車站智能化人臉識別閘機應(yīng)用介紹：
 

　　一、車站出入場景：人、證、票驗證，主要應(yīng)用區(qū)域體現(xiàn)在：
 

　　在候車入口處布置智能人臉識別閘機，對進入候車室的人員進行身份核實，有效提升站內(nèi)的安全級別；各智能化閘機均可按需要配置，對職工/旅客進行身份識別；各終端閘機，均與后臺的對應(yīng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接，業(yè)務(wù)之間既有關(guān)聯(lián)又有互聯(lián)，實現(xiàn)系統(tǒng)的完整性；
 

　　出口區(qū)域
 

　　職工、旅客可通過北京西莫羅出口通道閘機進出；
 

　　二、系統(tǒng)邏輯層次架構(gòu)
 

　　1、采集層
 

　　系統(tǒng)需能為系統(tǒng)獲取開展人臉識別分析應(yīng)用所需基礎(chǔ)圖像數(shù)據(jù)的各種采集方式，主要包括以下幾種：
 

　　2、數(shù)據(jù)庫信息批量采集
 

　　可以從中山大學原有的教職工、學生相片庫等第三方系統(tǒng)批量獲得建庫所需人員信息及相片數(shù)據(jù)，用以建立系統(tǒng)自己的人員數(shù)據(jù)庫。
 

　　3、數(shù)據(jù)層
 

　　包括相片庫、基礎(chǔ)模板庫和索引庫三種數(shù)據(jù)庫。
 

　　4、相片庫
 

　　l教職工/學生庫、外來人員庫、預(yù)約來訪人員庫、黑名單人員庫信息及相片。
 

　　5、基礎(chǔ)模板庫
 

　　l與相片庫相對應(yīng)的人像識別比對基礎(chǔ)模板庫。
 

　　6、索引庫
 

　　索引庫是本平臺的重要核心，是應(yīng)用和特征庫之間的重要橋梁，索引庫在各相片庫及基礎(chǔ)特征庫之間按人員信息建立索引，可以為各警種的人像智能識別比對應(yīng)用提供數(shù)據(jù)共享；此外還可根據(jù)不同警種業(yè)務(wù)需求建立相應(yīng)的業(yè)務(wù)特征庫索引，縮小識別比對范圍，提高識別比對效率。
 

　　7、支撐層
 

　　人臉建模
 

　　該模塊負責從靜態(tài)圖片以及人臉中定位和提取出人臉數(shù)據(jù)，并對人臉數(shù)據(jù)進行建模和局部分析，抽取出相應(yīng)的人臉特征，進而對局部特征作結(jié)構(gòu)化處理。
 

　　人臉識別比對
 

　　該模塊是人臉識別分析技術(shù)應(yīng)用的核心，負責完成從獲取的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像進行特征比對和檢索等關(guān)鍵功能。
 

　　8、功能層
 

　　包括了系統(tǒng)應(yīng)用的所有基礎(chǔ)功能模塊：人員建庫、人臉特征采集、實時數(shù)據(jù)上傳、基礎(chǔ)信息管理、人臉特征比對分析、人臉特征比對報警及人像抓拍分布統(tǒng)計等功能模塊或子系統(tǒng)。
 

　　9、應(yīng)用層
 

　　具有人像識別比對相關(guān)業(yè)務(wù)需求的應(yīng)用功能。
 

　　三、車站智能人臉識別閘機系統(tǒng)特色
 

　　模塊化的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能。
 

　　系統(tǒng)采用“服務(wù)器+工作站”的模塊化結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)便于不同智能部門根據(jù)權(quán)限來進行獨立管理，避免權(quán)限交叉和管理混亂等現(xiàn)象。如數(shù)據(jù)服務(wù)器專門用于數(shù)據(jù)交換和存儲；維護工作站用于系統(tǒng)維護；應(yīng)用工作站用于對旅客、職工進行管理；
 

　　強大的脫機使用功能
 

　　像素人臉識別閘機門禁管理系統(tǒng)具有強大的脫機使用功能，當硬件系統(tǒng)與控制系統(tǒng)無法正常通訊時，門禁系統(tǒng)仍能正常使用而不影響旅客出入。硬件控制器的存儲容量可達10萬張照片和10萬條歷史記錄，不會因為短期通訊故障而造成數(shù)據(jù)丟失。
 

　　強大的聯(lián)動功能
 

　　系統(tǒng)具有強大的聯(lián)動功能，能與人臉識別、語音播報等設(shè)備進行無縫聯(lián)動，當系統(tǒng)觸發(fā)報警時，自動自動保存現(xiàn)場照片和語音播報進行語音提示。如：使用非法卡進入通道時，系統(tǒng)自動進行圖像抓拍和語音提示，同時聯(lián)動聲光報警。
 

　　基于人臉大數(shù)據(jù)的深度學習人臉識別，極大提升系統(tǒng)魯棒性和識別準確率。
 

　　人臉識別算法采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習模式。通過利用大量簡單處理單元互聯(lián)而構(gòu)成復(fù)雜系統(tǒng)，模仿人的學習認知系統(tǒng)，在學習的過程中獲得其他方法難以實現(xiàn)的關(guān)于人臉識別的規(guī)律和規(guī)則的隱性表達。通過利用形狀特征、灰度特征、皮膚紋理特征等多種傳統(tǒng)特征并進行融合，采用了空間分析和調(diào)度學習技術(shù)，實現(xiàn)高性能、高精度、高魯棒性、可靠的人臉比對算法；
 

　　基于安防、教育、金融等行業(yè)的實際應(yīng)用，已具備上億級不同質(zhì)量、姿態(tài)、光線、性別等用于深度學習的人臉大數(shù)據(jù)，利用海量數(shù)據(jù)，采用深度學習，自動學習得到人臉特征。算法在經(jīng)過大量人臉正負樣本數(shù)據(jù)的訓練后，在準確率、容錯性、魯棒性等方面均有明顯優(yōu)勢，已經(jīng)過眾多大型項目的實際考驗，*實戰(zhàn)應(yīng)用。
 

　　提供強大的人臉圖像預(yù)處理工具  在關(guān)注名單庫建庫過程中，照片質(zhì)量參差不齊，可對相片圖像進行自動或者人工處理，使之符合有關(guān)標準和要求。人臉相片處理功能如下：
 

　　l支持通過插件或其他方式，對人臉相片進行人工剪裁處理。
 

　　l支持調(diào)用第三方圖像處理、分析工具。
 

　　l圖像處理工具包括：顏色處理、亮度調(diào)節(jié)、對比度調(diào)節(jié)、飽和度調(diào)節(jié)、銳度調(diào)節(jié)、色彩調(diào)節(jié)、魚眼矯正、光線均衡、橡皮擦、清理背景、恢復(fù)原圖、裁剪工具、超分辨率、自動多階亮度、自動多階對比度、自動多階飽和度、自動多階銳度等。對于對魚眼攝像頭、較差光線下的圖像自動化處理，能在這些條件下提高人臉識別算法的準確率。