人脸识别项目方案.doc

人脸识别项目立项报告(2013-8-23)系统总述人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识,达到识别不同人身份的目的。安全性、非接触、直观性、识别速度快不易被察觉。人脸识别模块以组件形式接入驾培终端,监控机动车驾驶员身份和培训过程中,记录其培训开始时间、培训结束时间、培训时长、培训里程、最高时速、培训阶段等信息,并可通过无线传输方式、USB数据采集方式将培训记录上传到后台管理软件中。人脸识别模块以组件形式接入行车记录仪,通过卫星定位和无线数据传输对学员、教练员、教练车辆进行实时定位、轨迹回放、定时抓拍、指定抓拍、电子围栏、车辆报警等,保证培训学时的真实性。技术验证测试内容人脸识别误识率人脸识别拒识率人脸识别距离,镜头焦距红外灯光强度对识别率影响车载环境人脸识别安装角度对识别率的影响车载环境阳光对识别率的影响车载环境路面振动对识别率的影响测试环境实验室环境测试时间:2013年5-6月测试地点:实验室和华蓝盾模拟车载环境测试车辆:实验室和模拟车载环境测试环境:实验室和室内模拟车辆振动,光线,距离等场景测试目的:确定焦距,红外补偿强度,运算速度等参数。室外车载环境测试时间:2013年7月测试地点:北京公交驾校测试车辆:金龙大客车测试环境:客车训练车道,包括直行车道、弯行车道、坡行车 道以及高速、遂道、云雾、对光背光等场景测试条件:30秒中进行一次人脸识别。在30秒钟内识别成功,认为人脸识别成功,否则认为人脸识别失败。测试数据室内环境测试数据:%东风平台卡车驾驶台与司机眼睛距离大概60cm左右。当使用长焦距时,得到的图像为脸部大头像,无法得到侧面特征码,影响识别率。%%%LED灯越多,抗阳光能力越强。但是超过24个后,灯板照射区域大于面部范围,识别效果增加不明显。%%%%电流越大,灯越亮,识别效果越好。但是增加功耗,温度太高,影响产品满足工业级指标。%%11振动与识别速度车速50km/%人脸识别采用高速DSP处理器,镜头采样为CMOS数字模式,速度远远高于车子振动。在不考虑结构情况下,车子振动对人脸识别无影响。12车速80km/%13车速30km/%室外环境测试数据:%人脸摄像头的安装位置最好是在操作台正前方。左边效果比右边好。如果把30秒中进行一次人脸识别的时间加长,效果会更好。2驾驶台右前方30°%3驾驶台左前方30°%%阳光对人脸识别影响比较大,跟理论推测一致。%%%%路面对人脸识别基本没有影响。但是如果弯道与安装摄像头夹角相同,测试通过率100%,否则测试和通过率明显下降。%%%12弯道100%/%测试结论影响人脸识别角度主要因素为:夹角和阳光。其它条件对识别效果影响不大。建议首选人脸识别摄像头安装在司机驾驶台正前方,其次安装在操作台左侧。人脸识别模块还需要增加红外灯的亮度或者增加灯个数,提高在阳光对射下识别效果。优化人脸识别曝光强度与红外灯亮度算法,提高光线干扰。实际产品中,可以延长人脸识别间隔时间,镜头捕获人脸概率更大,识别效果更好。应用场景人脸识别模块配合不同终端使用,实现不同的功能。场景终端功能特点驾培计时计程通过RFID和人脸辨认双重方式识别教练车和学员身份,并且通过RFID记录学员培训全过程信息。采用高精度人脸识别技术,全程监控培训学员,防止中途换人。采用高清摄像头,实时记录车内学员和教练情况。采用北斗/GPS定位和计时技术,精确记录行驶路线和学习时间。,显示人脸照片,校准人脸镜头。大容量TF存储卡,可记录200张脸谱和30天的学员学习信息。1、唯一性:每个人都有一张脸,且无法被复制,仿冒,有效杜绝代打卡现象,因而可以提供更准确的管理。2、人脸识别成功不采样图片,只有失败才采样图片,监控图片量小,减少海量图片。3、具备环境适应力较强,支持在室外、户外使用;设备自带补光,支持夜晚或无灯光条件下使用,特别适用于教练车光线背景复杂变化的场景。车辆监控行车记录仪人脸识别