征求意见稿-人脸识别检测自动处理系统技术规范.docx

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T/UNPXXXX—2025

人脸识别检测自动处理系统技术规范

1范围

本文件规定了人脸识别自动检测处理系统的系统架构、功能要求、性能要求、数据要求、安全要求、运行维护、评价改进。

本文件规定了人脸识别自动检测处理系统的设计、建设与运维。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T41786公共安全生物特征识别术语

3术语、定义和缩略语

3.1术语和定义

GB/T41786—2022界定的术语和定义适用于本文件。

3.2缩略语

下列缩略语适用于本文件。

FAR：错误接受率（FalseAcceptanceRate）FRR：错误拒绝率（FalseRejectionRate）UID：用户身份证明（UserIdentification）

4系统架构

4.1人脸识别检测自动处理系统框架由客户端、服务器端、安全传输通道组成。其中客户端进行人脸信息采集，经安全传输通道传输，在服务器端远程进行比对。系统架构如图1所示。

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图1人脸识别检测自动处理系统

4.2客户端由以下模块组成，包括：

a)环境检测：对人脸采集的环境条件进行检测，判断人脸特征采集所处的环境是否满足采集要求，从而决定是否启动人脸采集；

b)人脸图像采集：对输入的图片或者视频等样本数据进行分析处理，提取满足质量条件的人脸图像，进行人脸特征提取和比对；

c)活体检测：对采集主体是否为活体人脸、是否受到假体人脸攻击进行检测和判断。条件允许时，可在客户端判断人脸比对对象是否为真实有效的人脸。活体检测不通过则不进行下一步处理；

d)质量检测：对人脸图像的质量进行判断，输出质量最佳的人脸图片进行后续的特征建模与比对。人脸质量检测不通过则不进行下一步处理；

e)安全管理：对客户端密码、配置参数、用户数据等敏感数据等进行安全管理。4.3服务器端由以下模块组成，包括：

a)活体判断：对客户端活体人脸检测过程中采集的信息进行二次判断，结合客户端检测结果，完成最终活体判断；

b)质量判断：对上传到服务器端的生物特征信息的质量进行判断；

c)人脸数据注册：通过人脸模板登记过程，实现用户原始人脸图像或用户特征数据与用户标识之间绑定关系的建立；

d)人脸数据库：对人脸数据进行生命周期管理，数据内容包括人脸特征模板、人脸辅助信息、用户属性数据、人脸比对数据等；

注1：人脸特征模板主要用来存储人脸的特定信息，以便计算机能够快速、准确的进行生物特征比对。注2：辅助信息主要用于活体检测或多模态检测。

注3：用户属性数据主要用于用户检索，包括用户标识UID、姓名等。

e)人脸识别：

1)人脸验证：将样本特征序列与注册的模板特征序列进行比对，确定两张人脸是否为同一个人；

2)人脸辨识：将样本特征序列与一定范围内的已登记模板特征序列进行比对，根据比对得分进行排序，找出最为相似的已登记模板特征序列，从而确认用户身份。

f)比对策略：基于用户信息、客户端信息等不同条件，设置不同环境下的比对策略；

g)安全管理：服务器端密码管理、安全审计、授权访问等安全管理功能；

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h)安全传输通道：客户端与服务器端应建立数据传输通道的安全策略和规程，通过安全控制措施实现数据传输安全。

5功能要求

5.1用户标识创建

在用户注册时，系统应引导用户通过一个安全的流程创建唯一的用户标识（UID），该过程包括：

a)确认用户同意隐私政策和服务条款；

b)收集必要的个人信息，如姓名、联系方式等，用于建立用户档案；

c)使用高强度算法生成不可预测且唯一的UID。

5.2人脸图像采集

采集人脸图像时应符合以下要求：

a)检查环境条件是否适宜拍摄高质量的人脸图像，例如光线强度、背景复杂度等；

b)引导用户调整位置，使得人脸位于最佳拍摄范围内；

c)自动检测并聚焦于人脸区域，确保捕捉到清晰的人脸轮廓；

d)在不影响用户体验的前提下，宜快速完成图像抓取。

5.3人脸图像处理

采集完成后，系统应对图像进行处理，并符合以下要求：

a)应用滤波器去除噪声，提高图像质量；

b)调整对比度和亮度，使面部特征更加明显；

c)统一所有人脸图像大小；

d)应支持预处理操作，比如旋转校正、遮挡物移除等。

5.4人脸图像质量判断

人脸图像处理完成后，应对人脸图像质量进行判断，判断内容包括