看守所人脸识别应用解决方案

看守所人脸识别应用解决方案（共14篇）

1.看守所人脸识别应用解决方案 篇一

火车站安检通道

人脸识别布控系统方案

北京众智益华科技有限公司

北京市海淀区清河三街同源大厦12层0926室

电话：010-62919824

网址：http://

一、项目背景及系统介绍

火车作为人们主要的出行工具，通过火车逃串的逃犯也较多。火车站作为人们乘坐火车的唯一进出口，在进出站行人中藏匿着各类特殊人群。当有需要对这些人员进行辨别、防范时，如何准确、有效地发现他们就成为车站公安，安保部门迫切希望解决的问题。

根据目前国内多数火车站进出站管理流程的模式来看，火车站的进站口、出站口、售票口都是旅客必经之地，在这类地区旅客的流动速度会放慢，就为拍摄照片及人脸比对提供了有利的条件。通常相关部门会在进出站口和售票处安装录像监控设备，利用这些地点的特殊性，通过人工进行辨认方式进行比对；或者直接排人员进行现场身份证抽查辨认。但人工查找和比对有很大的局限性，例如：面对大量的客流量导致的人工成本问题，人的记忆力有限，通常不能清楚地记住短时间接触的对象的面部特征；不能同时辨认多个对象；不能长时间保持注意力和辨认力等等。因此在这些主要地方迫切需要引入人脸智能识别比对系统，来提高安全防范的效率和效果。

北京众智益华综合智能视频联网监控管理平台（Integrated Intelligent Video Surveillance Network Management Platform，简称IVS）是分布式、智能化、网络化的视频智能识别分析、图像监控和集中信息管理平台。IVS利用现有的各种形式的数字网络，对监控前端经数字化压缩的视频信号，通过标准的TCP/IP联网协议，传输到监控中心进行智能化人脸检测分析识别比对，并结合分析结果与报警预案进行联动，从而达到智能化布控防范的作用。因此，IVS是集成了人工视觉/生物识别技术、计算机系统、软件、网络、通信、控制以及安全防范技术的综合技术平台。

本文将详细叙述通过北京众智益华科技有限公司的综合智能视频联网监控管理平台对28个车站，38个安检通道实现人脸识别布控的实现方案。

二、组网结构及系统构成

2.1 组网结构

（图一）

由“图一”可见我们采用了网络比对的方式把28个车站通过内部星形2M的网络进行连接，设置一个中心控制室，在中心控制室设置比对服务器，数据服务器，流媒体服务器等设备把火车站传来的视频进行分析比对，并把分析比对结果分别传送给中心客户端及火车站本地客户端，由客户端执行预警方案（比如声音报警，发生手机短信等）。

2.2 硬件产品构成

由“图一”可以看出，我们在拥有四个通道或三个通道的火车站采用模拟高清摄像机+四路CIF视频服务器的方式进行的原始视频采集，在两个或者只有一个通道的火车站采用标清的IP摄像机进行采集原始视频。

在中心我们设置数据服务器一台，比对服务器两台（比对服务器的台数来自于需要比对的图片个数及整个比对系统的速度，两台服务器能支持1秒2万张图片的比对），一台流媒体及存储服务器，大屏显示客户端，N个客户端。

28个火车站，38个通道具体设备列表如下： 模拟高清摄像机：7个 四路视频服务器：2个 标清IP摄像机：31个 服务器：4台

客户端机器：根据实际使用客户端的数量决定 2.3 软件产品构成

（1）综合智能视频联网监控管理平台一套，其中包括：数据服务器软件，流媒体/存储服务器软件，智能分析服务器软件，客户端（带电子地图）管理系统，大屏电视墙系统，人脸图库管理系统五部分组成。

（2）SQL SERVER数据库一套。

三、系统各模块详细说明

数据服务器

数据服务器需要连续工作，建议采用高稳定服务器，要求较高的场合建议采用双硬件冗余；WINDOWS2000以上操作系统，SQL数据库。(一)功能

设备的登录注册。设备冷启动、热启动或注销后，用设备唯一的ID号登录，合法设备（在配置管理服务器中配置）注册成功后，获取设备的硬件配置和工作参数，进入正常工作状态，非法用户拒绝登录。

用户的登录注册。用户采用用户名、密码和唯一的软件ID号登录，合法用户（在配置管理服务器中配置）注册成功后，获取用户可管理的前端对象，及操作权限，用户的级别。

认证服务器在收到用户布防请求后，进行权限判别，若请求合法，命令设备执行，否则拒绝，并给出相应的提示信息。(二)特点

集中权限管理。任何用户的权限改变能够即时反映到任何一个用户对任何系统的操作。

身份认证采用双因子认证，即口令与ID认证。

网络信息采用了SSL认证体系，保证了网络信令的安全。

用户的帐号支持一次性认证，即用户在访问不同子系统时，无需反复进行帐号认证。所有认证操作（包括成功的和失败的）都被日志系统记录并安全地保留，以备查阅。

用户的角色具有流动性。即用户操作的设备，权限只与用户名和密码有关，与具体的设备无关。

流媒体服务器/集中存储服务器

北京众智益华科技有限公司研制的流媒体/集中存储服务器，用于大型监控联网的企业级创新型的解决案，系统的硬件采用高端的服务器，兼备高端功能与可承受价格的先进存储系统，是经过验证的先进体系架构，连续的数据可用性和完整性，高级信息复制功能，功能强大的管理工具。从高、中、低端产品共享通用架构，可实现跨产品型号的平滑升级。(一)功能

流媒体转发。当网络中有多个用户访问同一个视频流时，虽然访问的是同一个视频流，但各自占用一个带宽资源，容易造成网络拥挤，影响视频的接收效果。众智益华在有质量（Qos）的多媒体网络传输上拥有独创性的核心技术，采用高效率UDP传输协议，自动穿透各种网络设备，根据网络结构自动启用单播技术，组播技术，也可强制制定，自适应网络流量控制，配合独创的编码，解码算法，在丢包率低于20％的情况下，仍然保证清晰流畅的视频效果，网络延时短，成功地解决了带宽资源和网络拥挤问题。设置流媒体转发服务器的目的在于缓解网络带宽紧张的区域，对该区域内的视频访问全部通过流媒体转发服务器软件模块来进行转发，使得该视频服务器的视频服务只占一个通道。流媒体网关。主要是实现异构设备和嵌入式设备接入，把不同设备的信令转化为统一的信令；把不同编码格式的流媒体数据转化为统一的流媒体格式；把不同的硬件控制协议转化为统一的控制协议从而实现异构设备的互连互通。

流媒体路由。支持双网卡或多网卡，实现跨网段联网监控系统。与不同的网络路由器相比，北京众智益华的流媒体路由设备，转发的效率高，在丢包率低于20％的情况下，视频仍然比较流畅，采用保护的语音数据延迟小，无噪声。

1．支持定时录像，报警联动实时录像。

2．支持前端分布式录像和后端集中录像的综合性方法。3．支持多路径数据存取，支持动态负载均衡与故障切换。4．存储服务器可选择DAS、NAS或SAN结构。

(二)特点

效率高。在普通P4，1G内存，双1000M网卡配置下，对1M的单路码流，单播转发300路的情况下，CPU占用的比例约为20％以下，音视频清晰流畅。网络功能强大。能根据交换机的性能，网络结构，服务的质量，自动启动单播或组播转发，无需人工干预，也可指定单播或组播。

支持异构设备多。众智益华的流媒体服务器支持主流板卡（海康、汉邦、恒亿、金鹏）的PC系列监控设备的接入；支持主流嵌入式（海康、大华、大立）监控设备的接入。

能实时根据不同的网络情况，自适应地选择合适的传输协议（TCP、UDP单播、UDP组播），调节视频包大小来优化网络传输，适应不同的网络环境。特有的NDU升级方式，无须数据迁移即可对存储系统进行硬件、软件升级，达到最安全的投资保护。

可从最小配置起始，因需而动，支持从5个硬盘驱动器到240个硬盘驱动器的灵活扩展，可伴随业务和需求的增长而进行扩容或升级。

系统高的可靠性，稳定性。屏蔽单点故障的高可用设计，为关键应用提供可信赖的系统和信息可用性；独立的双存储控制器，具有镜像式缓存；多种级别的RAID数据保护；自动系统诊断和全局热备盘技术（Hot-spare）。

高性能的检索信息保存和获取，采用专用的内嵌数据库，特别适合对录像资料进行检索。高可用性和容错系统提供三个层次上的容错，首先系统体系结构上的容错技术，系统支持分布式的集群技术，每台服务器正常执行当前的存储任务，但是同时又作为其他服务器的后备集群节点。第二个层次上的容错是在整个中心集群都和图像源断开，不能进行实时录像，系统通过计划和实际的录像执行情况进行补录。第三个层次的容错是在录像分包时，每一个录像文件结束和一个新的录像文件开始，系统都被冗余一部分数据，以保证没有任何图像帧丢失。

录像计划和补录根据预定计划和实际的执行情况的差异性，可以计算出需要补录得时间段，自动从合时的DVR下载缺少的录像信息。

清盘策略和录像优先保留权当系统发现存储的容量超过系统规定的最高警戒线，将开始启动清盘任务，这个工作是由挂接的认证中心服务器来管理的，认证中心服务器将定时检查磁盘的情况，进行磁盘的清理、自动导出等功能。系统提供集中清盘策略，包括先进先出、最近访问、最多访问、以及保留优先权。

对比服务器

(一)功能

通过流媒体视频进行视频分析

提取图像特征值与数据库中的预存进行比对 将设定阀值以上的结果发送给需要的各个客户端 将比对结果存入数据服务中心(二)特点

比对速度快，一台服务器支持百路视频小于等于1秒 采用国际先进人脸比对算法，比对结果准确。独有的人像搜索、跟踪、定位、捕捉技术，人脸抓拍率在98%以上，角度能达到35度的偏移不会影响抓拍效果。针对有多个人像张的照片，系统会自动检测人像并分割出多张独立的照片，识别准确度高识别准确度高，1:1识别准确率97%；1:N识别准确率95%以上。独有的图像三维建模技术，每张人脸图像预处理后的特征值大小只有2K左右，识别速度能达每秒2万张以上。

采用独有的组播技术，在节约最少带宽情况下，把比对结果发送给各个客户端模块。

强大的日志功能，通过与数据服务器的配置，将比对结果完整的保存到数据库方便日后查看。

具有很好的容错功能，保证服务出错后，3秒内自动恢复运行。采用C/C++开发，核心层稳定可靠。

网络分控

(一)功能

树形视频选择，声音监听与视频图像同步。连接视频后可进行图像抓拍操作。支持单分屏、四分屏、六分屏、七分屏、九分屏、十分屏、十三分屏、十六分屏、二十五分屏显示。

支持视频轮巡,分组轮巡等多种视频观看方式 可实现电子地图与视频联动

报警自动地图定位，具有缩略图功能

可回放前端设备录像分为硬盘录像机本地存储、流媒体/集中存储服务器录像。支持报警提示, 系统中一旦有报警产生，界面上有明显提示。支持报警联动, 报警后可联动地图，联动报警声音，联动视频录像，联动视频显示，联动分组及轮巡，联动手机短信，可以联动外围IO设备。可查看历史报警记录并进行人工确认赛选。具有用户注销锁定功能，安全方便。

电视墙中心管理系统

(一)功能

可选择任意一路主要视频的实时视频，并形象显示人脸截图 实时显示比对结果。(二)特点

支持1280×720高分辨率 实时显示最近四对报警结果 支持比对声音提示

四、技术特点

本系统具有很好的开放性，可以很容易兼容现有设备，并能很好的和其他平台形成互动。

本系统人脸识别速度快，准确率高，一台对比服务器可以完成100路的视频实时识别，并完成与数据库内图片特征值的实时比对。本系统人脸比对采用独有的人像搜索、跟踪、定位、捕捉技术，比对技术，人脸抓拍率在98%以上，角度能达到35度的偏移不会影响抓拍效果。针对有多个人像张的照片，系统会自动检测人像并分割出多张独立的照片；识别准确度高，1:1识别准确率97%；1:N识别准确率95%以上。独有的图像三维空间建模技术，每张人脸图像预处理后的特征值大小只有2K左右，识别速度能达每秒万张以上。

本系统具有很友好的界面操作，一旦发生报警，用户可以根据电子地图得到位置，可以看到实时视频，并能看到报警时比对服务器抓拍的照片以及图库中原照片，方便用户进行再次的确认。

