监狱监所AB生物识别门禁信息系统
功能特色
1 基于SQL 数据库，系统支持CS 与BS 混合架构的数据访问
2 人员基本信息采集登记，利用二代阅读器自动读取信息，人工输入繁琐信息
3 CPU 卡依照国密3 基本标准进行安全加密
4 系统支持一键与一键解锁功能
5 系统引入3D 人脸识别应用，识别与管理双胞胎人员，识别身份，速度小于1 秒
6 系统支持AB 门互锁联动，实时语音提示与报警信息上传
7 系统支持远程摄像机视频抓拍与图像对比
8 系统状态实时功能：
管理员通过计算机对所有门、道闸的和开关状态，面像识别系统身份识别状态进行实时，可以实时地显示所有门的开关状态，进出记录包含、姓名、号码、所属部门、面像识别比对结果、是否允许通过、通道道闸的代号等信息；
值班室及干警值班室分别有两个监视显示屏幕用于进出人员信息显示和面像识别比对显示，值班室的信息显示屏显示AB 门及道闸的进出人员信息，干警值班室的显示屏显示示AB 门及道闸的进出人员信息。
/干警值班人员可根据及面像识别认证信息验证进出人员合法性；
9 联动面像识别比对识别认证功能：通过联动面像识别比对子系统进行身份识别认证，并返回识别比对结果。
10 实时电子屏幕显示功能：能够在电脑上显示进出区实时信息，并对在区各种人员进行分类统计，通过实时画面在屏幕中显示出来。软件还应具备查询功能，能够通过人员姓名或部门查询某人或者某一类人的进出区信息。软件还应具备查询功能，除在软件界面显示近20 个记录可随时查询外，还应能通过各种自定义查询
人员进出情况。
11 警务人员分布与在岗人员自动值岗排班：通过分析各区域的门禁记录，分析统计各区域的警力人数。要求软件可以对各部门需到岗人数进行设置，如到岗人数未达到设置的标准，则自动用红色字体提示。有实时上班名单列表，列表中需对迟到、早退、旷工、换班的名字用不同颜色加以区分。
1、3D 三维脸形识别仪成像技术： 
3D三维脸形识别仪，它运用了了**的光学、目标定向与影像追踪技术，和高速运算能力的识别演算法建立脸部的三维计量学与摄影追踪系统，这个系统通过获取与处理三维脸形资料方面的，使其得以提供实时准确的脸形识别，并因此取得了同业的地位。 
三维脸形识别系统特有的比对引擎与演算法，及近红外光即时三维表面扫描的运用，使高速准确的识别成为可能。传统门禁系统中的身份验证存在着严重的安全性隐患，如、的和盗用、不正当的转借、 遗失等问题。问题的根本是由于这些传统的身份认证技术并不是真正的对人本身的认证，而只是对 或某种物品的认证。生物识别是利用人体生物特征进行身份认证，避免了传统身份验证存在的严重的安 全性隐患。人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。 目前市场上用得较多的是接触式的指纹识别和手形识别。人脸识别技术是非接触式识别、使用方便，而且准确率高、识别速度快，深受金融行业、公狱、行业、边境管制等对保安要求较高的行业欢迎。 
BIOSCRYPT推出了**个突破性的3D（三维）人脸生物识别技术和产品。因为人的脸部并不是平坦的，所以3D人脸识别技术的算法比2D(二维)的算法有高的度。远远其他的人脸识别产品，在业界创造了地位。3D人脸识别技术适用于度要求高的门禁控制、边境管制、电子和等。
2、实时分析重建三维脸形表面
• 面容几何学到毫米内
• 真实基于在x-y-z三维空间中捕捉
• 基于头骨结构捕捉脸部特征 
• 头骨、长久不改变 
• 允许区分“一样”的双胞胎
• 可攻取的生物模板(4个字节)
• 1秒内实时辨别     
3、三维脸形识别的技术优势
• 高度
• 能出分一样的双胞胎
• 现实环境中全面、
• 平衡光线, 包括在黑夜中 
•  Outdoor products available from 2007
•  30º视角以提高易用性 
• 不被视屏或照片易用性
• 无故障登记
• Ergonometric & 用户友好
• 简单调整视听反馈 
• 操作协调
• 高性能
• 实时视屏捕捉 & 高速识别匹配 
• 能在1秒内辨认、识别和判断 
• 拒绝入侵 & 加强保密性
• 充分利用光谱学原理, 无干扰识别 
• 公开的自然的脸形识别（ICao mandated）

3D三维人脸识别仪
功能特点： 

出色的比对算法 
• 在1秒钟内完成认证  
• 可区分双胞胎   
• 使用40000个数据点进行匹配 

使用方便 
• 带安全帽，留胡须均不影响认证效果； 
• 日夜均可使用 
• 免接触 － 无磨损又卫生  
• 4英寸彩色屏方便人员定位  
• 认证后的语音及画面提示 

易于安装 
• 嵌入式平台，包括处理单元及生物认证单元  
• 门禁功能设计－ IP联网方式  
• 支持现有的门禁控制器及读卡器 － Wiegand，RS232，RS422或者RS485  

大容量 
• 每台机人数2000人以下，可采用1：N方式，1秒内完成认证 
• 认证采用1：1模式，可以存储6万个人脸模板  
• 10万条事件信息  

多种认证模式 
• 可以结合IC卡，及人脸识别来实现人员验证的方便性及安全性；

技术流程
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。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
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，必须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。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
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