人脸识别系统可行性分析报告安徽财经大学.pptx

安徽财经大学

人脸识别系统可行性分析报告

中天远景科技(深圳)有限公司

2018.10

一、我校学生公寓门禁系统现状及存

在的问题分析：

(一)现有门禁系统的现状

目前，我校学生公寓采用无障碍门禁闸机系统，该系统具有刷卡后信息采集、数据分析等功能。但实际的应用意义和作用并不理想，其一、学生是否刷卡后再通行完全取决于其自身意愿，管理方没有很科学规范的约束体制；其二、对外来人员并没有起到实质性防范作用，外来人员直接进入时系统没有任何警告性信息；因此，我们认为本系统并没有起到预期的效果，与全省同类高校一起安装的设备一样，处于半弃废的状态。

(二)现有门禁系统的弊端

1.外来人员借用本楼学生通行卡可以自由进出公寓楼，使得门禁系统对外来人员形同虚设。

2.学生因携带不方便、卡片丢失、忘带卡等情况逃避刷卡。3.部分学生委托他人代刷卡逃避未归、晚归检查。

4.学生进出信息失真度较高，给日常辅导员管理提供不了参考依据，加大了学工队伍日常管理工作量，如实现不了精准查寝，造成大量人力浪费；对异常行为不能及时预警，不便于对各类突发情况进行预判等。

二、学生公寓人脸识别门禁系统简介

基于人工智能算法的人脸识别与闸机通道进行联动的

学生公寓人脸识别门禁系统，以“一脸通”形式完全规避

了学生使用卡片通行时的各种弊端，形成正确精准的通行

记录信息，通过为我校定制后台系统功能大数据分析，实

现实时推送和查询功能，为公寓管理、学生管理提供数据

支撑，实现学生公寓安防智能升级，学工管理精准高效的

联动效应。

实施方案概述：

把监控摄像机、与闸机联动的人脸识别终端机通过网

络接入校园局域网。在局域网中部署系统服务器，用于系

统总体服务、数据存储、数据推送等功能。

人脸识别摄像头

人脸识别门禁

三、人脸识别门禁系统组成

学生宿舍人脸识别宿舍管理系统整个系统结构为集中管理、分布式计算的架构，产品主要由人脸识别宿管系统、闸机人脸识别系统、管理PC、移动设备端系统、局域网服务、云端服务等子系统组成。

系统前端识别采用离线部署的方式，闸机终端设备内置人脸采集算法，将采集的人脸数据传输至本地人脸识别主机，与人脸库进行比对，判定人员身份，所有数据采集比对均在本地进行，速度更快，安全性更高。

人脸识别间机

学生识别

随生人报警

与人验识别联动

白功开关南

指管人员PC

学生管理

记录查询：

预设报警

学生手机

个人记染查看接收推送信息接收通知；

报事报修

亲友来访预的

辅导员/老师手机

学生记录查看按收推送信意接收展整信息查查服表

云缺服务器

事件及数据处理

对接微信公众平台润息推送：

局域网服务器

居台般务系统数据存储.

服劳器施识别

事件及数据推送

董氨简

四、人脸识别门禁系统功能介绍

1、识别准确率高，通过速度快。

通过人脸检测、人脸追踪、关键点检

测等算法技术与闸机联动，人脸识别率在99.6%以上，识别速度和通行速度均≤1秒，每分钟通行人数≥30人，能够满足作为学生公寓密集区域学生通行需要。

2、防尾随功能

系统具有防止尾随功能，

能够在大量人流量的情况下准确识别每一个未刷脸的用户，尾随距离不大于10CM。

四、人脸识别门禁系统功能介绍

3、防夹功能

学生在闸机通行未完全

通过或在闸机中间站立不动时，设置有防夹功能，不会对学生造成夹伤。

四、人脸识别门禁系统功能介绍

4、红外检测

对于刷脸认证后的用户，

系统能够通过红外检测功能判断学生是否有实际通行，并产生系统记录，以便更准确的呈现考勤数据。

四、人脸识别门禁系统功能介绍

5、活体检测

确定对象真实生理特征，使用

人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作，可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡等常见的攻击手段。

四、人脸识别门禁系统功能介绍

6、出入宿舍统计功能

自动生成名单及相关

数据推送给宿管员、老师及学生家长，及时了解学生的在校情况

四、人脸识别门禁系统功能介绍

7、微信推送考勤报表

微信推送考勤报表推送对

象分级、分类，根据不同层级实现精准推送。

四、人脸识别门禁系统功能介绍

晚上1点至6点归宿人员

全天无出宿记录人员

阳生人进出记录

全部通行记录

学生总数量

113

49

93

53%

8、现它单前性动能

系统支持黑名单的管理布控，针对部分

重点关注的人员可设置黑名单，人员行至人脸识别区域内，人脸识别系统会自动抓取人脸信息与库内人脸数据库进行比对，白名单的人员比对成功，自动开闸，进入到宿舍内，实现无人员干预放行。

如果识别为黑名单人员，则在宿管终端

会弹出告警，并语音播报，提醒宿管人员处