本系统具有很强的报警预案，其中包括：声音提醒，报警录像，手机短信，联动其他报警设备等。

2.看守所人脸识别应用解决方案 篇二

1 加强警用装备管理的重要性和必要性

警用装备越来越丰富, 呈现出种类多, 数量大等特点, 加强装备管理的重要性和必要性有以下几方面:一是对管理方法上要求越来越高;二是综合指挥对技侦装备的信息化程度要求越来越高;三是处理突发事件对警用装备的可用性要求越来越高;四是对警用装备的保密性要求越来越高。

2 系统总体设计

2.1 系统组成

RFID和动态人脸识别技术的装备管理系统 (以下简称为RFID系统) 由电子标签、管理终端、读写器、手持RFID终端、装备门禁管理终端、人脸抓取识别前置、报警器、红外探测器等8个部分组成。RFID电子标签贴于装备上, 读写器、天线安装和人脸抓取识别前置安放在仓库大门或者门禁处;录入每位使用者人脸照片和身份信息;当该使用者持有设备通过门禁时, 人脸识别前置拍取人脸照片并和设备信息进行关联;红外探测器探测装备通过RFID门禁是否违规, 并发出报警。管理员可以通过终端获取比对结果和装备的状态、位置等信息, 实现对装备的闭环管理。

2.2 系统功能

2.2.1 实时记录装备状态, 提高装备可用性水平

装备自采购入库就植入一张独一无二的标识码伴随该装备的整个寿命周期, 明确装备的状态、位置等相关信息, 记录可用性以及相关的维修状况。

2.2.2 简化业务工作流程, 改善清仓查库的质量

装备每次出库、入库以及使用者都能在终端有效的反应出来, 维修情况的等级和管理通过终端系统进行, 提高了清仓察库的效率。

2.2.3 明确界定责任归属, 提高装备保密性水平

实现装备的闭环管理, 明确“谁取出、谁使用、谁维护、谁归还”, 做到每个使用者对设备全程负责的前提下, 将使用者和装备进行信息匹配和归档, 避免相关装备的滥用和私用。

3 系统硬件模块设计

RFID管理系统硬件包含RFID电子标签、信息采集模块、手持RFID终端、RFID管理终端、门禁管理终端6个模块组成。

3.1 RFID电子标签

制作个体所属的电子标签, 将数据信息写入其相应的电子标签, 每个电子标签都是独一无二的, 将伴随该装备的入库、使用、维护、报废的整个生命周期;电子标签由集成电路芯片和天线组成, 芯片内部有存储器, 通过电感耦合和电磁反向散射耦合与读写器通信[1], 电子标签按供电形式可分为有源标签和无源标签, 按照工作方式可分为主动式、被动式和半主动式, 按工作频率可分为低频、高频、超高频和微波[2]。

3.2 信息采集模组

该模组包括两部分, 其中数据读写器要对出库的设备上的RFID进行读取, 获取该设备RFID标签的数据, 并将该数据回传到后台数据库;同时, 向人脸抓取比对前置发出信号, 摄像机在收到信号后要对该使用者进行面部抓取, 将人脸图像转化为人脸特征码回传后台人脸信息数据库。人脸抓取比对前置采用Neoface的API开发接口进行开发。读写器由射频通道模块、控制模块、天线和I/O接口模块组成[3]。读写器完成射频处理功能, 产生射频能量, 激活无源标签;射频通道模块中一般由2个分隔开的信号通道组成, 发送通道和接收通道, 分别用于向标签发送、接收数据。通过将发射命令调制到读写器发射的载波信号上, 形成发射信号, 经读写器天线发送, 信号经过空间信道传送到电子标签上, RFID标签收到射频信号并做出响应, 形成反射回波信号;将回波信号进行加工处理并解调, 提取回送的数据。

3.3 手持RFID终端

手持RFID终端主要是为设备管理员设计, 该终端以PDA为平台进行开发, 作用距离小于等于0.3m, 具有手写功能, Window CE或者android系统, 支持应用程序的二次开发, 具有嵌入式数据库, 能够通过USB、WIFI等方式和管理终端进行同步。可以识别在管理系统各种注册过的电子标签, 同时也可以将采集到的装备信息通过USB、WIFI等方式传输到RFID终端并存入数据库。

3.4 RFID管理终端

RFID管理终端是装备管理系统的核心, 硬件平台为一台连接局域网的服务器, 装有RFID管理系统软件以及人脸识别引擎。通过USB口连接读写器和人脸采集器, 对电子标签进行操作, 建立相应的RFID-装备数据库, 以及侦查员人脸信息库。

3.5 门禁管理终端

装备门禁管理终端是一台连接局域网的计算机, 连接红外感应器和声光报警器, 红外感应器探测有人或者是装备通过门禁时输出信号;同时, 将通过信号传输给RFID装备管理终端, 人脸抓取前置采集人脸图像并一同传回终端, 经过比对确定装备是否允许带出使用。

4 系统软件模块设计

RFID装备管理系统软件部分包含标签管理模块、装备生命周期管理模块、装备使用流程管理模块、人脸采集模块、门禁管理模块和手持RFID终端模块等6个部分组成, 实现对装备的日常流程管理;装备门禁管理模块作为一个单独的程序运行在装备门禁计算机上, 向装备管理终端发送通过信号;手持RFID终端软件包括两部分, 一部分是和RFID系统之间数据通信软件, 另一部分是手持终端上的运行软件, 用于对装备数据的采集和存储。

5 结语

RFID技术应用于警用装备管理系统, 可以实现装备的可视化管理, 消除人为差错, 提高整个管理过程中的安全可靠性, 明确使用过程责任归属和避免滥用、私用。该技术还有较大的应用空间, 可以通过扫描RFID标签搜索相关的装备使用说明, 将RFID标签信息和指挥作战系统对接, 实现装备和人员的布置和调度。

摘要：针对传统警用装备管理在效率和可靠性等方面存在的问题, 提出一种基于RFID和人脸识别技术的警用装备管理解决方案。结果表明, 该管理系统能够实现警用装备的自动识别和使用者自动匹配, 有效提高了装备管理的效率和水平, 从而实现装备管理智能化。

关键词：RFID,人脸识别,装备管理

参考文献

[1]Miah MS, Gueaieb W.An RFID-Based Robot Navigation System with A Customized RFID Tag Architecture[J].Microelectronics, 2007, 148 (2) :68-72.

[2]王肖, 马汝建, 杨雪岩.基于RFID技术的供热计量系统设计[J].济南大学学报:自然科学版, 2009 (6) .

3.看守所人脸识别应用解决方案 篇三

关键词：人脸识别技术；公共安防视频监控领域；应用

中图分类号： TP242.6 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）31-172-2

0 引言

目前，随着我国社会经济的不断发展和市场经济的需求，越来越多的企业逐渐在针对监控视频的人脸识别产品，同时在目前的交通、房屋建设中随处可见人脸识别产品。同时，公共安防领域的视频监控系统主要是针对收集到的视频图像进行事前预警分析，但是针对事后的视频分析就浪费了大量的人力和精力，因此，在公共安防视频监控领域采用了人脸识别技术，那么就会减少违法犯罪的发生概率，维护了社会和国家的稳定性。

1 人脸识别的概念

1.1 人脸识别的含义

在人脸识别中，包括很多的名词，我们应该重视这些名词解释，不要混淆名词解释。第一，针对人脸提取来说，人脸提取主要指的就是在视频资料中，把人脸相关的资料提取出来，然后对提取到的人脸资料进行有效分析。同时，在不同的地方，人脸提取的过程也被叫作人脸检测。第二，针对人脸识别来说，人脸识别主要指的就是把人脸的特征输入到人脸库中，然后针对人脸库进行有效对比，确定出人脸的可用信息，这个人脸识别的过程也被称之为人脸对比。第三，针对历史人脸数据库来说，历史人脸数据库主要指的就是通过监控对人脸进行有效抓拍，然后建立相应的人脸数据库[1]。

1.2 人脸抓拍实现过程

科学在进步，人脸识别技术也在逐渐发展，人脸抓拍过程是一个科技要求非常高的过程，比如，针对企业的人员卡口系统而言，相关的人员在进入检测区域时，算法就开始进行人脸检测，然后对每个抓拍的人脸进行有效分析和对比，然后当人员离开检测区域时，被筛选出来的最后一张图片就是最佳人脸图片。在进行人脸抓拍的过程中，影响抓拍的效果有很多，比如摄像机的光照、天气、角度等。

1.3 人脸识别的技术原理

人脸识别技术主要是采用基于统计学习的人脸特征选择算法，并对大量的人脸数据进行有效分析，对比出不同人像的特征，然后从大量的人像特征中选择出最佳的人像特征。同时，人脸对比识别主要是利用人脸识别算法对抓拍到的人脸图像进行建模，并对数据库中的人脸进行有效对比，一旦人脸的识别度达到一定的标准时，那么相关的系统就会自动报警，然后相关的管理人员就能够及时发现相似度极高的人脸。另外，人脸识别技术如果采用自动最优特征选择算法，不仅能够缩短人脸对比的速度，又能够保证人脸识别的质量[2]。

2 人脸识别的技术局限性

现如今，随着我国科技的发展，人脸识别技术已经取得了不小的成果，但是，与国外发达国家相比，我国的人脸识别技术依然存在一定的局限性，很多外部环境都对人脸识别效果有一定的影响性。下面我们就来具体说下人脸识别的技术局限性都包含哪些方面内容：

2.1 人脸的相似性

众所周知，针对同一人种来说，所有的人脸结构都是相似的，实质性的差别不大，由于我国人脸识别技术的限制，就算采用人脸识别算法也会影响人脸特征精确度的提取，因此，我国的相关研究人员应该重点研究人脸相似度的参数调节，加强对人脸细微差异性的提取，从而提高人脸识别率。

2.2 同一个人的人脸渐变性

每个人的人脸都会随着时间的推移、年龄的变化而变化，同时，由于不同条件下人的情绪也是不同的，从而导致了人脸的不同，因此，同一个人的人脸渐变性也会在很大程度上影响人脸识别率的高低。

2.3 遮挡物的干扰

随着人们物质生活水平的不断提高，人们越来越重视自身的打扮，因此，人脸会经常受到很多遮挡物的干扰，比如，墨镜、头发、面具等，这些脸部的遮挡物严重影响了人脸识别效果。

2.4 人脸的角度和图像质量

在对人脸进行识别的过程中，人脸的角度和图像质量也会严重影响人脸的识别效果。要想提高人脸的识别效果，在抓拍人脸时一定要收集一张正面的人脸清晰照片，如果没有抓拍到清晰的人脸照片，那么就会使得人脸识别率大大降低。同时，人脸图像的质量好坏也会直接影响识别的效果，比如，图像的分辨率等。因此，在对人脸识别技术研究的过程中，一定要加强与相关专业单位的合作关系，把人脸识别技术融入安防领域中，从而促进人脸识别技术的稳定发展。

3 人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用

最近几年，随着人脸识别算法技术的不断提高，人脸识别技术被广泛地应用到了公共安防视频监控领域。同时，很多地方政府为了提高当地的安全管理水平，已经建立了一套人脸识别系统，下面就来具体说下人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用：

3.1 情报领域应用

人脸信息是情报信息的重要来源，情报分析主要是针对各种基础信息的碰撞，并对情报信息进行有效分析，然后把危险扼杀在源头，减少安全事故的发生概率。相关部门通过对人脸的相关信息进行有效分析和对比，能够实现对犯罪分子的有效防控，从而消除恶性案件的发生概率。

3.2 户政应用

随着我国社会经济的不断发展，户政管理业变得越来越严谨。在传统的户籍管理中，由于缺乏先进的管理技术，从而出现了很多问题，其中包括骗领身份证、户籍重复性等问题。但是，目前在户籍管理中，逐渐使用了人脸识别技术，这样避免了骗领身份证等问题的发生。人脸识别技术不仅能够对身份证进行集中对比，而且还能够及时清理异常的户籍信息。与此同时，针对犯罪分子而言，通过人脸识别技术，能够有效识别出犯罪分子的行踪，例如：当地公安部可以把犯罪分子的人脸图像输入到全国数据库中，然后对人脸数据库进行有效对比，最后排查出是否有网上在逃人员套用本地居民户口资料的情况。除此之外，目前各地的宾馆或者街道中都安装了人脸抓怕系统，如果有人员进入到了视频监控中，那么就会及时抓拍到每个人的图像，然后公安部就能够根据人员的活动轨迹和人脸截图输入到人脸识别库中，对其进行重点监控，从而使得公安部对人员进行判断，判断其是否属于在逃人员[2]。

3.3 种族比对应用

人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用中，还有一个比较重要的应用那就是种族对比应用。种族比对应用主要也是采用人脸的抓拍形式，不同的种族人的面部特征也存在很大的差异性。各个地方应该建立种族识别分类器，以方便查找种族人脸的相关信息。种族识别分类器主要是针对大量的人脸特征数据进行有效分析，同时，要针对不同的种族特征信息进行分类，输入多个软分类器，然后再对这些数据进行深入分析，最后由强分类器确定种族，从而实现种族比对应用效果，最终为公安防范体系智能化的建立奠定坚实的基础[3]。

4 结束语

总而言之，随着我国科学技术和社会经济的不断发展，人脸识别技术在公共安防视频监控领域得到了广泛的应用。人脸识别技术一般采用基于统计学习的人脸特征选择算法，分析出人脸的主要特征，但是人脸识别技术目前还尚不完善，因此，相关的研究人员一定要加大研究力度，不断开发人脸识别技术，重视其在情报领域的应用，从而促进人脸识别技术的可持续发展。

参 考 文 献

[1] 苏大伟.人脸识别技术在安全保卫工作中的应用及发展趋势研究[J].无线互联科技，2015，21：135-137.

