基于深度学习的人脸识别安保管理系统与方法

本专利描述了一种基于人脸识别的安保管理方法及系统，它利用深度学习技术提升人脸识别的准确性，以实现高效的安防管理。方法的核心步骤包括： 1. 建立用户特征库：系统首先收集合法用户的详细信息，特别是人脸图像，并从中提取人脸特征，这些特征会与用户身份信息一起存储在用户特征库中。这一步旨在确保只有授权用户才能通过门禁系统。 2. 视频帧图像数据提取：系统通过摄像头捕捉安保管理区域内实时视频，然后进行解码处理，提取出每一帧的图像数据，这是后续人脸识别的基础。 3. 人脸特征检测与提取：利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对视频帧中的图像进行人脸定位，并提取出包括类间变化和类内变化在内的多维度人脸特征。类间变化指的是不同个体间的面部差异，而类内变化则指同一人因不同条件下的面部表情或姿态变化。 4. 判断照片欺骗：系统通过监测连续帧间的人脸变化，如果变化小于预设阈值，会进一步进行面部区域的人体检测。如果检测到有人体存在，意味着可能存在照片欺骗，此时会进行更深入的验证。 5. 合法用户判断：如果经过类比和分析后确认人脸特征与特征库中的匹配，那么系统会判断为合法用户，否则可能触发进一步的安全措施，如报警或者拒绝通行。 6. 跟踪功能：这种系统还具备跟踪功能，能够对已识别的人员进行持续监控，有助于防止未经授权的人员进入或进行不法活动。 通过这种方式，该方法和系统能够在确保安全的同时，提高效率，有效防止照片欺骗，对于公共场所的安保管理具有重要意义。本专利权由深圳市商汤科技有限公司持有，体现了该公司在人工智能领域的创新成果。整个专利申请流程涵盖了权利要求书、说明书和附图，充分展示了该技术的详细设计和实现细节。