1、-_云从科技人脸识别考勤系统设计方案编写者：余辉辉 QQ：2631232731-_目录1.人脸识别行业背景 .31.1概述 .41.2客户需求 .51.2.1 需求 .51.2.2 分析说明 .51.3 系统组成 .51.4人脸识别考勤拓扑图 .62.技术原理 .82.1如何进行人脸识别（人脸 DNA） .82.2人脸识别组成 .82.3人脸识别流程 .83.技术架构 .93.1单级 VIP人脸监控系统逻辑架构 .93.2单级 VIP人脸监控系统体系结构 .103.3多级 VIP人脸监控系统逻辑架构 .104.人脸识别考勤系统部署 .124.1开机前的准备 .124.2开机后的准备 .124.
2、3操作步骤 .124.3.1 注册界面 .124.3.2 识别考勤界面 .145.系统特点 .165.1稳定性好、扩展性强，可维护性高。 .165.2 操作简单 .16-_1.人脸识别行业背景严格规范的员工考勤管理是现代企事业单位提高管理效益的重要保证, 而传统的以打卡、刷卡为代表的考勤产品，存在着替代打卡，效率低下，不易统计，管理和使用维护成本高等弊端。指纹识别产品在考勤中的大规模应用，部分解决了代打卡的问题，但是超过 5%左右的人群天生指纹很浅，无法用指纹识别。指纹考勤产品在天气干燥或者换季的时候，识别困难，由于必须接触，就给细菌的传播提供了一个便利的载体。人脸识别是对人的脸部特征信息进行
3、身份认证的生物特征识别技术。近年来，随着欧美发达国家人脸识别技术开始进入实用阶段后，人脸识别迅速成为近年来全球的一个市场热点，它具有如下显著优点： 非接触，智能交互，用户接受程度高。 直观性突出，符合人“以貌识人”的认知规律。 适应性强，不易仿冒，安全性好。 摄像头的大量普及，易于推广使用。 人脸识别 杜绝代打卡 方便快捷 识别时间少于 1 秒 非接触 更卫生 不怕细菌传播 通讯方式 U 盘、网络-_1.1概述人脸识别技术。从某种意义上看，它并不是什么新技术。但是过去识别的准确率不高，只是在小范围应用。在计算机深度学习技术近年取得突破后，识别的准确率和稳定性大大提高。人脸识别技术是基于人的脸部
4、特征，利用公司各个考勤点部署高清摄像机捕捉人脸，进一步给出人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份，进行公司的考勤系统打卡，如有需要并可将公司的门禁系统对接进去，提供公司的安全性。人脸识别采用国际先进的计算机视觉算法，领先的人像动态识别处理算法，其技术指标：人脸特征提取部分，通过特殊的人脸模型的建立以及一系列专利的特征量提取算法，将复杂的人脸特征处理为简单和数量较少的特征量。即通过把大量的特征量处理为按照重要性由高到低排列的特征量，然后只需要将比较重要的几个特征量，就可以代表原来大量的
5、特征量。 通过独有的模糊处理算法和特征补正算法，可以将大量的低质量人脸图像，特征量残缺图像作为正常图像处理，从而使得人脸识别在实际应用中成为可能。刷卡 指纹 人脸识别考勤时间 1-2s 1-3s 小于 1s考勤方式 刷卡记录时间 指纹比对确认 人脸比对确认判断身份 无法法准确判断刷卡人员 指纹比对 人脸比对，识别精准耗材 ID/IC 卡 无 无优点 卡识别较普及 手指活动灵活非接触，健康卫生识别自然效果直观缺点 卡容易丢失，容易代打卡天生 5%的人因指纹纹路清晰问题影响比对效果，手指磨损对识别结果影响较大室外光线面容姿态身高等因素影响-_ 通过全新的 boosting算法，将识别能力不高的情况
6、下分类器处理为强分类器，提高识别率。 可以同时从人群中提取出 10张以上的人脸与后台数十万级别的数据库进行实时比对，准确率高达 95%以上，识别时间少于 1秒，对不同光照、不同角度、眼镜（非墨镜） 、胡须、饰物、发型、化妆等多种情景具有良好的适应性。1.2客户需求1.2.1 需求目前贵单位用的主要是指纹或刷卡考勤，考勤存在如上所述诸多不便，而采用人员识别考勤系统，既彻底杜绝了代打卡考勤事件的发生，解决了传统打卡考勤系统“只认卡不认人”的弊端；又消除了指纹考勤系统“必须用手按”的尴尬情况，非接触，直观友好。云从科技人脸识别考勤系统作为人性化的新一代高科技考勤系统，可广泛替代现有的打卡考勤系统、指