[2] 仝星.动态人脸识别监控系统研究[J].中国安防，2015，Z1：63-66.

4.看守所人脸识别应用解决方案 篇四

江西万谷科技有限公司2010年6月21日

一、前言

继江西兴国看守所8名疑犯集体越狱到内蒙古4名在押人员袭警越狱，近些年出现了不少离奇的越狱事件。究其原因，无外乎以下几点：第一，防范意识不够；第二，安防产品良莠不齐；第三，安防工程流于形式；第四，安防设施报修不及时；第五，安防管理体制不完善。

由于监狱、看守所本身的特殊性，其安防系统在安全可靠性方面的要求明显比其他行业高很多，这使得监狱安防涉及的领域非常广泛，除了视频监控，还涵盖围墙周界、AB门、高压电网、报警、巡更、门禁、对讲、宣教广播等方面，可以说无所不包。由监所公共场所和公共通道门禁，闭路监控、电子巡更等子系统构成监所的第二级安全防范体系往往得不到重视，监所门禁建设管理现代化是保障看守所、监狱、戒毒所安全的必要基础。

当前公安部提出了如下要求：在加强技防措施的前提下，监管系统的各级领导和单位，要根据新形势的要求，切实加强队伍建设，不断提高干警素质和执法水平；坚持严格依法治监，继续开展好执法执纪专项治理整顿，更好地完成“收得下、管得住、跑不了、改造好”的任务。

二、AB门系统现状及需求

在此大环境下，全国各地的看守所、监狱等监管场所投入资金加强监门哨建设，部分地区驻所武警战士白天（或全勤）进驻监门哨执勤。但综观各地监门哨AB门门禁系统，建设标准各不相同，大部分采用传统的普通双门门禁控制器方式通过手工按钮（或其它身份识别设备）开门，而对A、B门的控制权也不尽相同，从某个程度上暴露出了AB门的隐患：A、B门实现不了互锁、夜间AB门的开关门隐患、断电后AB门的安全问题．．．。

A、B门双门（也有三门、四门）联动互锁很好地解决了上述问题，不管白天、夜晚决对的每次只能开一扇门（紧急开门为特殊功能），断电后仍然正常使用。AB门双门联动互锁系统是我公司在长期应用过程中结累专为监狱、看守所、银行等特定用户联动互锁安全门设计制作的专用锁具，安全区别于普通的双门控制器控制模式，它集电控联动互锁装置于锁体一身，布线简单，采用独特的锁舌锁死和四芯总线制的先进

技术，以双门双锁组合的形式，组成一个通道型内外门控制系统，真正做到联动互锁（进出都必须关好已打开的门才能开启另一扇门，在开和关一扇门的同时会自动检测另一扇门的门状况），同时电源部分内置了断电延时电池，开闭门声音小（锁舌伸缩式而非电控锁的撞击式），布线、安装简单，扩展灵活，维护方便。

同样，A、B门双门联动互锁系统在安装时也特别要求A门、B门的开门方向，确保在掌握钥匙的情况下进或出监都只能开一扇门，另一扇门必须通过A、B门双门联动互锁系统来控制，从而在根本上防止了尾随出门、抢夺钥匙出监等越狱企图。

三、AB门双门联动互锁示例

如对一个看守所监门哨安装AB门双门联动互锁系统，即对监门哨AB门实现严格控制人员进出的通道上安装双门互锁门禁系统，控制权可根据需求可由监门哨武警单独控制或由武警和看守所外值班人员双重控制。当人员通行时，经过第一道门之后必须关好该门并经过身份校验后才能开启第二道门，这样有效的隔离通道内外两侧的空间，防止了在押人员或可疑人员尾随进入安全区域等情况的发生。该双门互锁系统还可配合闭路监控设备实现中心对进出人员的监控，还可以安装生物识别设备（如密码刷卡器、指纹密码机、人脸识别仪、掌型识别仪等）实现更高级的AB门双门联动互锁门禁。如图：

进入内监区

说明：所有设备通过一根4芯线联接，安装简单；严格实现AB门联动互锁，每次只能打开一扇门，即使用钥匙也只能开一扇门，防止在押人员抢夺钥匙开门；夜间监门哨武警撤哨后把控制权切换至通道上的副控制器；任何一扇门未关闭到位会有语音声光提示；断电后自动切换内置蓄电池供电；主控制器能实现紧急开、紧急关功能；可以外挂各类刷卡器、指纹机、生物识别设备。

四、系统结构及配置

1、A、B门双门联动互锁系统布线图：

2、系统配置组成 :

AB门双门互锁门禁系统由以下产品组成：（每套标配，如需采用刷或指纹等身份识别，另增加相关生物识别设备即可。）

注：控制线和布线管材由施工方负责采购。

五、系统主要功能特点

1、联动互锁功能：整个系统分为A、B两道门，如从B进入AB门通道区，此时必须关上B后才能开启A的锁，否则A不能开启（钥匙也不能开启）。

2、紧急闭锁功能：当出现异常情况时，值班人员可按下“紧急关”按纽，锁闭两扇门锁，这时按钮、钥匙都无法开锁，使可疑人员与外界处于通道隔离状态，从而保证

监管的安全性。手动复位后恢复正常。此功能对监门哨值班民警有很大的作用，在夜间值班使用此功能加强了安全性，即使被在押人员拿到钥匙也不能打开门！

3、紧急开锁功能：当出现紧急情况需要撤离或支援大量人员或物品通过AB门通道时，可直接按下“紧急开”按纽，内外门的锁同时开启不再闭锁，内外门形成通道，方便撤离或支援人员迅速通过。手动复位后恢复正常。

4、门状态语音提示功能：当联动互锁门的内门或外门处于未锁闭状态提示关门，超过10S时（时间可根据需要设置），锁体发出声光语音报警。

5、断电延时功能：系统电源箱中内置开关电源和一体式延时供电电池，保证在市电断电情况下正常使用。

6、手动开启功能：当主备电源同时断电或电控系统出现故障时，具有手动钥匙开启的功能，使AB门仍处于控制状态。

7、便捷扩展功能：此系统根据不同需求，可另外配置各种刷卡、生物识别设备（密码刷卡器、指纹密码机、人脸识别仪、掌型仪等）；可以报警输出联动其它设施如灯光、监控、警报器等；可以导出AB门进出人员信息。

8、远程联网控制功能：根据个别需求控制要求，另配置局域网控制器后可在内部网络中实现远程控制，可实时监测AB门的开关状态，并可远程控制AB门的开关。

9、经济实用：此系统没有门禁控制器的安装复杂性，整套系统一起配置，不需要另外找配套器材，整体费用远低于普通的门禁控制器方案，可扩展性强。

后述

AB门双门联动互锁系统，目前已被广泛应用于看守所、监狱、银行等安全通道门禁中，其作用非常显著，有效的加强了特定场所内的人员出入及财产安全防范能力。

随着该门禁应用特例的技术越来越成熟，功能越来越完善，必将会被越来越广泛的应用于除上述之外的其它重要场所，并且可配合监控系统、报警装置等，实现更为高度智能化主动防范性能，在安防系统中发挥其重要作用。此系统已在部分省市武警部队作为标准要求应用至各个监所AB门中。

江西万谷科技有限公司

南昌市青山南路38号政法楼1-10

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5.人脸识别监狱管理系统 篇五

人脸识别技术简介

随着高科技的蓬勃发展，人体特征分析技术已经作为身份快速识别及视频监控等领域的最新增值点与应用点，在身份识别、智能安防、智能监控、出入管理、证卡认证等方面发挥巨大作用。

面部检测识别技术，是利用计算机图像分析、模型理论、人工智能及模式识别技术的非接触性高端模式识别技术，其可完成从复杂的图像场景中检测、检出特征人像信息，并进行匹配识别的智能分析过程。

面部识别的流程如下图所示：

二、人脸识别监狱通道管理系统需求

随着计算机和网络技术的推广应用，信息化管理的新思路也开始进入到监狱管理的实践之中。根据司法部监狱安防技术要求，加强对出入监狱人员的管理和控制，提高监舍监管安全，提高监狱的安全技术防范水平和信息化管理水平，实现监狱管理的数字化。监狱是强制管理违法犯罪人员的场所，是实现社会治安综合治理的最重要环节之一。随着新一轮数字化监狱系统的改造升级，监狱管理正在朝着网

人脸识别监狱通道管理系统

络化、信息化、数字化方向快速发展。数字化监狱通道管理系统的建设可由视频监控、人像识别、出入口管理、周界报警、巡更管理、监舍对讲和进出通道管理、服狱人员定位等几部分组成。

而监狱通道出入人员身份快速识别及看守所安全方面的管理要求，具备非接触特点的人像生物特征识别技术，可以依靠常规的视频图像获取设备快速进行人员身份识别及陌生人预警等功能，满足监狱、看守所等特殊场所的管理要求及安全管理要求。场所现状及人脸识别需求：

滚闸门1滚闸门3出卡机进门闸门4B门出A门进值班室值班民警(还卡处)B门进滚闸门2A门出出门

监狱/看守所通道示意图

1.进入监狱通道时，临时人员需由1个狱警带队并从出卡机取卡方可进入； 2.临时人员在值班室办完手续后并进行人像注册，进入A门进区域，需进行刷卡人像识别验证，如果不是带队狱警所带入的人员，系统报警。禁止开启启B门出；

3.出滚闸门2时，临时人员需刷卡人像识别验证，如果不是带队狱警带入注册人员，系统报警，滚闸门2禁止开启。

4.离开人员在值班室办完离开手续后，出滚闸门3需再一次刷卡人像识别验证，果不是带队狱警带入注册人员，系统报警，滚闸门3禁止开启。

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人脸识别监狱通道管理系统

三、人脸识别监狱通道管理系统

3.1系统架构

系统采用了最普通的IP摄像机与工业PC机及TCP/IP网为基础设备，配合人脸智能识别技术为核心，通过协议转换器，使系统在完成人脸识别的同时，也给道闸的闸机一个开关信号，同步开启人行通道的闸机，并且存储、分析所识别的人脸数据，生成统计信息与报表，主要构成：高清网络摄像机、读卡器、IC卡、门禁控制器、电控锁、服务器、PC机、高速局域网及人脸识别监狱通道管理系统。

系统应用架构分为三部分：

1、人脸采集与制证部分；主要用于通过照片信息或摄像机采集信息把来人身份信息及人脸信息建模、入库，并用于证件信息制作。

2、人脸识别与闸机触发部分；主要通过IP摄像机采集将要通过人行闸机的人员的人脸信息，并跟库中人员信息进行比对，如果识别结果正确，闸机将开启，允许通过。如果库中没有人员人脸信息，则可以通过刷卡方式，开启闸机。

3、人脸识别结果统计与大屏显示；保存人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过大屏显示现场人脸识别情况及查询识别结果。

3.2系统应用部署

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人脸识别监狱通道管理系统

数据库服务器人像识别服务平台报警系统门禁控制器门禁控制器摄像机1摄像机2摄像机3摄像机4滚闸门2滚闸门3刷卡器1刷卡器2

部署说明：机房部署数据库服务器、人脸识别服务平台，前端部署显示端，出入通道设置4台高清网络摄像机和

滚闸门N台及IC卡读卡器数台。

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人脸识别监狱通道管理系统

其中：

1、高清网络摄像机：捕获人脸视频设备；

2、闸门：通过门禁控制器控制的闸门，软件系统通过给控制器信号来控制滚闸门的开关。当比对成功后，闸门自动开启

3、刷卡器：用于刷卡时读取IC卡信息；

4、数据库服务器：存贮人像信息数据库及基础信息数据；

5、人脸识别服务器平台：主要将前端摄像机传输过来的人像信息与数据库中注册人员信息进行比对，并将比对结果显示到屏幕上。

系统运行流程：进出人员通过安装于出入通道的高清网络摄像机，系统自动检测并采集人像图片，建模后传送至人像识别服务平台与后台人像数据库信息进行比对，并将比对结果输送到显示屏显示，同时发送信号到门禁控制器进行滚闸门自动开启，非库内人员，则滚闸门关闭，并进行报警。

