基于人脸识别的商场、小区及校园的安全监测与预防系统开发

230次阅读 2020-12-23

1、介绍:人脸识别技术的研究始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来,一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场,但是,这些技术和系统离实用化都有一定距离,性能和准确率也有待提高。随着经济的发展,社会开放程度的提高,社会上的一些违法犯罪事件也日渐影响到学校校园。如何建立一个安全的校园环境,保障师生的学习、校园生活安全一直是教育部门和社会各界关注的焦点。特别是中小学校、幼儿园的校园安全建设尤其重要,中小学校师生均属于安全防卫能力较弱的群体,大部分中小学生尚未成年,防范意识和自我保护能力比较弱。中小学校园安全问题,维系着社会的稳定,牵动着家庭的幸福,已成为全社会密切关注的话题,直接影响到和谐社会的建设。
2、技术背景:在确定脸部区域上,通常使用的方法有肤色提取。肤色提取,则对脸部区域的获取则比较准确,成功率达到95%以上,并且速度快,减少很多工作。 图像的亮度变化,由于图像的亮度在不同环境的当中,必然受到不同光线的影响,图像就变得太暗或太亮,我们就要对它的亮度进行调整,主要采取的措施是对图像进行光线补偿。 高斯平滑:在图像的采集过程中,由于各种因素的影响,图像中往往会出现一些不规则的随机噪声,如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的质量,因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。 灰度变换:进行灰度处理,我们要保证图像信息尽可能少的丢失。同样在进行灰度变换前,我们也要对图像的信息进行统计,找出一个比较合理的灰度值,才能进行灰度变换。 灰度均衡:灰度变换后,就要进行灰度均衡,可以根据灰度分布来进行灰度均衡。 对比度增强:将所要处理的区域和周围图像区域进一步拉开他们的对比度,使它们更加明显,主要通过像素的聚集来实现。 
3、合作目的:应用这种技术的身份验证系统相对较复杂,现阶段还不能普及到普通民用领域,误识率高,且系统的维护和售后成本也相对较高。此次合作开发需解决高速运动状态下人脸图像数据的算法恢复与识别及区域内关联性人员识别与追踪定位。通过高速识别人脸及关联性识别,实现快速锁定不法分子,达到安全监测的目的。将人脸面相作为进出校门及校内各场所的身份鉴别条件,能提供人脸识别门禁出入人员信息的管理平台。
4、技术参数:该模块应具备将从图片中提取的特征值和后台数据库中的值进行比较来完成识别功能。①硬件环境能够满足个人学习和设计需要。运行本软件所需的硬件资源应满足 CPU: 800M及以上;内存: 128M及以上;②软件环境能够满足该软件的可靠性,可用性和安全性的要求。配置有持续工作能力、高稳定性、高度可集成的开放式标准的操作系统,如Windows2000,Windows NT,UNIX,Linux等。 ② 配备符合ANSI/ISO标准的高级程序设计语言处理软件。如:Visual C++ 6.0。 ③ 熟悉C++高级程序设计语言。在设计的过程中,为了定位和特征提取的方便,采用24位位图。

企业信息
  • 企业名称: 英诺赛科(苏州)科技有限公司
  • 联系人: 韩小野
  • 联系电话: 18051228289
  • 所属领域: 城市建设与社会发展