确保整个门禁人脸识别系统能继续提供比对能力；当主控故障恢复时，则比对能力自动从副控切换回主控，形成软件的双机热备模式。