狱警刷卡B门进出门人员刷卡取卡登记出门人员刷卡失败人像采集注册人像比对成功失败人像比对报警成功报警狱警刷卡开启A门进滚闸门2开启出滚闸门2滚闸门3开启出滚闸门3进门人员刷卡狱警刷卡开启A门出还卡出门报警失败人像比对成功办理出门手续狱警刷卡开启B门出 第4页 /共 12页

人脸识别监狱通道管理系统

3.3系统功能设计

人员信息管理

1、人员基础信息管理

实现监狱干警及需中、长期进出监狱大门通道人员的基础信息管理功能，包括人员基本信息的新增、修改、删除、查询维护及进出人员的IC卡发卡管理。

2、人像信息注册

实现监狱干警及中、长期进出通道人员的视频人像信息注册功能，系统采集注册人员的人像信息，建立监狱正常出入通道人员的识别比对人像库。

值班人员信息管理

1、值班人员基础信息管理

实现监狱进出通道看守值班人员的基础信息管理功能，包括通道看守人员基本信息的新增、修改、删除、查询维护及通道看守人员的身份IC卡发卡管理。

2、值班人员登录确认

实现监狱进出通道看守值班人员的系统登录确认功能，通道值班人员在接班后，首先必须使用自己的登录帐户与登录密码登录系统后才能使用。

系统自动记录通道看守人员的人工确认记录信息（值班员姓名、放行时间等）。

3、值班人员交班信息 硬件管理

1、摄像机设备管理

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人脸识别监狱通道管理系统

实现对现场安装的摄像机进行管理功能。包括摄像机基本信息的新增、修改、删除、查询维护。

2、刷卡机设备管理

实现对现场安装的摄刷卡设备进行管理功能。包括刷卡机基本信息的新增、修改、删除、查询维护。人像身份识别验证

1、临时人员发卡注册

实现监狱临时进入通道人员的发卡及人像注册功能。临时进入人员首先取一张临时通行卡（系统事先已编好一组指定号段），在得到值班人员身份确认后，由值班人员对临时人员进行人像采集注册。

2、出监人员身份识别验证

实现监狱出通道人员的视频人像识别验证功能。出通道人员包括临时人员，走入通道时，在该人员刷卡时，系统自动跟踪采集人像，并识别该人员的身份信息。一旦识别通过，报告被识别人员姓名，系统自动把识别结果显示在安装通道屏幕及值班室监控视频上，狱警通过人工识别确认无误后开启门禁，同时发出人员身份验证通过的提示声音或信号提示。

3、带队狱警放行确认

实现带队狱警确认开启门禁功能。在出监人员人像身份识别验证通过后，必须再进行带队狱警人工确认才能开启门禁。

4、出入日志信息查询

实现监狱出入通道通行人员的日志信息查询功能，实时按时间段、临时人员信息、人员类型、值班人员等信息字段的组合查询功能，实现系统审计功能。陌生人预警

1、陌生人报警管理

实现监狱陌生人的识别预警功能，系统自动采集识别视频监控范

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人脸识别监狱通道管理系统

围出现的人像信息，一旦发现无法识别人员，系统自动采集该人员的人像信息并展示在值班看守人员的报警界面上，提示看守值班人员警示与确认。系统维护管理

1、用户管理

实现系统的使用用户信息管理，包括用户的基础信息、用户的登录信息、登录口令等数据内容。

2、用户权限管理

实现系统用户的权限管理功能，管理系统使用用户的操作权限与数据权限，实现系统用户角色的定义，用户角色权限的管理，用户所属角色维护等功能。

3、数据字典管理

实现系统基础数据字典的维护管理功能。

4、系统参数配置管理

维护系统的系统参数配置数据信息，管理系统各个控制字段配置信息，如人员类型、人像采集参数等。

四、公司简介

河南海一电子科技有限公司成立于2010年，是一家专业从事计算机软件开发、电子产品开发，生物识别技术研发的的高科技企业，第7页 /共 12页

人脸识别监狱通道管理系统

主要从事公安、银行、电信、旅店业、娱乐业等多个领域的应用软件、硬件研发、系统集成；在福州、西安、无锡等地设有分公司。公司致力于生物智能科技方面的技术研究，联合海外研发机构协同研发顶尖的人像识别技术，并同省内多家高校广泛深入的合作，不断最求与提升核心技术竞争力。公司秉承“海纳百川、一秉虔诚”的理念，始终坚持以人为本、恪守诚信、凝智聚心，有德有情。努力打造成立足于河南、面向全球高速发展的高科技企业。

河南海一电子科技有限公司基于人像生物识别技术针对不同的行业特点和需求成功研发了诸多行业的软、硬件产品。生物识别技术系列产品：

人脸识别技术--公安行业应用：

1、人脸识别技术—人证识别系统；

2、人脸识别技术—重点场所人脸识别追逃系统

3、人脸识别技术—卡口人证识别身份确认系统；

4、人脸识别技术—人证识别访客登记系统 人脸识别技术—金融行业应用

5、人脸识别技术—金融、证券交易人证识别身份确认系统 人脸识别技术—海关、港口、机场应用

6、人脸识别技术—人证识别身份核查系统 人脸识别技术—校园安全

7、人脸识别技术—校安通

8、人脸识别技术—高校学生智能考勤验证系统； 人脸识别技术—企事企单位应用

9、人脸识别技术—智能考勤系统

6.看守所人脸识别应用解决方案 篇六

生产部：

为进一步严肃考勤纪律，特实行人脸识别考勤机考勤，现将有关事项通知如下：

一、使用的范围

生产部全体员工

二、开始启用时间

从发文之日起考勤机考勤和点名签到考勤同时使用，2012年4月20日起正式启用考勤机考勤。

三、注意事项

1、考勤时请配合提示进行人脸识别，识别过程中，会出现捕捉框（蓝框表示捕捉到有效人脸，红框或无框表示没有捕捉到有效人脸），请前后移动或调整姿势。

2、考勤机提示“识别失败”表示考勤未成功，提示“识别成功”，表示考勤成功。

3、请大家自觉爱护考勤机，如有故意损坏者，将给予重罚。

长沙长乐建材有限公司

2012年4月15日

通知

为进一步严肃劳动纪律，加强离职管理，公司正式员工离职必须提前一个月以书面形式提出离职申请，交由上级主管审批。经有关部门同意后，到行政办公室领取《员工离职交接表》，办理完离职交接手续方能离职。未经有关部门批准而擅自离职的，一律按旷工处理，扣除当月全部工资。特此通知

长沙长乐建材有限公司

7.看守所人脸识别应用解决方案 篇七

主成分分析PCA (Principal Component Analysis) 实质上是K-L展开的网络递推实现。K-L变换用于人脸识别的思想:高维图像空间经过K-L变换后, 成为低维线性空间, 计算后得到一组新的正交基, 通过保留部分正交基得到正交K-L基底, 再将子空间对应特征值较大的基底按照图像整列排列, 最后由这些正交基的线性组合呈现出人脸的形状, 因此这些正交基也称为特征脸。当PCA应用在人脸识别领域时, 称为特征脸方法[1,2]。本课题拟采用特征脸方法进行人脸识别。

1 K-L变换

K-L变换是图像压缩技术中的一种最优正交变换, 用于统计特征提取, 是空间法模式识别的基础。K-L变换实质是建立了一个新的坐标系, 将一个物体主轴沿特征矢量对齐的旋转变换, 这个变换解除了原有数据向量的各个分量之间相关性, 从而有可能去掉那些带有较少信息的坐标系以达到降低维数的目的[3]。

1.1正交变换

变换是一种工具, 它是用来描述事物, 特别是描述信号。描述事物的基本方法之一是将复杂的事物化成简单事物的组合, 或对其进行分解, 分析其组成的成分。

设V是n维欧式空间, A是V内一个线性变换。如果对任意 α, β∈V都有 (Aα, Aβ) = (α, β) , 则称A是V内的一个正交变换。

用变换对信号进行分析, 所使用的数学工具是点积。点积的实质就是两个信号中相同成分之间乘积之总和。对于两个随时间连续变化的信号F (t) , G (t) , 它们之间的点积运算定义为:

点积运算的结果是一个数值, 或大于零, 小于零或等于零, 等于零的情况在两个向量夹角为90°的情况下出现, 此种情况就称为相互正交。由此作为一种变换, 如果这种变换中的每一种成分与其它成分都正交时, 它们之间的关系就相互独立了, 每一种成分的作用是其它成分所不能代替的[4]。

综合以上分析, 可以将对这种变换的定义归纳为:

1.2 K-L分解概述

K-L变换的复杂之处在于需要求解信号相关矩阵的特征向量, 而这样的相关矩阵往往维数很高, 导致运算量很大。Castrillon-Candas和Amaratunga注意到对于较光滑信号, 小波分解的系数具有稀疏性, 于是通过选取数目较少的正交小波基进行K-L分解的估算, 从而降低了相关矩阵的维数, 减少了运算量。

K-L分解目的是查找信息分布的数据集合的主分量, 使原始数据集变换到分量空间时, 单一数据样本的相关性降低到最低。这样只需提取出少数几个与样本数据相关性最好的分量, 就可以很好地表达原来任一样本数据。所以K-L变换是图像分析与模式识别中的重要工具, 用来特征抽取及降低特征数据的维数[5]。

如果样本为图像这样的二维数据, 可以对其进行二维小波变换。 二维小波函数和尺度函数是通过一维小波函数和尺度函数经过张量积变换得到, 二维小波分解把尺度为j的低频部分分解四个部分:尺度j+1的低频部分和三个方向 (水平, 垂直, 对角) 的高频部分[6]。

为了可以降低矩阵的维数, 就需要减少所选择保留的正交基的个数。而为了减小K-L分解的估算误差, 则希望信号尽可能准确地由所选择的正交基所表示。所以希望小波分解系数能足够稀疏, 当选择少数较大规模的系数对应的正交基, 就可以获得较好的准确度。

2基于PCA的人脸识别

将主成分分析法用于人脸识别, 其实是假设所有的人脸都处于一个低维线性空间, 而且不同的人脸在这个空间中具有可分性[7]。

2.1 PCA算法流程

(1) 首先应将图像库读入系统, 在读入过程中的同时将二维的图片降维到一维的向量。每一幅图像都要选择一定数量的图像构成训练集, 其余的构成测试集。假设图像的大小w×h (w和h分别为图像的宽度和高度) , 整个人脸库中图像个数是n, 用于训练的人脸个数是n1, 测试图像的人脸个数是n2, 令m=w×h, 则训练集是一个m×n1的矩阵, 测试集是m×n2的矩阵。第i幅人脸可以表示为:

(2) 计算K-L变换的生成矩阵∑。K-L变换的生成矩阵可以是训练样本的总体散布矩阵St, 散布矩阵由训练生成。总体散布矩阵可以表示为:

则∑可写成:

(3) 计算生成矩阵∑的特征值和特征向量, 构造子空间。首先把特征值从大到小进行排序, 同时其对应的特征向量的顺序也作相应的调整。然后选择其中的一部分构造特征子空间。

(4) 把训练图像和测试图像投影到特征空间中。每一幅人脸图像投影到子空间以后, 就对应于子空间中的一个点。同样, 子空间中的任一点也对应于一幅图像。

(5) 把投影到子空间中的所有测试图像和训练图像进行比较, 确定待识别样本所属的类别。这里可以采用多种不同的分类器进行分类:如曼哈顿距离、最近邻分类器、最小距离分类器、贝叶斯分类器等。

2.2特征向量的选取

由于图像是由特征向量和特征系数的线性组合表示的, 所以特征向量的选取非常关键, 通过计算由K-L变换得到矩阵的特征值和特征向量, 选取特征值大的前N个特征向量作为主向量并将它们保留, 以达到节省时间的目的。

有几种不同的特征值选择方法:

(1) 丢弃最后40%的特征向量:因为特征向量是按照特征值降序来排列的, 该方法丢弃了反映最少的40%图像间差异的特征向量[8]。

(2) 保持前面的C-1个特征向量:将特征值按照降序排列, 同时只保留最前面的C-1个特征向量。其中C为训练图像的类别数。

(3) 按照计算信息量来确定维数:该方法采用保证剩余的特征向量包含的信息与总的信息量相比大于一定的阈值e, e的值通常取为0.85。

(4) 丢弃最前面的三个特征向量:同样将特征值按照降序排列, 经查阅资料知对应于最大三个特征值的特征向量有可能反映了图像间由于光线不同而造成的差异, 丢弃前面的三个特征向量会提高识别率。

