沃人证对比系统设计方案
人证合一背景概述
随着我国城镇化进程的加快,城市人口日趋密集,人口流动性也大大增加,社会犯罪率呈逐年升高的趋势。在传统侦查工作方式中,多采用人工排查的方式,要排查重要场所人员身份,和限制外来人员进入固定区域,不仅费时费力,还可能造成遗漏等情况,排查效率大打折扣,同时给公共安全防范和社会维稳工作带来了极大的困难。
为切实解决重点复杂区域社会治理难题,夯实社会稳定和长治久安的基层基础,及高清技术、智能化技术、网络技术的日趋普及与成熟,我司立足实际需求,针对复杂区域流动人口多、身份难以核查、人员来访不易管理的局面,推出人脸识别系统解决方案。
系统采用先进的人脸识别算法,高速芯片作为识别算法的运行硬件平台,通过出入口的身份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对,从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行,访客人员人证比对登记,解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题,人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。

系统设计原则

本应用方案设计遵循技术先进、多种算法、性能稳定、节约成本的原则;本系统设计内容是系统的、完整的、全面的;设计方案具有科学性、合理性、可操作性。

其按照以下身证通系统的核心算法为依据:

高速人脸识别算法

有素描常识的人都清楚,人脸不动的是眉弓到颧骨到鼻骨、上颚骨形成的金五角区域,不管做什么夸张表情,不管胖瘦的变化,不管什么角度,这个区域都保持相对固定的几何关系。基于这些不变的因素我们采用深度学习的方法发明了骨点五角人脸识别算法,本算法不受肤色、种族干扰,同时能很好的避开表情变化、胡须伪装、角度偏差、发际改变、眼镜装饰、口部遮挡等环境因数对人脸识别的影响。

G代表我们的算法基本理念“Gu”,也代表全世界的”Global”和伟大的”Great"之意

年龄性别算法——身份证识别的难点

随着年龄的增长,人的面部结构会发生细微变化,儿童时期的脸型和青少年时期不同,青年时期和中年以后又不同。不过变化最大的是从儿童到青年、从中年到老年两个时期。如脸颊变长、下颌骨、眉骨、腮肉、上颌骨、唇部都会有比较大的变化,再加上皱纹、毛发或疤痕等,会使人的面部产生改变,进而影响人脸识别的效果。而身份证的有效期一般是5-20年周期,人证识别如何解决年龄跨度的问题,是人脸识别效果的致命因素。

东沃智能算法团队从更容易实现的年龄估算、性别判断出发,独创性地研发了全新的识别算AGface,显著提升了跨年龄人脸识别的效果。具体来说,这种全新的算法是用一种竞争性任务学习算法,在一个共同优化框架中将两个任务结合起来。通过这种方式,从年龄估算中获取的信息,能有效地帮助跨年龄人脸识别的特征选择

多种算法结合——人脸识别的新方向

结合几种人脸识别算法,以及年龄算法、性别算法、颜色算法、跟踪算法等多种识别算法对目标对象从不同维度进行比较识别,能有效提高识别的准确度,减少误报干扰,使动态人脸识别达到实战使用标准。

身份证人脸识别算法标准


车牌识别算法

结合几种车牌识别算法,以及字符算法、颜色算法、类型算法等多种识别算法对目标车辆从不同维度进行比较识别,能有效提高识别的准确度,减少误报干扰。

系统构成图

身证通人脸卡口系统

身证通人脸卡口系统是由大数据平台、身证通核查终端、现场客户端、信息综合平台组成。信息综合平台下发黑名单数据至自助核查终端,身证通核查终端摄像提取人脸照片,上传至大数据采集平台,现场执法客户端查看通关情况,并做疑犯预警处理

 


车牌人证合一系统

车牌人证合一系统由数据采集服务器、管理平台、重点人员数据服务器、高端自动采集终端、网络摄像机、现场客户端、远程用户组成。重点人口数据服务器下发黑名单数据至高端自动采集终端,高端自动采集终端终端摄像提取人脸照片和车牌信息,上传至大数据采集平台,现场执法客户端查看通关情况,并做疑犯预警处理

 

系统功能和优势

高准确度,离线工作

世界领先的算法,彻底解决人脸跨年龄问题、人脸小图片识别问题,多种类型车牌识别问题,人脸也无需连接公安网访问证件大图,就识别证件真伪、是否本人,达到人车合一的效果。

人车黑名单预警,门禁控制

首创人车黑名单预警、白名单无证自动识别,有效预防违法暴力事件发生。

分级管理,人车查询

系统可分级建设,急用先行,异地采集,集中应用,方便事后快速查询、数据备份,管理方便安全。

快速识别,语音提示

识别算法最快0.2秒判定是否本人,组合多种识别模式满足不同场景使用需求。配合语音播报,让识别者易操作、快速通过。

系统组网,数据分析

成熟产品系统级应用解决方案,数据云采集,设备物联网,深度挖掘,大数据分析、事件预警、事故预防提供有效数据。


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