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摘要：国家社会经济的不断进步与发展，极大地促进了人脸识别技术的飞跃，研究其在智能建筑安防系统中的运用，对于提升安防系统的整体应用效果具有极为关键的意义。本文首先概述了相关内容，并结合相关实践经验，分别从方案整体构架等多方面就人脸识别的智能建筑安防系统中的运用展开了研究，望对相关工作的开展有所裨益。
关键词：人脸识别；智能建筑；安防系统；运用
1前言
随着智能建筑安防系统应用条件的不断变化，对人脸识别技术的应用提出了新的要求，因此有必要对其相关课题展开深入研究与探讨，以期用以指导相关工作的开展与实践。基于此，本文从概述相关内容着手本课题的研究。
2概述
经济发展的促进之下，人口流动性也在逐渐增强，安全入口的控制应用的需求量也在持续上升，生物统计识别技术受到了青睐，智能门禁系统也已经成为了非常重要的安全防护措施。生物特征可辨识度非常高，具备唯一性，人体的指纹、人脸、视网膜等等都可以用作智能安全控制的识别部分。人脸识别相较于其他部分的生物特征来说，其可辨识度比较高，且采集方面比较方便快捷，而且更加的准确和安全，可以在很多的场合内使用，具备非常好的实用效果。
人脸是人体非常重要的表达器官，其具备非常全面的人体信息，比如性别、皮肤、性格、面貌等等，所以人脸识别技术也就成为了一种非常重要的人机交互技术。人脸识别的主要工作原理就是人的面部特征是唯一性的。使用人脸来进行生物特征的识别可以更好的保证门禁管理系统发挥其管理作用。本文中主要深入的探讨人脸识别的智能控制设计，其中还包含了具体的系统设计和人脸检测方面的技术，希望本文的一些观点可以促进我国的智能门禁系统发展和进步。
3人脸识别的智能建筑安防系统中的运用探讨
3.1方案整体构架
3.1.1物理构架
物理架构整体三层构架形式，分别为：系统采集接入层、数据汇聚层和服务应用层。系统接入层为各类前端人脸高清视频监控设备，其主要分布在公共区域。数据汇聚层包含了各级各类的信息数据资源，主要是指前端高清人脸视频监控设备的视频资源通过专用网络（或是兼容网络，例如门禁信息网络等）汇聚如人脸抓拍NVR或者人脸抓拍服务器中。应用服务层布设的是大数据服务器，对各级各类数据资源进行分析研判筛查。
3.1.2逻辑架构
系统逻辑架构采用四层架构体系，分别为：资源服务层、数据服务层、平台服务层、应用服务层。资源服务层：对物理设备和资源提供统一的虚拟化机制以及相关虚拟资源的管理和维护。数据服务层：提供各种数据存储和访问的服务。平台服务层：提供相关业务最基础和最公共的各类支撑服务。应用服务层：向最终用户提供丰富的业务使用环境，展现在大数据人脸对比识别的深入应用能效。
3.1.3系统业务库
系统数据库主要包括三种业务库：人脸抓拍库、高位人群注册库和布控黑名单。
3.2设计思路描述
3.2.1基于B/S的层体系架构
应用系统采用基于B/S的体系架构，按照流行的n层体系架构（n-tier）建设，把程序的实现逻辑划分成不同层次的结构，相互之间存在相对独立的逻辑隔离，因此本身在系统的体系架构上已经提供了相对安全保护。
3.2.2采用J2EE架构
考虑到应用的技术复杂性，人脸识别分析系统采用J2EE架构，在J2EE系统开发中，MVC的低耦合性、高重用性、可维护性、软件工程的可管理性等诸多优点使其在用开发中很受欢迎。
3.2.3大数据体系架构