2.3距离函数的选取

一旦图像被投影到特征空间中, 得出其特征系数, 剩下的任务就是如何判别这些图像的相似性。通常有两种方法来判别图像间的相似性:一种是计算在N维空间中图像间的距离, 另一种方式是测量图像间的相似性。当测量距离时, 我们希望距离尽可能的小, 一般选择距离测试图像最近的训练图像作为它所属的类别。而测量相似性的时候, 我们则希望图像尽可能地相似, 也就是说具有最大相似性地训练图像类别被认为是测试图像所属的类别[9]。

有许多种计算方法:

L1范式:L1范式也称为和范式, 它将像素间的绝对值的差值相加。 L1范式距离公式为:

L2范式 (最近邻法) :L2范式也称欧几里德距离或者是欧几里德距离的平方根。它将像素的平方差异相加。L2范式距离公式为:

最小距离式:首先计算各类训练样本的平均值, 接下来的距离比较和上面L2范式完全相同。这样分类时每类只需比较一次, 减少了计算量。样本x与第i类的距离定义如下:

角度:角度测量也就是协方差, 它计算两个规一化以后的向量间的角度。角度测量属于相似性测量, 通过求反, 可以看成是距离测量[10]。

3提高PCA的效率

PCA是用于人脸识别的基本算法, 它的效率直接影响整个系统的性能。虽然它已经得到了很大的发展, 但是仍然存在一些问题:

(1) 由于人脸空间分布近似高斯分布, 普通的人脸位于均值附近, 而特殊人脸位于分布的边缘, 特征脸法易造成不同类人脸之间较大的混叠, 不利于人脸的分类。

(2) 计算量很大。

为了克服以上问题, 提出了分组PCA算法。

3.1分组PCA算法

在传统的特征脸方法的基础上, 人们注意到特征值最大的特征向量 (即特征脸) 并不一定是分类性能最好的方向, 而且对K-L变换而言, 外在因素带来的图像差异和人脸本身带来的差异是无法区分的。特征脸在很大程度上反映了光照等差异。同时当原始图像数目较多时, 则需要花费较多的时间, 当系统增加人脸图像时, 则需要重新训练所有的样本。同时研究表明, 特征脸方法随着光线、角度和人脸尺寸等因素的引入, 识别率急剧下降, 因此特征脸方法用于人脸识别还存在理论的缺陷。近年来, 据此发展了许多对特征脸的改进方法。基于缩小训练图像的数目和次数的思想, 可以采用将人脸模式分组的方法, 这样在有新人脸模式需要增加时, 已经训练完毕的分组无须重新训练, 只需训练较少的分组, 并且各个分组的训练可以分布并行计算, 极大地缩短训练时间[11]。模式分组同时减小了特征脸法中协方差矩阵的大小, 避免了求大尺寸矩阵的特征值和特征向量, 减小了计算量。基于分组思想的改进的特征脸算法如下所示:

(1) 分组结合方法较为直观的一种是将原始人脸模式分为互不相交的m组, 对各个分组分别用特征脸方法进行训练, 在对各个分组用特征脸法训练后, m组参数对未知图像得到距离。

(2) 分组结合方法的另一种表示形式是将人脸模式分为部分相交的m组。对各个分组分别用特征脸法进行训练, 在用特征脸法对各个分组训练完后, m组参数对未知图像得到距离, 用距离来估计后验概率, 再采用基于贝叶斯理论和结合规则处理相交部分[12]。

4结论

本文分析了PCA算法的原理及流程, 介绍了由其推广出的特征脸方法。针对特征脸方法存在的问题, 给出了改进的思路。以上研究结论对于课题下一阶段的进行有指导意义, 课题下一阶段将在以上各种方案的基础上选择最佳的算法结合支持向量机进行人脸识别。

摘要：特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别技术。本文首先介绍K-L变换和PCA的原理, 然后描述特征脸的方法的流程及分类判别方法, 最后介绍了提高PCA算法效率的分组PCA算法。这些算法为结合支持向量机进行人脸识别提供了依据。

8.看守所人脸识别应用解决方案 篇八

关键词：人脸自动识别系统；方法；几何特征

中图分类号：TP391.41

1 人脸自动识别系统

人脸识别通过存储的数据的特征来鉴别多个人的身份，类似与指纹识别技术，但是相比而言较为复杂。人脸自动识别系统主要包括人脸检测定位以及识别提取特征并匹配的两个重要环节，下图1为你工作模式。

图1 人脸自动识别系统

1.1 人脸检测与定位

人脸检测与定位是人脸自动识别的开始，其判断图像中是否存在人脸。然后将人脸从图片背景中分离开来，确定人脸在图像中所取的位置。在某些控制拍摄条件的场合，背景相对简单，定位比较容易。背景较为复杂的适合，获取人脸将受到一定程度的影响。影响人脸识别与定位的主要因素包括：其一，人脸所处的位置以及尺度上的变化，其二，脸上的装扮以及发型的更改都会对结果的准确性造成很大的影响，其三，图像噪声影响。

1.2 特征提取与人脸识别

特征提取和人脸识别是自动识别系统的核心部分，其主要分为三个部分的图像处理、特征提取及识别。为使得图像处理的准确性能够达到适用性的要求，就需要对图像的特征信息处理。目前常用的处理方法是几何归一化处理，几何归一化是指根据图像的人脸定位，然后进行对比规模，将位置调整到相同的尺寸和相同的位置。灰度归一化是使用照明补偿等处理方法，解决照明的变化对人脸检测的影响，也就是降低光线影响导致的准确性下降的问题。特征提取：根据不同的识别方法，采用不同形式的提取。基于几何特征的识别方法，在识别的过程中，需要提取特征点和特征点作为基准结构特征向量。在统计识别方法基于特征脸，脸是完成相关矩阵的提取图像特征。模板匹配方法，特征提取相关系数作为人脸识别的基础。特征提取的人脸识别的过程，需要待识别图像和数据库中存储的数据匹配，如果满足识别的特征值则完成识别工作。

2 人脸识别方法的研究

2.1 基于几何特征的人脸识别方法

基于几何特征的人脸识别方法主要是通过检查面部的性质特征来确定的，通过检测面部形状特征以及其相对位置，获得相对位置的参数，这样就能得到特征矢量，每个人的特征矢量是不同的。在进行人脸识别的过程中，将这些特征矢量与库中已知的脸的特征矢量相互比较，就能够匹配出个人信息。Roder对此种识别方法的精确性进行了研究，试验结果较差，这表明几何特征的人脸识别方法的精确性有待提升。Yuille的弹性模板的人脸检测方法采用的是可调模板，当模板在待测图像上移动的时候，能够动态的调整参数。这样就能够检测出大小、偏移不同的人脸。但是其并不是尽善尽美，弹性模板的轮廓必须根据待测人的脸型来设计，不然结果的准确性也难以保证。同时在进行检测的时候，因为需要进行全面搜索，所以检测计算的时间较长，效率较低。基于几何特征的人脸识别方法对获得图像的质量要求较高，其要求特征点的定位需要非常的准确。人脸有一定的偏移或者化妆都会严重的影响到结果的准确性，目前这种方法仅仅用于识别过程中的辅助手段。

2.2 基于主元分析的人脸识别方法

基于主元分析的人脸识别方法最早由Sirovitch和Kirby引入。此种方法在特征脸识别中具有代表性。此种算法工作的时候并不是单独存在的，其与普通的模板算法一起工作。通过Turk等人的试验，此种算法具有较高的准确性，在关照不变的情况下，准确性能够达到95%以上，甚至人脸朝向出现变化的时候也能够达到85%以上的准确性。

特征脸（Eigenface）方法：特征脸方法是由Turk和Pentland等人提出，此种方法是识别的过程是人脸图像映射到特征脸上，然后对比分析特征空间的位置特征来达到识别的目的。根据下面公式1可以知道你方法原理，随机向量组成了包含人脸的特征区域，正交K-L基由K-L变换得到，然后具有人脸相似的形状的是其中较大特征值的基。人脸的识别与合成，正可以利用由这些基的线性组合所描述、表达和逼近人脸图像来完成。

式中：Xk为第k个图像向量，μ为本集的平均向量，N为样本总数。

特征脸方法中考虑到了图像直接的差异，其产生最大的特征向量，但是此种方法不能够有效的区分出差异的来源。外在因素和人脸本身都对结果准确性影响较大，所以此方法的局限性较大。

2.3 基于奇异值分解的人脸识别方法

基于奇异值分解（SVD）的人脸识别方法由洪子泉和杨静宇提出，基于Sammon最佳判断平面，建立了Baves分类模型。在使用此种方法的过程中，为了保证识别效果的准确性，往往将其与其他的算法进行组合使用。

2.4 隐马尔科夫模型（HMM）方法

隐马尔科夫模型（HMM）方法是较为经典的一种算法，此理论早在20世纪60年代就形成了。最早建立此种模型的是Samaria等人，判断人脸识别的好坏，往往取决于对原始信息的利用率，隐马尔科夫模型包含了人脸图像五个显著特征区域，此种做法具有高精度性的有点，但是确定就是需要储存的数据较多，而且人脸识别的速度较慢。

2.5 基于图像重建的人脸识别方法

人脸识别的准确性与光照和人脸偏移有着直接关系，其中光照的影响为甚。为了解决这两者带来的影响，需要采取基于图像重建的人脸识别方法。其一般可以分为以下两种情况：（1）根据对人脸的多角度拍摄生成人脸的三维模型，然后进行与数据库中的三维模型的对比，当二者特征值满足要求的时候完成识别。（2）根据二维人脸图计算出姿态偏转角度。数据库的图样进行偏转，然后进行匹配，这样准确性大大的提升。

3 结束语

人脸识别逐渐的成为考勤系统不可分割的组成部分，其复杂性决定了其难以适用单一的方法。所以一般采用多种方法组合，来提升识别的准确性以及效率。利用其它生物特征进行身份识别也是目前研究的一个方向。

参考文献：

[1]刘永信，李琳莉，巴雅日图.人脸识别方法综述[J].内蒙古大学学报（自然科学版），2009（04）：493-498.

[2]邹志煌，孙鑫，程武山.人脸识别技术产品的发展概况[J].视频应用与工程，2008（03）：91-93.

9.看守所人脸识别应用解决方案 篇九

本报通讯员 雍黎 本报记者 冯竞

在线支付不用再输入密码、验证码，直接刷“脸卡”。中科院重庆绿色智能技术研究院在国内率先开发出人脸识别支付系统，使在线支付只需使用移动设备拍张照即可。

人脸识别准确率高达99.8%

人脸识别支付系统是一款基于脸部识别系统的支付平台，国外在2013年已经有类似系统推出。去年，中科院重庆绿色智能技术研究院智能多媒体技术中心启动了对这一支付方式的研究。

据中心主任周曦介绍，该中心与美国伊利诺伊大学图像生成与处理实验室、新加坡国立大学共建，在人脸识别系统方面有比较成熟的技术。他告诉记者，他们全球首创的人脸数据采集阵列，能够91个角度人脸同步采集，已经形成了有5000万张人脸的全球最大亚洲人人脸特征训练数据库。同时建立了基于深度学习的视觉对象解析架构，有效地提升了在动态环境下人脸识别的稳定性和准确性，能对人脸识别影响最大的多变光照、多角度、遮挡等状态进行最优的识别效果。

“人脸识别不仅要认得准而且要速度快。”周曦说，他们的人脸识别系统在美国卡内基梅隆国际标准人脸识别测试库上达到了99.8%的识别率，而国际上其它算法的最好结果为97.6%。目前，他们的人脸识别系统已经应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。

在此基础上，他们通过1年的时间完成了对人脸识别关键技术的研发，

系统识别支付者身份只需要1秒

周曦说，人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。由于人脸具有不可复制性，相比指纹识别不容易被复制，也不存在密码遗忘、泄露等风险，因此安全性更高。

“这套系统确认支付者的身份只需要1秒钟。”周曦介绍，目前该中心正在研发人脸识别移动支付APP，届时用户只需要在终端(手机、平板电脑)上安装这个APP，并将银行账户或信用卡与人脸识别支付系统关联。使用时，用户仅需对着摄像头拍一张照片，系统在1秒钟内就能完成身份确认，实现快捷支付，预计整个支付过程仅需要4—6秒钟的时间。

