人脸识别门禁系统生产基地「多图」

系统构成

人脸布控系统采用兼容B/S和C/S的分布式系统架构，包括客户端和服务器。服务器端是系统的控制、管理与调度中心，主要由人脸抓拍服务器、中心管理服务器、人脸匹配服务器、数据库服务和媒体资源服务器组成。人脸抓拍服务器负责从前端图像采集系统获取的视频流中检测提取人脸特***息并进行人脸抓拍。中心管理服务器主要负责与客户端的交互，接收来自客户端的注册、布控配置等请求，并将实时布控的结果及时反馈给客户端。人脸匹配服务器主要完***脸的高速比对与检索。数据库服务器作为系统的数据中心，集中存储人脸的特征数据与相应的扩展信息，以及系统相关的管理数据包括日志、告警抓拍人脸记录等。媒体资源服务器负责视频数据存储。

人脸特征

不管是传统的机器识别，还是近几年大火的深度学习，都是将人类的学习能力通过计算机的计算能力得到表达和迁移。仔细想想，当我们将注意力集中在脸部，会怎么样描述一个人。可能的描述会是：

人天生就有很强的抽象和学习能力。当我们面对一张人脸照片时，会自动进行特征处理和变换。当再次面对这张照片时，即使脸部特征有所变形或者缺失，也不影响我们的识别。

Canny边缘检测

Canny边缘检测是澳洲计算机科学家 约翰坎尼（John F. Canny）于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，其目标是找到一个优的边缘，其优边缘的定义是：

优检测——算法能够尽可能多示出图像中的实际边缘，漏检和误检的概率非常小；

优***——检测出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近；

检测点与边缘点一一对应——算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应的。

1）图像去噪

噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉，通常使用高斯滤波。

2）计算梯度的幅度与方向

使用高斯滤波器来进行计算，让距离中心点越近的像素点权重越大。