所谓“大数据”，或称巨量资料，指的是所涉及的信息量规模巨大到无法投过目前主流软件，在合理时间内达到获取、管理、处理并整理成为帮助人们分析决策更积极目的的信息。大数据平台的建设不见可以用于人脸识别分析系统的服务支撑，将来还可以拓展到其他安防书记分析业务领域和信息化应用支撑。
3.3前端网格化全面防控设计
在前端摄像采集设备上，按照“围网、编网、织网、密网、拓网”的原则进行设置，层层布防环环相扣，找到每一个目标嫌疑人在每一个瞬间可能留下的人像特征。考虑从点、线、面的多个层面上进行前端人像数据采集点布点的设计，分别将其转换为“织网、编网、围网”，同时采用移动抓拍设备对重点情况进行临时性“密网”工程，除此以外，为了更有效的共享资源，针对自建的众多可利用的资源考虑部分利用，丰富整个监控网络，完成“拓网”工程。
3.4核心模块流程设计
3.4.1布控流程设计
操作员可对自己权限范围内的人脸库进行布控，布控时需选择布控的地点、报警阈值、布控时间、报警方式、处警联系人等信息。平台定时任务服务，根据布控时间下发布控的启动、停止、挂起指令，识别服务器根据平台布控指令动态加载布控人像特征到内存，对每张抓拍人像进行比对识别。
3.4.2抓拍报警设计
像机接入抓拍服务器，抓拍服务器负责生成抓拍记录（抓拍序号、抓拍时间、像机ID、对齐人脸数据、抓拍人脸数据、全景图片数据），将消息发送到消息队列，特征服务器、平台，对该消息进行消费，特征服务器对图片进行特征提取后，把已包含特征的抓拍消息放入消息队列中，识别服务器和存储服务器对该消息进行消费，识别服务器进行比对识别、把报警消息写入消息队列中，供存储服务、平台消费报警消息；存储服务器对抓拍消息和报警消息进行保存、写入数据库。
3.4.3检索流程设计
操作员可通过平台对人脸底库、抓拍记录、报警记录、业务分析进行操作，该操作全部为异步操作，实时性与数据量关系很大，可通过以脸搜脸对底库、抓拍记录、报警记录进行搜索，新建业务分析任务，待分析服务器将结果返回平台进行展示。
3.5系统功能设计
3.5.1静态人像检索
此模块包括单人像检索、多人人像检索、单图比对、检索结果评定、图片检索历史五个功能。
3.5.2人像库管理
此模块包括人像库和人像管理两大功能。
人像库支持新增、建模、启用、禁用、批量删除，支持对已有人像库进行编辑、删除和人像管理。
人像管理包括按条件对人像库的人像进行查询，批量导入和导出功能，支持对人像的人像的复制和编辑。
3.5.3动态人像业务分析
此模块包括抓拍人脸查询、多时段分析、多地点分析、碰撞分析、同行分析、频次分析六个功能。
3.5.4动态人像布控
动态人像布控主要用于摄像机联网区域的布控，包括布控设置、区域管理、出警联系人、布控报警查询、抓拍记录查询、报警记录统计6个功能。
3.5.5底库管理
此模块包括人脸库管理和底库照片管理两大功能。
人脸库管理包括对人脸库的新增、编辑、删除和批量删除功能。
底库照片管理包括按姓名、性别、身份证、年龄区间对人脸库的人脸进行查询，包括新增、批量导入、复制、剪切和批量删除功能，也支持对人脸库的人脸进行单条記录的删除。
3.5.6配置管理
此模块包括摄像采集区域管理、摄像设备管理、抓拍服务器管理、特征服务器管理、识别服务器管理、邮件服务器管理、分析服务器管理、流媒体服务器管理8个功能。
4结束语
通过对智能建筑安防系统中人脸识别运用的研究，我们可以发现，该项工作理想效果的取得，有赖于对其多项影响因素与关键环节的充分掌控，有关人员应该从客观实际出发，充分利用既有优势资源与条件，研究制定最为符合实际的人脸识别技术应用实施方案。
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