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　　年的一个热门科技领域，在此领域已经出现了许多应用技术，其中人脸识别作为目前来说Zui成熟同时也是应用Zui广泛的技术，让我们的生活实实在在的发生了改变，特别是新冠肺炎疫情发生以来，很多小区、写字楼都启用了人脸识别终端，它们同时带有人脸识别和体温检测的功能，极大的提高了通过率，降低了进出检疫的人工成本。目前市面上的人脸识别终端形形色色，挑选起来让人眼花缭乱，如何选择Zui合适的人脸识别终端呢？今天就来为大家详细科普一下人脸识别相关的技术方案，让您了解更多其中的技术细节，以便于您在选择时参考。

　　一、人脸识别终端功能

　　人脸识别终端的功能主要是当有人通过门禁或闸机时，将即时的图片抓取下来，通过分析查找到人脸特征，通过人脸特征的数据库比较，来决定是否向控制门禁或闸机等被控设备发送开门指令信号。完成开门过程后，将此次通行相关的数据如人脸图片，通行时间，人员信息（名字，ID）等信息上传到服务器。它可以包括以下子功能:

　　1.1移动侦测

　　判断摄像头所拍摄到的画面有没有变化，如果有变化则开启人脸识别引擎，否则机器处于识别引擎休眠状态。简单说就是一个帧间差算法，计算摄像头前后两帧之间有没有发生图像信息变化。当变化大于设定的阀值就唤醒识别算法引擎。因为在大部分时间，人脸识别终端机前面是没有人员通过的，这时候为了避免人脸识别算法不同的分析图像，造成功能器件的消耗，识别算法引擎是不需要工作的。

　　图一：移动侦测，发现目标

　　1.2人脸检测

　　解析从摄像头获取到的画面信息，将其中的人脸信息检测并抠图，一般情况下生成一张112*112大小的人脸图片。通常我们丛摄像头里面获取的到图片画面是一整张摄像头分辨率下的图，图片内容千奇百怪，各色各样，我们需要从中找出人脸信息，并截取下来。

　　1.3人脸对齐处理

　　人在通过门禁或闸机时的人脸姿态是多样的，扭头、转向、旋转都是可能的，为了更好的计算和比对人脸特征值，就需要对偏转了的头像信息做一次对齐，也就是把人脸的角度摆正。

　　1.4活体检测

　　对于一个人脸图像信息，我们需要知道它是不是照片，视频等攻击行为下的假象。这就需要拿到对齐的人脸图片，通过活体识别的算法判断是真人或者攻击。

　　1.5人脸特征值抽取

　　拿到对齐的人脸图片通过人脸特征值抽取算法，抽取到人脸特征值信息。特征值往往是一个128/256/512维的向量。

　　1.6特征值比对

　　遍历人员数据库信息，将数据库中的每个人员的人脸特征值和人脸特征算法抽取到的特征值进行比较，因为人脸特征都是向量，所以实际上也就是计算其cos值，得出Zui相似的一个（cos值大于既定阀值）。

　　1.7人脸跟踪

　　当通行人员进入画面，利用跟踪算法就会保持对其人脸信息的跟踪，标记跟踪ID，这样可以避免对持续出现在画面的的人员进行多次识别。此外，配合图片质量算法还可以实现陌生人的判断。

　　1.8发出控制信号

　　向IO控制端口发送开门信号量，实现对被控制设备的控制。

　　（识别通过-开启闸机）

　　二、人脸识别终端工作流程

　　启动，摄像头，检测人脸，活体验证，特征抽取，特征值比对，发送开关信号

　　三、人脸识别终端技术点

　　人脸识别过程的关键环节有人脸检测、特征值抽取、活体识别、跟踪抽取。这几个要么是通过基于深度学习的AI算法，抽取图像特征值进行比较来实现，要么就是通过设计好的传统特征值算法来实现。

　　3.1检测（Detector）

　　通过深度学习模型对图像进行层级缩放，分割遍历，抽取特征值，和阀值比较。经典的人脸检测算法模型有MTCNN，Facebox。

　　3.2人脸特征值计算

　　可以采用深度学习模型有ResNet100,

　　MobileNet、MobileFaceNet等。不同的模型适用于不同的场景，有着不同的精度输出，可以根据具体的硬件配置，样本特征来灵活选择。

　　3.3活体识别（AntiSpoofing）

　　采集各种攻击样本基于MobilenetV2，ResNet18模型进行标注训练，通常这类轻量级模型在嵌入式Pad终端上（RK3288，RK3388）处理速度可在30-80ms之间，可以满足业务需求。