7、纹考勤系统，充分展现现代企事业单位的高科技形象，体现考勤管理制度的方便性、高效性、公正性。1.2.2 分析说明根据贵单位的现状：根据各部门的十几个点分别分布在公司的不同位置，拥有统一的局域网，要实现在数据集中汇总到公司人资部进行集中统一管理，根据上述情况，该系统可实现：1) 考勤点分散2) 可多地点识别考勤员工，节省管理费用3) 杜绝代打卡，精确到人4) 考勤数据远程集中管理5) 提升单位管理水平-_1.3 系统组成人脸识别考勤系统可以无缝的集成到公司现有的安防平台中，作为融合安防平台的一部分，也可以单独组网部署。人脸识别智能分析系统主要由人脸采集和数据管理两个模块组成：人脸采集模块人脸采集模
8、块利用数字摄像机拍摄监控视频，根据人脸检测算法和人脸质量评估算法，对所拍摄的视频进行人脸检测，获取人脸图像；提取人脸图像的特征，并与本模块中预存的人脸特征数据库进行比对，得到相似值；将相似值跟事先设定的阈值进行比较，判断人脸是否在公司的考勤数据库中。并且将检测到的人脸结果储存到本模块的日志中。将摄像头拍摄的视频和在其中检测到的人脸显示到本模块的人机交互界面上，供用户随时查看。数据管理模块数据管理模块接收上一级模块传来的人脸比对信息，并将信息存入日志。将预警信息用二级算法提取图像特征，利用前端系统传回的 ID 从本模块数据库中查找出人脸特征并与提取的人脸图像特征进行比对，得到一组相似值，与事先设
9、定的阈值比较，判断是考勤或者报警。如果如果是本公司的员工，则将比对结果（包括人脸图像、相似值超过阈值的所有身份证照、身份信息、相似值）发送到终端设备上，并储存比对日志进行考勤。-_1.4人脸识别考勤拓扑图系统拓扑图主要功能列表 摄像终端功能、图像采集功能、背光补偿功能、自动光圈功能 人脸识别后台功能、人脸提取功能、人脸特征值提取功能、人脸识别功能、识别结果下传功能 相似度报警、考勤阈值等参数设置功能、设备管理功能、比对库管理功能（添加、编辑、删除、查询） 比对结果管理功能（状态维护、查询） 、用户权限管理功能、报警管理功能、并发请求均衡管理功能-_2.技术原理2.1如何进行人脸识别（人脸 DN
10、A） 人脸 DNA 是指不随人的表情、年龄和成像条件变化的人脸恒定特征组，是描述人脸的最佳方式。 人脸基因指那些对人脸具有强描述能力的特征。各种人脸基因构成了唯一的人脸 DNA。2.2人脸识别组成人脸识别主要包含人脸检测、人脸跟踪、人脸比对。2.3人脸识别流程-_3.技术架构单级的 VIP 人脸监控系统，通过级联方式，很容易组成多级的 VIP 人脸监控系统，能轻松满足跨区域复杂组织机构的监控需求。系统采用了流行的分布式设计和部署方案，具有非常高的稳定性、扩展性。增加新的监控点时，只需要简单增加硬件即可。而不需要对软件作较大改动，大大节省了维护成本。3.1单级 VIP人脸监控系统逻辑架构单级 V
11、IP 人脸监控系统包含：监控摄像机、人脸抓拍组件、人脸比对服务器、数据库服务器、文件存储服务器、报警服务器、VIP 客户端组成。系统采用三层架构：接入层、应用层和服务层。接入层为底层硬件层，由各种摄像头和人脸抓拍服务完成；应用层整合接入层和服务层，向用户提供灵活的展示，如报表等；服务层由数据库服务器、备份服务器、文件存储服务器、特征提取服务器集群、人脸比对服务器集群等组成，可向管理人员提供数据查询、数据统计、报表分析等服务。 （逻辑结构如下图所示） 。 监控摄像机：实时采集现场图像信息 人脸抓拍组件：对输入的各种视频流，依次进行人脸检测、人脸分析、提取人脸特征、人脸比对、叠加对比结果、输出至少
12、 2 路视频流，一路原始视频流，一路处理后的视频流；对提取到的人脸进行质量评估，上报评估后的人脸图像。其中提取人脸特征和人脸比对由人脸识别服务完成。 比对服务器集群：根据输入的人脸图像，快速提取该人脸的特征值后和数据库进行实时比对并返回结-_果。 数据库服务器：存储注册人员信息，可支持百万级人员信息存储。 报警服务器：集中发布报警信息，可级联。 文件存储务器：存储视频文件，注册照片，抓拍照片等媒体文件。 VIP 客户端：实时显示报警信息，视频信息、查询历史报警记录及人员信息、设备等信息等。未来可在PC、PAD、Phone 上使用。 （目前仅支持 PC 上使用） 。3.2单级 VIP人脸监控系统体系结构3.3多级 VIP人脸监控系统逻辑架构多级联网架构通过指定每一级服务器的上下级关系或上下级组织机构来建立。每一级可实现数据分析、数据统计和报表管理的功能，管理人员可使用 PC、手机和平板通过 web 访问报表数据或接收报警消息。
