人脸识别的步骤

　　1、建立人脸档案：可以用摄像机或照片扫描等方法采集人脸文件或直接取照片文件，生成面部特征向量数据库，导入现有数据库；

　　2、获取当前比对对象人脸，用摄像机等捕捉人脸获取照片输入，生成比对对象的人脸特征向量数据；

　　3、将当前人脸的人脸特征向量数据与数据库中的已有数据进行检索比对；

　　4、确认人脸身份或提出相似人员的相似度列表。

　　上述整个过程都是自动、连续、实时地完成。而且系统只需要普通的处理设备。

　　系统的工作流程为：

　　1、自动地在视频数据流中搜索面部图像；

　　2、当系统捕捉到出现的完整头像时；

　　3、自动使用多种类型的匹配算法来判断在那个位置是否真的有一张脸。这些算法能够精确地探测出同时出现的多张脸，并且能够确定他们的准确位置；一旦探测到一张脸，这张脸的图像就会被从背景中分离出来，这幅图像随后将经过一系列的特殊处理来恢复它的尺寸、光线、表情和姿态；

　　4、将这幅脸部图像在系统内部转换人脸数据，它包含了这张人脸的特有信息；

　　5、通过把实时获取的"人脸数据"和数据库中已有的"人脸数据"进行比对；

　　6、完成对某张脸进行确认。

　　人脸识别的比对方式是根据脸部的本质特征和形状来工作的，它可以排除光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，使得它可以从百万人中精确地辨认出一个人。

　　图像质量自动巡检系统

　　市轨道交通一号线建设了一套图像质量自动巡检系统，实现对1413台标清摄像机和522台高清摄像机图像进行实时检测，若出现视频清晰度异常、视频亮度异常、视频噪声等八种情况，将自动产生报警通知运维人员，及时维护。

　　常见的图像质量巡检只是对图像是否丢失(黑屏)进行监测，对设备是否按要求正常工作、图像内容是否正确等深层次监测则有所缺失。针对本项目应用的所有摄像头，利用视频质量诊断技术来检测监控系统中存在的各种视频常见故障，对于因使用过程中出现的故障(雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡和云台失控等)进行视频质量诊断，有效预防因硬件导致的图像质量问题及所带来的不必要的损失，为视频监控的持续和有效监控提供坚实的基础。