本文总结了人脸识别技术在安全领域应用的完整流程和产品设计的细节。 这包括如何获取最佳图像、如何进行设备对接等经验。
图像获取是人脸识别的第一步，人脸识别项目的图像源主要依赖于各种监控摄像头，图像质量严重影响人脸识别的准确率。 如果算法不能在短时间内优化，可以从提高采集图像的质量出发提高人脸识别的精度。 图像质量与采集设备和采集环境密切相关，本文围绕相机选择和架设、相机访问两个主题展开，并写下了图像获取的相关要点。
一、相机选择与架设
1. 选择合适的相机
照相机的性能决定了图像质量的上限，因此照相机的选择作为脸部识别的第一步很重要。 必须根据使用场景进行选择。在室外远程脸部识别中，建议选择具备逆光调节(宽动态)、200万像素以上的一体化相机。 需要考虑相机的防雨、防霾、夜视能力。
如果项目对脸部照片质量要求较高，可以选择专业的脸部拍照机。
2. 镜头的选择
相机的镜头焦距决定相机的成像距离。 大部分项目型相机都需要自拍镜头。 下图表示焦距的大小与识别范围的关系。 请注意焦距与识别范围正相关。
图1
3. 相机的架设
即使选择了效果最好的相机和镜头，也需要适当架设才能发挥其效果。 因此，需要事先计算最佳架设高度和俯视角。
图2
比较图2不同角度拍摄的人脸效果，不同拍摄角度得到的人脸效果互不相同，但按照人脸拍摄惯例，通常采用身份证照片拍摄等水平拍摄方式最大限度地获取对象的正面脸。
俯仰角
面部摄像机安装时要求在水平面上位于通道中心轴线上，垂直面有一定的平面角度，考虑不同矮个人员通过时可以正常拍摄，前后通过拍摄区域时后方的面部不被遮挡。 平面角度要求保持在103。
架设高度
图3
如图3所示，推荐平面角度为10，照相机视场角的中心轴线延长到脸部的下颌的位置，保证脸部位于画面的中心区域，设成人的下颌以下的平均高度为1.5 m (头部长0.2 m )，则得到：
L=tan(103) d )4) 1
h=L1.5=tan(103)D 1.5 (5)5)
例：室内照相机的可视距离为6m时，h计算为2.5m。 也就是说，如图4所示，照相机应该设置的高度是2.5米。
图4
营造环境
相机镜头到人通道出入口之间空，无遮挡、焦点清晰、光线均匀，特别注意避免逆光、侧光，必要时补光； 面部大小在80像素以上(双眼距离大于40像素)； 人脸的俯仰角度在15度以内，左右的角度在30度以内。 调整镜头
镜头的目的是获得适当的观察宽度。 相机像素的大小决定了设备可以观察到的屏幕宽度范围。 如果观察幅度过大，脸部的快照会变得模糊。 因此，适当的观察幅度很重要。 面部宽度的像素必须大于120，瞳孔距离的像素必须大于40。
如表1，统计了不同像素的最佳观察幅度。
表1
例：根据人物识别要求，人脸横向像素点最好在120以上。 1080P相机全屏横向像素点为1920，成人脸横向平均宽度为0.16 m，场景宽度(v )计算公式如下：
图5
二、相机接入
大多数脸部识别场景都基于实时视频流(图像流)。 例如，如果想在相机的实时屏幕上检测脸部，平台必须首先获取相机的实时视频流(图像流) )，这涉及平台与相机等设备的对接问题。前端摄像头和平台之间是网络连接的，要实现对接，平台必须满足相应的网络协议。
1. 什么是网络协议？
网络协议为在计算机网络上交换数据而建立的规则、标准或约定的集合。例如，网络上的微机用户与大型主机的操作员进行通信时，由于两个数据终端使用的字符集不同，操作员输入的命令相互不可见。
为了实现通信，每个终端将各自字符集的字符转换为标准字符集的字符，然后进入网络传输，到达目的地终端，再转换为该终端字符集的字符。
2. 网络协议的结构
网络协议有很多种，包括TCP/IP协议、IPX/SPX协议和NetBEUI协议。 照相机使用基于TCP/IP的四层网络，下面的三层由网卡、驱动程序和操作系统实现，研发只需要根据设备的用途开发APP应用层的协议。
图6
3. 通过协议接入相机
平台对接相机的目的是获得相机的实时视频流(普通相机)或图像流式，因此需要开发适当的流媒体服务协议。 典型的视频流协议为RTP、RTSP、RTCP等，典型的照相机通用的协议为RTSP，脸部照相机通常与FTP相对应。另外，还需要设计向APP应用层添加摄像头的入口，用户需要手动填写摄像头的IP地址、端口、用户名、密码等。