该系统通过对数据库里的人脸进行分析，采集了2百万个面部特征进行组合分析，已经形成了一套智能化的分析算法。平常人不能分辨的双胞胎，系统却可以一眼分辨，因此刷错脸的可能性非常小。同时，系统能够对活体进行检测，使用照片或录像来“刷”，一眼就会被系统识破。

此外，该系统具有在线学习的功能，每次刷脸时，都会自动学习人体的可变特征，比如长胖或者变瘦等，用户完全可以不用担心自己胖瘦会影响系统的识别。

移动支付APP明年推出

“预计2015年下半年就将推出人脸识别移动支付系统的识别移动支付APP。”周曦介绍，目前他们正在和部分在线支付公司、电商进行合作洽谈，届时用户在网上购物支付时只需下载终端，按照程序拍摄各个角度的照片设置，就可以享受方便快捷的“刷脸卡”支付方式。

10.看守所人脸识别应用解决方案 篇十

局 长：

看守所全体监管民警长期工作在对敌斗争最前沿，为确保看守所安全、保障侦查、起诉、审判工作的顺利进行，做出了积极贡献。按照上级公安机关勤务模式改革内容的规定，看守所执勤实行24小时双岗执勤巡视制度、每名监管民警每天平均要在监区执勤巡视12小时，带班干部值班期间不得离开监所，一律吃住在看守所，每个监管民警每个月要在看守所吃15天，遇有特殊情况或工作繁忙时，就得每天吃住在看守所，冬季可以从家中带饭、在看守所热一热，夏季带饭时，因天气炎热，饭菜经常霉变，只得吃一顿买一顿。看守所现有民警17人，平均工资433.34元，其中最低的民警月工资仅为281.45元，况且看守所大部分民警都已经结婚成家、生儿育女，民警家属大部分都无固定收入，有的还要赡养老人。长此以往、造成了大部分监管民警的经济非常窘迫，甚至连一般的红白喜事都不敢参加。

目前、森工林区大部分看守所都以各种名义，已经给监管民警解决了补贴、金额不等。今年、省林业公安局森工林区监管场所“三基”工程三年规划要求，今年各基层积极促进基层监管民警特殊岗位津贴、卫生保健津贴，全面 1 落实超时补贴问题。为此特向领导请示，给监管民警解决补贴问题。

以上请示当否、请批示。

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11.人脸识别技术商业前景广阔 篇十一

继由清华大学与梓昆科技联合研发的我国首台具有人脸识别支付功能的金融安全设备ATM机6月初正式发布，人脸识别系统与声纹识别技术在不久的将来亦将应用于高校测试考生身份识别，人脸识别技术市场将迎来爆发。

人脸识别技术打开更多商业化应用

据悉，由外研社开发研制的“FiF测试系统”是国内首款支持高校大规模外语在线测试全流程信息化管理及听、说、读、写、译全题型智能化评阅的新一代数字产品，不久将来还将融入人脸别技术，用于高校测试高考考生身份识别。这是我国人脸识别技术又一大突破。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用。人脸识别通常要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列检测验别技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主，到现在技术日益成熟，并得到越来越广泛的普及应用。

在生物识别市场上，人脸识别的应用已经慢慢超出了安防领域，广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、零售、电子商务、安全防务等领域。比如：利用人脸识别进行手机解锁及电脑登录认证;一些广告公司把人脸识别技术应用在户外广告上进行人流量统计;社保系统纷纷启用人脸识别技术，规范领取人资格;在大超市，无须各种卡，只要应用“刷脸”技术就能进行支付;等等。在未来的某一天，你钱包里不再存放现金，甚至你出门连手机和钱包都不用带，就能在周边的便利店买东西——因为你可以“刷脸”支付。与“刷脸”支付同理的是，也可进行“刷脸提款”。当一个客户在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成用户身份鉴定，这个客户就可径直办理完提款业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。

你或许已经听说过“谷歌钱包”支付系统，它采用NFC技术，轻松触摸智能手机就可进行结算支付。还有一种使用“地理围栏”技术的服务已现世，用户可以在进出商店时登入登出。但这还不是最潮的，最先进的技术是无需借助额外设备，只要你亮出自己的脸蛋，在商店内如入无人之境，想买啥买啥，这项技术绝对是一个历史性的跨越。

一家英国酸奶店老板称，这种支付方式比刷卡或现金甚至手机支付还要快，排队等待付款的顾客明显减少了。据悉，不仅是英国、美国，“刷脸”消费在日本、韩国、澳大利亚、芬兰等国家也悄然崭露头角，极大方便普通百姓。

政策支持促使巨头跑步进入

抛开某些方面原因，国家政策的强烈支持可以说是人脸识别崛起的重要因素。随着近些年来，平安城市、智慧城市在全国各个城市大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，人脸识别已经开始被列为平安城市、智慧城市使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。

而随着技术的日渐成熟、应用场景的日益丰富以及政策支持逐步明确，人脸识别行业将进入大规模商业化阶段，成为市场的下一个角逐热点。人脸识别产品当前已逐渐广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、零售、电商、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

2015年以来，腾讯、阿里、民生银行等多个巨头纷纷加码人脸识别产业。继马云在德国汉诺威电脑展上亲自展示支付宝的人脸识别技术“SmiletoPay”，完成“刷脸”支付后，阿里巴巴将与国内生物识别领域知名企业海鑫科金旗下的海鑫智圣合作共同建设“阿里巴巴人脸比对系统”，利用海鑫智圣人脸识别核心算法在淘宝开户认证过程中引入“人脸比对”及“真人检测”。而另一大国内巨头腾讯财付通表示已与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作。腾讯与微众银行正在对金融、证券等业务进行人脸识别的支付应用尝试。而一直坚持创新为先的民生银行率先将人脸识别引入客户身份认证环节，目前已经在移动智能柜员系统、移动运营、客户化运营和柜台业务XBank业务系统中采用人脸识别技术。

而国外巨头动手更早，去年比尔·盖茨在博鳌演讲中指出“深度学习”和“计算机视觉”将是IT界下一个大事件。Google于2014年收购了4家人工智能初创公司均涉及深度学习，其中3家涉及计算机视觉。

市场人士指出，国内外巨头纷纷加码人脸识别技术，这可能直接助推产业的爆发性增长，脸识别产业即将迎来大规模商业化。

人脸识别概念股有望迎来爆发

识别技术准确率的日益提升以及用户习惯的培养，让人脸识别从安防军事领域不断延伸，全面打开线上商业化应用，也有助于线下生物识别格局的改变。

首先，随着用户习惯深入以及对人脸识别的技术认可，未来刷脸登录、刷脸交友等新型线上应用将迎来爆发，线上第三方认证服务平台将极大受益于线上多方需求的拓展;其次，随着人脸识别技术的革新，智慧银行VTM、新型安防系统以及后端海量视频数据检索等项目将大量上线，人脸识别效果的提升将打开前期受效果制约的应用场景;最后，互联网+是IT界当前风口，那么人工智能以及人机交互将是IT界的下个风口，布局人脸识别就是布局人工智能以及人机交互的未来。

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我国人口规模巨大，经济增长迅速，对可靠的人脸识别技术的各方面需求越来越迫切。一旦人脸识别得以推广，人工智能和人机交互成为人脸识别下一个商业爆发点，其发展潜力与前景将十分美好。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的人脸识别市场规模。

根据相关数据显示，全球市场对生物识别产品的需求在2010年已经达到百亿美元，近几年，生物识别设备的综合性年增长率也达到25%左右。国际生物识别集团（IBG）的报告《生物识别市场与产业报告2009-2014》显示，在各种生物特征识别技术中，指纹识别系统所占份额最大，为66.7%;除此之外，人脸识别占到11.4%，虹膜识别、语音识别、静脉识别和掌形识别各占8.0%、3.0%、2.4%和1.8%。以上数据显示，人脸识别有较大发展潜力。

安兴证券认为，人脸识别产业即将迎来大规模商业化，建议布局技术龙头。作为互联网金融的基础设施，人脸识别产业将充分受益于“线上身份认证”产业的爆发;同时智能安防、后端监控自动检索等前期受制于识别效果的应用空间也将被打开。看好人脸识别公司的当前发展空间，更看好其在人工智能领域的先入优势与技术积淀。未来像佳都科技、科大讯飞、川大智胜、汉王科技、欧菲光等这样致力于人脸识别技术的公司前景十分看好。

人脸识别技术开发尚有阻碍因素

与其他类型的生物识别比较，人脸识别具有无须被采集对象配合、无须采集对象和设备直接接触、可以在同一场景中对多个人脸进行分拣、判断及识别等优点。这些特点使得人脸识别系统工作效率高、准确度高，且效果较好。然而，既便如此，我们也无法忽视人脸识别技术在研发和应用中的阻力因素。

众所周知，所有人的脸部结构都是相似的，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体却是不利的。另一方面，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响。加上整容技术的进步，人们对脸部可以作出更多的改变，这就又给人脸识别技术出了一道难题。

还有，随着人脸识别技术在市场上的应用越来越广泛，国际上出现了很多反对的声音，谴责人脸识别系统随意收集脸部信息侵犯了个人隐私。

另外，人脸识别技术已得到广泛的认同，但其应用门槛仍然较高：技术门槛高（开发周期长），经济门槛高（价格高），这也影响其推广应用。

责编：范颖华

12.看守所人脸识别应用解决方案 篇十二

人脸识别已在学术界及产业界备受学者们的关注, 在条件可控制的情况下, 人脸识别已经是一个成熟的技术, 但是它远不足以应对非正常的情况。国内外很多学者在综合面部表情、光照变化及姿势变化等方面, 已经有大量的研究工作。然而, 二维人脸图像识别过程中有两个极其重要的问题却很少受到关注:姿势变化及脸部错位[1]。

姿势变化已经是二维人脸识别中的较为突出的挑战。为了解决这个问题, 最典型的方式是通过构建多个视图, 以覆盖大面积的姿势变化, 但是每个人需要大量多方位不同角度的样本图像, 这些图像可以是真实的视图, 或通过先验知识合并而成的虚拟视图, 例如, 基于复杂的三维人脸模型的多角度视图。另一种方法可用于提高人脸识别的容错度, 由于现有的人脸识别系统对于姿势变化的容错度很有限, 只在一个狭窄的范围内, 旋转角度 (一般±15°) 的时候能进行有效的识别, 一旦旋转角度变大时, 系统性能将会下降。事实上, 对于人脸分类器的对姿势容错的能力一直没有引起人们足够的关注。提高人脸分类器对姿势变化的容错能力, 不仅能使得单视图的面部识别更可靠, 而且能在多视图面部识别中降低视图的图片数量。越少的角度视图的集合数量意味着越低的样本搜集、存储和处理工作量。

脸部错位是人脸识别中不可避免的问题, 尽管一直在开发自动定位系统, 但是对准脸精度、一致性及鲁棒性一直是悬而未决的问题, 脸部对准精度严重影响了面部识别方法的性能。例如, 当只有一个像素错位的时候, Fisher脸方法的识别率将会下降10%, 如果有两个像素的偏差, 将会下降50%。文献[1]尝试用概率方法来弥补定位的误差, 但是这方法的效果受光线变化的影响。

根据错位的影响, 文献[2]比较了LBP方法与PCA方法的识别率。虽然LBP在不同的定位误差上比PCA的性能好很多, 但是随着错位的增长, LBP和PCA的性能急剧退化。同时, 文献[2]的研究发现, 样本图像或者探测图像中故意干扰眼睛位置的错位情况, 对于其中错位处理, 增加了“虚拟”图像的数量以及计算开销及存储空间。

豪斯多夫距离HD (Hausdorff distance) 是描述两组点集之间相似程度的一种量度, 现用于二值图像匹配的一个度量标准。大多数图形匹配的方法是建立模型图像和测试图像中点到点的对应关系, 但是, 豪斯多夫距离却没有遵循这一定律, 它在模型图像和测试图像两组数据集中分别计算各自的点配对。最初的豪斯多夫距离, 当处理目标被掩盖或存在外部点两种情况时, 鲁棒性不足。文献[3]提出了用平均豪斯多夫距离 (AHD) 来缓解这一问题, 并显有成效。文献[4]提出双重改进的豪斯多夫距离 (M2HD) 来识别人脸的前额图像, 利用补偿函数优先考虑预定义空间。文献[5]将结构化信息与豪斯多夫距离结合起来进行面部检索, 由相邻点角度来提取结构信息, 对于光照变化很有效, 但是对于面部表情的改变却无能为力。文献[6]运用了一个灵活的图像纹理匹配方法来处理人脸识别, 改进了豪斯多夫距离来处理边缘图。文献[7]用类似局部二值模式方法从图像的每个像素中提取模型, 提出了另一种豪斯多夫距离的改进, 因为距离量度是依赖于整个图像的, 以致计算量很大, 所以不能应用在大范围姿势变化的情形。