　　3.4跟踪算法（Tracker）

　　采用google的TensorFlow

　　Androiddemo里面的开源算法，此外旷世Face++也开源了其跟踪算法。

　　3.5算法模型的产生过程

　　获取样本，标记样本，通过GPU服务器训练，不断的反复调整相关模型的各个层级的权重参数，重复训练输出模型。

　　四、人脸识别终端依赖的技术参数

　　4.1识别精度

　　目前市面上的人脸识别1：N精度大多在98%以上，实际应用中在精度大于98%后，不同的算法区别就不大了。当然了，大公司的98%和中小型公司的在识别的精度，鲁莽性，泛化能力方面还是要一些。

　　4.2识别速度

　　目前市面上的人脸识别终端的识别速度（通过一个人的速度），包括人脸检测、活体验证、特征值抽取、特征值比对等所有环节加起来的耗时一般在500~1000毫秒内。当然这也取决于硬件的处理能力。

　　4.3支持人脸库大小

　　离线识别：（在人脸识别终端上完成人脸识别）1万张起步，一般支持3-5万张，Zui高可支持10+万底库。通常人识别库的Zui大限度要根据算法模型精度和终端的计算能力来确定。

　　在线识别：（在远程服务器上完成人脸识别）单库20万起步，一般可达百万级别以上。

　　4.4是否支持活体识别

　　是否支持活体识别算法，活体识别目前通常有单目活体、双目活体和3D结构光活体。

　　单目活体：只有一个可见光RGB摄像头，利用图像中成像的破绽（摩尔纹、成像畸形等）来判断目标对象是否为活体，可有效防止屏幕、多次翻拍等作弊攻击。

　　双目活体：带有一个红外摄像头，可以有效识别屏幕，视频类的攻击，可以配合RGB摄像头完成整个人脸识别过程。双目活体受环境光的影响较⼩，可以在完全⿊暗的环境下成像，对于⼿机屏幕有近防攻击能力。

　　3D结构光：在红外摄像头的基础上，增加一个红外点阵发射器，输出的图包括一张红外IR图和一张深度图，通过引入深度图，是使用IR和深度两个人脸图像进行3D的活体检测，，加入的深度图携芾深度信息，能够有效防范平面攻击，比如说照片、视频、纸张面具弯曲等材质的攻击，还可以结合红外IR图对表面材质的检测，能防范大部分的普通材质的面具、模型等攻击。

　　4.5在线/离线

　　在线识别：需要搭配一台识别服务器，所有的终端都将采集到的图片送到服务器识别，将识别结果返回到终端，一台服务器同时可以支持多路终端。对终端的性能要求低，仅仅实现图像的采集，人脸检测即可，甚至不需要人脸检测，直接从摄像头里面获取数据上传到服务器识别。

　　离线识别：人脸识别过程放在本地终端上进行，服务器只需要存储所有人员的人脸底库，各个终端按照同步策略同步即可，同时也支持将人员通行记录上传到服务器，一般用在网络条件不好的地方。

　　4.6是否跟踪算法

　　主要是防止多次识别，陌生人识别。

　　在没有跟踪的情况下，只要人出现在摄像头预览画面里，就会持续不断的检测，识别。如果加上跟踪，只要人不离开画面，通过跟踪算法就可以根据人脸的跟踪ID，只要人不离开画面，人脸ID不会变化，从而可以断定是否是新进入画面的人脸，来确定是否需要识别。

　　4.7是否带移动侦测

　　前面说过，如果有移动侦测功能将会让人脸识别终端在没有行人通过的时候，识别引擎停止工作，CPU处于轻负荷状态，不会出现机器过热的情况，从而避免不必要的硬件损耗。直到有行人进入画面，唤醒识别引擎。

　　4.8底库照片质量

　　目前对底库照片质量要求比较简单，通常手机拍摄的照片即可直接作为底库，但是纯底照片，比如站在白色墙面前。同时，底库照片只能是单人、正脸、无佩戴帽子、墨镜等容易遮挡脸部的服饰。保证额头和下巴露出。

　　4.9识别距离和高度

　　识别距离取决于摄像头的清晰度，如果是高清摄像头3-5米内都是可以的。普通摄像头，一般支持到3米左右。但对于通常的门禁或闸机通道0.5-2米就比较合适，这样可以保证人在通过识别后顺利通过闸机或门禁。在实际应用中，有些闸机设置的是自动关闭，如果在很远的情况下久识别通过闸机打开，容易在尚未通过之前，闸机就提前关闭。调节距离的原理实际上就是调节能够识别到的Zui小人脸的大小，通过Zui小人脸大小来控制。

