人脸识别需求
随着安全城市基础建设的不断完善和加强，前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增加。关于公安职业来说，数据总量不断充实的情况下，如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是安全城市建设的二期方针。需求分析作为大数据系统利用高效的人脸检测位置和识别比较系统，可以立即帮助警方调查人员快速识别识别特定身份，视频图像资源的大小比过去人工筛选需要成为现实，从而有效地为公安视频调查，公安管理，法医备案等工作提供有效的实战帮助和解决方案。
其次，它可以帮助公安调查人员在处理案件时追查和逮捕人员，真正从战斗转变为预防，这可以大大减少警力资源的浪费和事故发生的可能性。面部捕捉比较系统主要用于以下几个方面：公安警务人员黑名单比实时报警：对于一些人口稠密地区(如火车站，地铁站，机场，社区等)的关键门户和渠道刺刀位置装饰人员到卡口，后端黑名单监视器大方孔并专注于人员，已经受到实时视频流的监督而不是黑名单，实现了人脸识别。
门禁对讲
物业效劳
人脸图画收集及检测：根据人的脸部特征，对输入的人脸图画或视频流，首先判断是否存在人脸，假如存在人脸，则进一步的给出每个脸的方位、巨细和各个面部器官的方位信息。 人脸图画预处理：关于人脸的图画预处理是根据人脸收集及检测成果，经过人脸智能算法，对挑选出来的人脸图片进行优化和择优挑选，挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的进程。
建设原则
1) 实用性 整个系统从实用性的角度出发，最大限度的满足人员管控系统建设的需求，能适应新技术的发展，选择性价比高的产品，既控制了建设费用，又保障了系统的完整功能。
2) 先进性 采用领先的科学技术水平，集成了先进的人员及人脸识别算法，在保证整个系统功能和性能的前提下，最大限度地采用成熟、可继承、具备广阔发展前景的先进功能。
其预处理进程主要包含人脸图画的光线补偿、灰度改换、直方图均衡化、归一化、几许校正、滤波以及锐化等。 人脸图画特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素计算特征、人脸图画改换系数特征、人脸图画代数特征等。人脸特征提取的办法归纳起来分为两大类：
一种是根据常识的表征办法;别的一种是根据代数特征或计算学习的表征办法。根据常识的表征办法主要是根据人脸器官的形状描绘以及他们之间的间隔特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包含特征点间的欧氏间隔、曲率和视点等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等部分构成，对这些部分和它们之间结构联系的几许描绘，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几许特征。
根据常识的人脸表征主要包含根据几许特征的办法和模板匹配法。人脸特征比对识别：经过收集到的人脸图片构成人脸特征数据，与后端人脸库中的人脸特征数据模板进行查找匹配，经过设定一个阙值，相似度超过这一阈值，则把匹配得到的成果输出。这一进程又分为两类：一类是承认，是一对一进行图画比较的进程，另一类是辨认，是一对多进行图画匹配比照的进程。