基于上述文献中的各个方法, 本文提出了一种新的豪斯多夫距离来处理上述两个问题, 即基于纹理豪斯多夫距离的人脸识别方法, 使用空间及纹理信息两者的结合, 继承了豪斯多夫距离的优点, 并且可以计算出无冲突、模型图像及测试图像的数据集之间的对应关系。

纹理豪斯多夫距离已经在图像的显著喷射点SJP (Significant Jet Point) 中得到了广泛的应用, 其中, SJP是指附在小波参数的显著点, 人脸是由一系列SJP来表示空间及纹理信息的。这些SJP是从面部图像中有着丰富信息的低层次边缘图中检测到的, 可以更好地代表不同人的不同面部特征。每个人脸的SJP的数量或位置都是不同的, 这跟现存的基于小波的方法是不一样的, 小波方法是通过比较不同人的相同数量的SJP小波特征来进行人脸识别的, 相同数量的SJP称为基准点, 这一基准点要么根据灵活的图表匹配, 要么通过三方定位算法来建立冲突点, 无论通过哪种方式, 定位的准确率都是影响识别性能的一个主要因素[8,9]。

本文通过使用纹理豪斯多夫距离, 避免了繁复的搜索过程, 找到显著点之间的对应关系。所提方法的有效性, 通过在流行的FERET及Yale人脸数据库的实验得到了证实, 实验结果表明, 纹理豪斯多夫距离方法在头部深度扭转和脸部错位上都有很高的容错度。

1 算法设计

因为纹理豪斯多夫距离是用于代表图像的显著喷射点的, 所以这里简要描述一下显著喷射点。

1.1 显著点检测

边缘是图像最基本的特征之一, 往往携带着图像的大部分信息。所谓边缘就是指周围灰度有反差变化的那些像素的集合, 显著点通常在含有丰富边缘信息的地方, 含有大量空间信息。

传统方法中, 显著点经常在眼睛、鼻子、嘴等周围, 但是所提方法的显著点的数量及位置都不固定, 是根据能够更好地表示不同脸的不同的特征来变化的, 例如酒窝或痣等, 这些不同的特征也是用来识别不同人脸的线索。

为了减少空间存储和照明的敏感度, 显著点应该在高曲率的边缘曲线上, 很多一般的边缘检测方法都能够用来检测显著点, 所提方法使用的边缘检测器是动态两条DTS (Dynamic TwoStrip) 算法。

1.2 显著的Gabor参数点

人脸识别中, 每个显著点的局部强度的分布都是很重要的, 所提方法在提取图像纹理信息时采用的是Gabor小波特征, 因为Gabor小波在捕捉突出的可视属性方面有很理想的效果。例如空间定位或方位选择, 并且在空间和频率域中都有很好的优化解决方案。

二维Gabor小波变换是在时频域进行信号分析处理的重要工具, 其变换系数有着良好的视觉特性和生物学背景, 因此被广泛地应用于图像处理、模式识别等领域。

二维Gabor小波核函数为:

式中, kj2可以确保不同频率带宽的滤波器有着大致相同的能量;可以抵消图像的直流分布而使滤波器对全局照明不敏感, 其优点是允许描述空间频率结构的同时, 保持空间关系的信息。

指数j=u+8v涵盖了五个不同的离散频率值, 其中v=1, 2, 3, 4, 8个方向:, u=0, 2, …, 7.σ为滤波器的长度, 取σ=2π。从图像I (x) 一个像素值x= (x, y) 中提取J, 是从二维Gabor小波核函数40个不同频率不同方向的卷积系数集合{JJ}:

在显著点检测后, Gabor由每个点抽取出来, 一个SJP点的笛卡尔坐标由下面的公式得到:

基于SJP原理的描述, 面部图像是由SJP的空间和纹理线索结合所得, 由SJP集合代表的图像, 含有很少的形状点, 不仅降低了图像的存储的要求, 也减少了光照明敏感度, 因为这是由低层次非光照敏感边缘图中得到的, 如此, 基于Gabor小波的点, 能大大提高了识别率。

1.3 豪斯多夫距离

最初的豪斯多夫距离定义为:

式中, A、B是两个点集, A={a1, a2, …, am};B={b1, b2, …, bn}, 直接豪斯多夫距离d_HD (·, ·) 。

由下列公式得到:

式中, ‖·‖是矢量平均值, 经过运算得到A集合中的点 (a∈A) 离B集合中最近的点的距离的一组值, 豪斯多夫距离就是这组值中的最大值, 即为A中最不匹配的点到最近的B集合中的点的距离。通常d_HD (A, B) 和d_HD (B, A) 是不一样的, 豪斯多夫距离就是两者中的最大值。因此, 它衡量两个点集的不匹配程度, 通过比较A中的点和任何B中的点的最大值, 反之亦然。

豪斯多夫距离对外部点是非常敏感的, 极少的外部点或者只有一个外部点, 就能很大程度干扰这个距离, 尽管两个点集实质上是非常相似的。文献[8]采用了一个改进的豪斯多夫距离, 表示为:

其中MHD为:

式中, NA=m是A点集中点的数量, 改进的距离是A中每个点到B中最近的点的距离的平均值, 它能缓解豪斯多夫距离对于外部点的敏感程度, 达到更好的效果。

1.4 纹理豪斯多夫距离

纹理豪斯多夫距离包括空间测量和结构测量, 在一个SJP上, 空间信息由显著点的坐标来表示。对于两个SJP, SJP= (x;J) 及SJP'= (x';J') , 空间距离则为d (x, x') =‖x-x'‖, 一个SJP的结构信息就是由显著点抽取出的Gabor喷射。作为一套复杂数据集, 喷射是由Jj=ajexp (ij) 的极线组成, 这里的大量喷射值aj (x) 随着空间位置变化缓慢, 由空间的频率或者内核的小波矢量kj而设置的旋转率, 喷射的相位j (x) 就是根绝这一旋转率来旋转的, 为了对位置的变化有很高的鲁棒性, 所提方法使用量级相似函数来测量两个喷射J和J', 具体表示为:

1.5 识别

根据两个有限的SJP集, M={SJP1M, SJP2M, …, SJPpM}是一组数据库中的人脸图像模型, T={SJP1T, SJP2T, …, SJPQT}是输入的测试集, P和Q分别是两组集合M和T的SJP的数量, 纹理豪斯多夫距离的定义函数为:

式中:

此函数计算每个SJPPM (其中1≤p≤P) 到它的邻点集T的平均距离, 这两个SJP的距离是综合了显著点的空间距离和Gabor喷射的大量相似性得到的。所以说纹理豪斯多夫距离是空间值和结构值测量的结合, 权重λ是平衡空间距离和喷射差异性的值。对于一个测试集图片, 这个人脸识别的方法, 计算了测试集和数据库中每个模型集的纹理豪斯多夫距离, 具有最小距离的模型就是最好的匹配, 即为最相似的人脸。

2 实验

为了验证提出的纹理豪斯多夫距离 (THD) 方法, 在两大通用人脸数据库FERET及Yale上进行了实验, 很好地评估了THD方法对于姿势变化和人脸的相对错位的容错度。

2.1 人脸库

FERET数据库是评价人脸识别算法的标准库之一, 标准库中的姿势图片部分被用在本文的实验中, 这些图片包括200人的1 400张图片, 每个人有7个不同的姿势, 这些图片被分成7类, 每一类用两个字母命名, 分别是"ba", "bb", "bc", "bd", "be", "bf"及"bg"。这些人以不同的姿势, 根据垂直线不同程度的转角, 每个图片在一定程度上用平面旋转并且根据眼睛定位, 将每个图片设置成120×160像素的大小, 如图1所示为FE-RET上某人的7张人脸图像。

Yale人脸库包含了15个人的165张人脸, 每人11张, 包括了不同光照条件 (灯光往左照射、往右照射、往中间照射) , 不同的面部表情 (正常的、开心的、沮丧的、睡着的、惊讶的以及眨眼的) , 不同场景的 (戴眼镜的和不戴眼镜的) , 如图2所示为Yale人脸库中一个人的11副具有不同特征的人脸图像。

2.2 实验数据及其分析

实验中, 取FERET人脸数据库的"ba"作为训练样本, 剩下的图像用来测试, 取Yale人脸图像的前5张作为训练样本, 剩下的用于测试, 以此来评估提出的THD方法对姿势变化的识别率。实验结果还与主成分分析 (PCA) [1]、局部二值模式LBP方法[2]、平均豪斯多夫距离 (AHD) [3]、双重改进豪斯多夫距离 (M2HD) [4]、结构豪斯多夫距离 (CHD) [5]、基于图像的改进豪斯多夫距离 (IHD) [6]、基于局部二值模式的豪斯多夫距离 (LB-PHD) [7]进行了比较, 各个方法的参数的选取都与参考文献相同, 实验结果如表1所示。

由表1可知, 就所有姿势而言, THD及LBP的性能相对性能比PCA、AHD、M2HD、CHD、IHD及LBPHD方法要好。FE-RET人脸库中, 对于小角度的旋转 (±15°) , 纹理豪斯多夫距离的平均识别率比LBP提高了26.15%, 但是比其它各方法分别提高了37.15%、26.35%、28.28%、27.7%和27.78%、26.81%, 随着旋转率的增长, 纹理豪斯多夫距离的准确率比起其它各种方法下降得比较少, 角度的旋转从±15°到±25°, 平均性能只是下降了7.6%, 然而, PCA、LBP、AHD、M2HD、CHD、IHD及LB-PHD方法分别下降了31.4%, 44.1%, 41.3%和54%。在±15°的旋转度上, 纹理豪斯多夫距离的识别率能到达86.11%, 然而其它所有的基准的方法都在81%以下, 总之, 纹理豪斯多夫距离在旋转率高达±25°时, 性能仍然没有降低很大。当角度的旋转到达±40°时, 纹理豪斯多夫距离的平均识别率为36.94%, 尽管在这些比较的方法中还是略占优势, 但是结果已经变得不尽人意。Yale上的数据表明, 所提的THD方法在解决了姿势变化问题的同时, 即便在没有太大姿势变化的情况下, 也能保持很高的识别率, 这足以体现了THD方法的优越性。

3 结语

为了解决姿势变化及脸部变化问题, 本文提出了纹理豪斯多夫距离方法, 将空间和结构信息结合在一起, 来进行人脸识别。它避免了传统的本地搜索策略, 所以更可靠。比较实验显示, 所提出的方法对姿势的旋转和脸部的错位, 都容许更广范围的误差, 在FERET数据库中, 对于姿势旋转率在±15%之间的图像, 平均识别率是86.11%。在Yale数据库中, 对于σ=10的错位, 得到72.50%识别率。相比较于四个基准的方法, 本方法取得很好的性能, 至此, 是所知道的二维人脸识别方法中具有最高的识别率。

本方法有如此显著的性能, 来自于几个方面。在面部皮肤, 及其不平整的部位例如青春痘、酒窝和痣等, 一致性导向的SJP有很好的判别力。这个不同于传统的识别方法, 在全局识别方法, 例如特征脸方法, 认为局部变化是噪声, 在分析性的方法, 例如弹性图匹配法, 不能判别这些有价值的人脸区别。

另一个方面是Gabor特征和豪斯多夫距离匹配策略的结合, Gabor喷射已经证实, 在相对较小的范围的姿势的变化, 有很好的鲁棒性, 能建立冲突的喷射坐标。然而, Gabor喷射也能被SJP应用, 再与豪斯多夫距离相结合, 能得到更广范围的容错度, 不管是在姿势的旋转还是在图像的错位。通过使用豪斯多夫距离匹配策略, 可以避免基于喷射的定位, 这个定位计算量很大, 而且难于优化。

参考文献

[1]Jiwen Lu, Yappeng Tan, Gang Wang.Discriminative Multi-Manifold Analysis for Face Recognition from A Single Training Sample per Person[C]//Barcelona, Nov 6-13, 2011.In Proceedings of International Conference on Computer Vision, 2011.

[2]Gao Q, Zhang L, Zhang D.Face recognition using FLDA with single training image per person[J].Applied Mathematics and Computation.2008, 205 (2) :726-734.

[3]Lowe D.Distinctive image features from scale-invariant key points[J].Int.J.Comput.2004, 60:91-110.

[4]Xie Z, Liu G, Fang Z.Face Recognition Based on Combination of Human Perception and Local Binary Pattern[J].Lecture Notes in Computer Science, 2012, 7202:365-373.

