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ELECTRONICS WORLD ・技术交流
本文将会介绍一种安保识别系统。此系统首先通过终端上的摄像头捕捉当前图像，并对图像进行人脸特征提取，随后传送至云端的服务器中。云端的服务器根据提取的人脸特征进行结果判定，并作出相对应的反应。试验结果显示，系统的识别准确率在85％左右。且系统对硬件的要求不高，具有较好的实用性。 1 背景分析
近些年来，科技的迅速发展进步的同时，人脸识别、 指纹识别和视网膜识别等识别技术也层出不穷。而与视网膜识别以及指纹识别不同的是，人脸识别技术由于其用户友好性和不易被察觉性。在近年来的运用越来越普遍，人脸识别的市场化和产品化也越来越显著，例如能够安全可靠的被应用在安全验证、身份识别、安全支付等。除此之外，人脸识别技术在视频会议、医学医疗、金融等领域也有着广泛的系统）中原定规划的路径行进。本文根据图1中的系统流程，重点介绍所采用的人脸采集、人脸检测、人脸识别等方法。 3 人脸识别流程
人脸识别的工作流程由：人脸采集，人脸检测，人脸识别一共3个模块组成。本文通过python 作为实现平台，人脸检测及人脸识
别两个模块分别采用了MTCNN 和Facenet 模型来实现其功能。
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实现过程中通过利用设备的摄像头，动态获取所需要的图像信息，并将图像信息输入到Jetson Nano 中通过MTCNN 模型提取图片中的人脸特征，随后将特征向量输入到Facenet 模型中进行欧氏距离的计算，从而判断当前所检测人员的身份。识别流程如图2所示。3.1 人脸采集
人脸采集是指先在计算机中构建一个人脸数据库，利用类似于笔记本摄像头等设备来获取或从互联网中爬取图片，随后提取图片
人脸识别技术在安防中的应用
华南理工大学广州学院 许立荡 黄原有 李沅霞 陈堂铰 张杨志
电缆保护管HDPE图1 系统结构图
图2 人脸识别流程
t型密封圈应用。而本文的研究重点也是人脸识别技术。1.2 应用背景
国家经济的不断发展，人口的流动也随着不断增加。而其中未免会有一些非法分子，想着不劳而获，从而进行盗取他人财物等违法违纪行为。因此，各公司企业都会雇用专门的安保管理人员来保证财务安全。但传统的人工管理存在效率低、信息分散和实时性差等问题。基于上述原因，本文设计一种基于云平台的人脸识别安保系统来为安保管理提供便利。
2 系统概要设计
位于云平台的智能人脸追踪识别系统的系统构造如图1所示。本系统经过Jetson Nano 上搭载摄像头获取图像，并依靠内部已实现好的MTCNN （多任务卷积神经网络）算法模型，辅以OpenCV 跨平台计算机视觉库的各种内置函数来进行人脸特征提取。同时，将人脸特征数据传送到位于阿里云平台的服务器，服务器随即调用实现好的Facenet 模型进行判定，若服务器返回的判定结果显示当前被检测的人为可疑人员，便立即向管理后台发出警报并开始实时追踪人脸，直至警报解除。反之，则按照ROS （机器人操作
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