　　五、人脸识别终端的硬件参数

　　5.1摄像头

　　摄像头是人脸识别终端的Zui关键的部件，选择设备是一定要重点考虑摄像头，因为人脸识别实际的应用环境是非常复杂的，室外的建筑工地、室内的楼道、白天夜晚不同的光线环境。对摄像头的性能是有不同要求的。特别是要看看摄像头是否支持宽动态，背光补偿，是否可调节曝光相关的参数（光圈或者快门时间）。这些参数决定了强光，背光，暗光环境下的人脸识别效果。

　　通常在强光比如夏天正中午的太阳直射情况下，摄像头拍摄画面会发生色才差，整个画面会偏色，容易导致识别精度下降。这时候我们就要通过软件算法，比如直方图拉伸的方法修正图片，或者调解摄像头的曝光。

　　而在太阳斜射的情况下会有背光现象，有需要通过调解人脸局部曝光来让画面里面的人脸区域亮度。这个功能就叫背光补偿。

　　比较背光调解前后的图片。

　　5.1.1分辨率

　　较高的分辨可以让屏幕的画面更清晰。这里要注意一点的是通常我们用于显示的预览分辨率和实际送去检测的图片分辨率是不也一样的，前者显示的情况为了预览画面更清晰会高些，比如1920*1080，后者用于识别的图片一般在前者的画面基础上裁剪为，640*480即可。

　　5.1.2照度

　　指单位面积上所接受可见光的能量。单位：勒克斯Lux，简作Lx，0Lux表示在没有光线情况下也能拍摄。一般红外摄像头的照度为0Lux。

　　0.1Lux：暗光级

　　5.1.3成像器件

　　目前市面上的人脸识别终端摄像头一般采用CMOS感光成像。

　　5.1.4宽动态

　　宽动态是指摄像头支持的Zui大输出信号与Zui小输出信号的比值，或者图像Zui亮的部分与Zui暗的部分的灰度比值。主要用来解决摄像机再宽动态场景中采集的图像出现亮区域过曝而暗区域曝光不够的现象。使场景中特别亮的区域和特别暗的区域在Zui终成像中全部都能看清楚。

　　5.1.6背光补偿

　　用户可根据实际视频场景过亮或过暗的位置来选择补偿区域来避免此区域过亮或过暗。

　　5.1.6摄像头视角

　　一般在水平30度，垂直30度。

　　5.2触摸屏

　　屏幕注意防水级别。

　　可以触摸控制优点是方便在设置的时候直接触摸进行操作，缺点是容易被员工误操作。成本高。

　　非触摸屏幕优点是可以防止容易被非专业人员误操作，成本低。由专业人员出厂前前设置好，无需屏幕操作软件的，缺点是若确有需要操作软件时，需通过专业人员外接鼠标进行操作。

　　5.3其他基本硬件参数

　　5.3.1

　　CPU，目前市面上比较流行的rk3288和rk3399，一个中端和一个高端的配置。

　　内存，2G足够

　　5.3.2温度范围

　　低温实际使用中会发现，低于-30度的极低温度下的屏幕会停止工作，特别是在东北地区的冬天，要考虑低温情况下的屏幕是否支持工作。

　　高温会散热不佳导致机器死机现象，特别是在夏天午后2点没有遮阳的室外环境下，比如建筑工地，机器本身散热外加自然温度可能导致死机，或者器件损坏。

　　5.3.3外设控制方式

　　自带开关信号接口

　　发送开门信号量给门禁或闸机的继电器控制系统，执行开门动作。

　　外接网络继电器

　　可以给局域网内的网络继电器不同端口发送信号，执行开门和关门

　　的动作。特别是对于一些电机驱动的平移们可以实现多种信号，开门，关门，暂停等。

　　韦根门禁控制器

　　通过开门信号量控制开门有个弊端就是不安全，攻击者可以直接把掉信号量端口的端子，进行线路短接后即可实现开门。因此，为了更加安全的控制开门，可以通过韦根协议给韦根门禁控制器发送开门校验信息，实现开门，如果安全级别比较高，就要避免简单的发送开关信号的方式去控制门。

　　5.3.4距离传感器

　　通过距离传感器探测是否有人靠近，唤醒识别屏幕，当探测到没有物体靠近时，又将屏幕熄灭。