[5]Jiwen Lu, Yaopeng Tan, Gang Wang.Discriminative Multi-Manifold Analysis for Face Recognition from A Single Training Sample per Person[C]//Barcelona, Nov 6-13, 2011.In Proceedings of International Conference on Computer Vision, 2011.

[6]Cao Z, Yin Q, Tang X, et al.Face Recognition with Learning-based Descriptor[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , 2010.

[7]Pinto N, Cox D.Beyond Simple Features:A Large-Scale Feature Search Approach to Unconstrained Face Recognition[C]//International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) , 2011.

[8]Nguyen H V, Bai L.Cosine Similarity Metric Learning for Face Verification[C]//Asian Conference on Computer Vision (ACCV) , 2010.

13.看守所人脸识别应用解决方案 篇十三

云脉OCR识别系统在电信行业应用解决方案

云脉OCR证照识别系统针对电信行业自助业务办理的应用解决方案主要是简述我国实行居民身份证制度近三十年来，身份证在社会各个领域的使用的广泛性，尤其是进入信息时代以来，人口信息作为信息资源中最为关键的部分，在各行各业的业务活动中，其作用越来越凸显。但是近几年来，随着移动通信技术及职能手机的高速发展，越来越多的人使用电信业务，但因营业厅办理开户的程序用时太长，客户反应电信办公效率太低，同时，因身份证、护照等证件无法自动识别真假性，也造成假证充斥市场，致使经济损失不断增大，使公民及企业的安全、合法权益受到了严重威胁和侵害。为了保障公民合法权益，将云脉的身份证识别技术应用于公安、电信、金融等行业已迫在眉睫。

应用背景

2010年9月1日，随着“手机实名制”政策的尘埃落定，如何贯彻政策实施(拟3年内补、录齐原有存量客户个人身份信息)，结合新政策的分水岭：高效、快速的抢占新增客户市场？以及在新3G时代全业务竞争中抢占先机，各大通信运营商再次迎来挑战和机遇。

全业务时代，电信运营商需要为客户提供全方位的服务，包括信息查询，自助缴费，自助售卖，新业务展示等等。市场竞争的焦点逐步由传统的单一产品质量竞争转移到以客户为中心的服务竞争。运营商只有在提供优质产品的同时，提供更加优质的服务，才能留住现有客户，提高客户的忠诚度，并使潜在客户成为现实客户。随着整体社会现代化水平的不断提高，客户和消费者也开始逐渐分级，然而运营商有限的人力资源很难与庞大的客户群“近身肉搏”，因此结合有效的高科技手段建立服务系统，为大客户提供个性化的、优质的售前、售中和售后服务，就愈发显得重要。

我国实行居民身份证制度近三十年来，身份证在社会各个领域的使用已不可或缺。然而目前因为在营业厅办理入户手续的时间太长，造成客户等待时间过久，办理效率低下等问题给营业厅带来不少麻烦。又因假证充斥市场，所以营业厅客服人员还得随时警惕假证的出现。随着手机实名制的实行，对用户身份信息的验证识别越来越重要。

厦门云脉公司利用20多年来的技术优势，针对身份证识别技术在各领域应用的实际需求，基于国际领先的OCR（光学字符识别）技术开发出了实用化的身份证识别系统。它将身份证原件通过特制的拍摄仪拍摄后存储为图像，然后采用高效识别算法，将身份证各部分进行识别，并且将识别结果按特定应用项目进行管理。云脉身份证识别系统为身份证识别技术应用的普及提供了全面的解决方案。

一、电信行业现状

1、营业厅开户现状

我国电信业特别是移动通信行业突飞猛进的发展为国家和社会以及电信行业带来了良好的社会效应和巨大市场经济效益。但因营业厅办公效率过低，用户办理入户手续用时过长，以及对用户身份信息无法及时验证识别等问题给电信造成的经济损失已高达数十亿元。例如：2011年商某用伪造假证办理电信套餐骗得手机130部。2012年某犯罪团伙利用假身份证、OCR识别软件

身份证识别软件

驾照识别

名片识别

文档识别

厦门云脉技术有限公司

金融行业：银行自助终端银行自助发卡终端移动通信行业：自助营业厅可自助发SIM卡的多媒体服务终端

3、自助服务应用优势

自助柜员机综合解决方案以“24小时自助服务”为系统设计理念，不仅可高效、快速地开展电信运营商线上线下传统柜台业务、缓解原有业务压力，更能标准、规范化服务质量，从而节省大量人力、财力、时间成本。

统一、规范化的人机互动自助服务流程轻松、便捷、体贴，不仅可提高客户感知和满意度，优质的服务更能提高产品粘性促进深度捆绑。

提升服务质量特殊业务柜台办简单业务我来办降低服务成本

二、云脉证照识别解决方案

针对以上电信营业厅目前用户入网手续办理的现状，厦门云脉公司推出了云脉证照识别系统，通过高效、高速、高精确度的识别技术，解决了业务人员手工录入速度慢、生僻字难以录入等操作上的问题；同时也避免了业务人员帮助相关人员进行以假证件开户的违规操作行为，从源头上避免了话费损失和直接经济损失。

云脉证照识别产品的构成：

OCR识别软件

身份证识别软件

驾照识别

名片识别

文档识别

厦门云脉技术有限公司

三、云脉证照识别产品简介

1、产品亮点

2、产品特色

   功能、业务可扩展性强

运行稳定性好，易维护管理性强，可快速在线升级 广泛的系统容错性，在线故障监测功能强

此解决方案完全能够实现中国移动SIM卡自助发卡。自助发卡服务系统配备有第二代个人身份证识别读取系统，通过读取发卡申请人的二代身份证内保存的信息，获得客户个人OCR识别软件

身份证识别软件

驾照识别

名片识别

文档识别

厦门云脉技术有限公司

五、云脉证照识别的工作流程

客户在电信营业厅出示自己的证照，工作人员通过证照专用扫描仪将该客户证照图像扫入计算机，系统自动调用证照识别软件对证照图像进行处理和识别，识别结果通过INTERNET上传至当地的公安部门，与原有的证照信息进行比对，从而鉴别该证照的真伪。鉴别通过则客户信息记录入库，办理相应的业务；不通过则拒绝办理一切业务，还可以通报公安部门对该人员身份进行进一步的核查。

六、云脉证照识别系统的优势分析

1、对营业厅：

身份证/护照识别，文档识别等系统软件运用于营业厅柜台办理业务，通过云脉OCR快速识别系统，有利于提升柜台的办理效率，同时快速识别用户的身份信息，遏制利用假证件办理电信业务的现象，从而减少电信的损失。

2、对电信业务人员：

云脉OCR识别软件可以直接通过手机相机进行移动办公，使得业务人员在外办理电信业务时能快速便捷的收集用户信息，快速高效的办理相关业务，从而节约办公成本。

OCR识别软件

身份证识别软件

驾照识别

名片识别

文档识别

厦门云脉技术有限公司

2.实时促销、打折信息推送

3.实时最新产品资讯、广告及公司新闻推送 4.好友间信息交流及相关行业资讯交流平台 5.通讯录熟人社区功能接入，实现病毒性传播 6.在线客服系统及信用等级积分制运营

进步

学习使人

OCR识别软件

身份证识别软件

驾照识别

名片识别

14.看守所心得 篇十四

12月9日上午，在潞城镇领导的带领下，我们一行人来到通州区看守所接受警示教育。这是我镇开展的党风廉政宣传教育活动以来，深化反腐倡廉教育又一次实际行动。

警示教育活动中，大家参观了监狱服刑人员的宿舍、车间，了解了服刑犯人的生活、生产情况，参观了警示宣传教育展示厅等多处设施。

身临其境，我们真切地体会到了监狱高墙与现实的反差，触目惊心,发人深思。大家深有感触地说，面对监狱里那高高的围墙，才能体会自由的可贵；面对职务犯罪人员悔不该当初的心声，才能在心灵敲响长鸣的警钟。纷纷表示，作为一名干部，要自觉建设好精神家园，构筑反腐倡廉的精神堡垒。不断追求精神财富的积累，追求精神境界的升华。随时都要牢记为人民服务的宗旨，坚持“自重、自省、自警、自励”，抗住诱惑，经起考验，把握好人生航向，珍惜岗位，珍爱生活，做到廉洁从政。刻刻慎独慎微，时时刻刻严格要求，以德修身，廉洁自律。失去自由，其精神是很痛苦的，身心是疲惫的，只有失去自由才知道自由的珍贵！因此在我们进入岗位的第一天起就要求我们走好每一步，认真抓好岗位廉政建设，警钟长鸣，洁身自好！为了走好自己的人生道路，就必须做好以下几个方面：

一、不断加强政治学习，注重思想道德培养。我作为一名干部，虽受过良好的教育，但回到地方工作后一切都要从头来过，是一个新的起点，这就需要我不断的学习新的知识和新的技能，特别是要不断的提高自己的政治思想觉悟和道德修养。通过这次参观学习使我深知任务艰巨、责任重大，只有不断完善和提高自己，才能确保高质量地完成好本职工作，才能更好地做好反腐倡廉工作。因此自己将坚持经常性的深入学习和钻研，进一步提高自身的政治思想觉悟和理论水平。结合自身的工作特点，深入理解“科学发展观”的理论精髓，用“科学发展观”的思想武装头脑、指导言行；在学习中，将理论与实际相结合，将反面案例与正面教育相结合，注重学习效果，提高自身的思想觉悟和道德水准。同时，自己要按照党风廉政建设的要求，严格要求自己，防微杜渐，确保不出任何违法违纪问题。坚持各项规章制度和法律法规的规定，筑起一道牢固的防腐墙。

二、不断校正人身坐标，正确对待名利得失。如果对名利过于追求，就会陷入欲望的泥潭，不能自拔。正如一位哲人讲过：“人的欲望是座火山，如不控制，就会害人伤己”。正如二名服刑人员讲的那样，欲望过度，失去理智，心理失衡，最终成为人民的罪人。所以说，要不断的效正人身坐标，要树立正确的名利意识，特别是对于干部更要保持健康的心态和旺盛的工作热情。我们只有正确对待名利得失，见财物心不痒，见美色脑不昏。始终坚持为人民服务的宗旨，完成好上级交给的各项工作任务，在任何时候都要把党和人民利益放在首位，切实做到清正廉洁，我们就能保持一个良好的心态，做好每一项工作。

三、不断提高服务意识，正确行使手中权力。我们要树立正确的权力观，正确看待和行使自己手中的权力，始终坚持执行党的各项廉政建设规章制度。从绪多被绳之以法的事实，再次昭告世人：法律面前人人平等。一个干部，不管地位多高，权力多大，只要违法乱纪，终究逃不脱党纪国法的严厉制裁，以身试法者必亡。我们安监局是有行政执法权的行政单位，能否正确行使权力，是衡量我们每一个执法人员品德高低、作风好坏的重要标尺。权力说到底是一种责任，它只能用来全心全意为人民服务。作为一名国家公务人员必须时时刻刻铭记是党和人民赋予我们的权力。我们只有正确行使权力，坚决杜绝不作为、乱作为，规范自己的行为，不吃、不拿、不卡、不要，廉洁自律才能正确行使好手中的权力。只有严格遵守廉洁自律的有关规定，要守得住清贫，耐得住寂寞，抵得住诱惑，顶得住压力，抗得住打击,经得住考验，才能做一个清清白白的人。

四、不为金钱所缚，保持健康的心身。现在流行的一句话是：钱不是万能的，但是离了钱是万万不行的！但是我们不能把金钱放在第一位，更不能被金钱所缚，比金钱更珍贵的还有许多许多，比如自由、爱心、感情、尊严、健康等。我们应该自尊、自立、自强地做金钱的主人，而绝不能沦为金钱的奴隶。人们获取金钱的方式方法必须符合法律法规和伦理道德，决不能攫取违法之财、不义之财、昧心之财。人们依靠自己的智慧和劳动创造财富，为社会做贡献，同时获取应有的报酬和金钱，这是很光荣的事情。那种靠贪赃枉法、权钱交易腐败致富，就会像锒铛入狱成为阶下囚那样，还遭世人唾骂和鄙夷。因此我们只有自觉把好金钱关，耐得住清贫，律身以俭，才能保持健康的身体和心态。

总而言之，我们在工作中既要注重“能”的培养，更要在“德”上加深修炼。特别是要有重点地修炼好自身的政治、作风、情操和职业道德，要能把自己的人格力量统一到党和人民的要求上来，真正使自己走好脚下的每一步，等到我们回首往事之时，可以毫无愧疚地看到自己身后留下的那一串串踏踏实实、坦坦荡荡的脚印，那会是我们一生最好的见证。