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    面部識(shí)別技術(shù)在卷接包車間在線系統(tǒng)登錄認(rèn)證的應(yīng)用研究

    2023-09-17 11:03:20張修世趙路劉坤趙佳
    中國(guó)新通信 2023年13期

    張修世 趙路 劉坤 趙佳

    關(guān)鍵詞:面部識(shí)別;登錄認(rèn)證;總體架構(gòu)

    煙草行業(yè)一直以來(lái)高度重視信息化工作,并通過(guò)大量投入實(shí)現(xiàn)了高度的自動(dòng)化。在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的基礎(chǔ)上,也實(shí)現(xiàn)了信息化,并向著智能化方向不斷前進(jìn)。因?yàn)槠髽I(yè)的保密特點(diǎn),對(duì)于計(jì)算機(jī)終端來(lái)講,也必須符合保密管理標(biāo)準(zhǔn)[1]。在卷接包車間,大量高速自動(dòng)化設(shè)備被投入使用,相配套的信息系統(tǒng)也上線并運(yùn)行。但目前大多數(shù)系統(tǒng)的登錄認(rèn)證方式采用密碼或刷卡方式。由于卷接包車間人員眾多,存在一些員工記不住復(fù)雜密碼、隨身攜帶的卡易丟失等問(wèn)題。因此,迫切需要采用一種合適的認(rèn)證方式實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)登錄,在滿足網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)增強(qiáng)員工的便利性,提高一線員工對(duì)信息化建設(shè)成果的獲得感。

    一、面部識(shí)別技術(shù)及優(yōu)勢(shì)

    面部識(shí)別是一種基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的生物識(shí)別技術(shù)。它使用攝像機(jī)或攝像頭來(lái)采集包含人臉的圖像或視頻流,然后自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉,并進(jìn)行一系列面部特征處理相關(guān)的技術(shù),通常也被稱為人像識(shí)別或人臉識(shí)別[2]。

    從生物特征識(shí)別的角度來(lái)看,面部識(shí)別使用的概率較高,并具有諸多的優(yōu)勢(shì)。一是操作較為隱蔽。面部識(shí)別技術(shù)可使用普通攝像頭作為識(shí)別信息獲取設(shè)備,以非接觸的方式在識(shí)別對(duì)象未察覺的情況下完成識(shí)別過(guò)程。二是識(shí)別精確度高。與其他生物識(shí)別技術(shù)相比,面部識(shí)別技術(shù)的識(shí)別精確度處于較高的水平,誤識(shí)率和拒認(rèn)率較低,對(duì)于身份證照片的準(zhǔn)確率甚至超過(guò)了99.9%。三是安全性高。在安全性要求較高的場(chǎng)所,面部識(shí)別技術(shù)要求識(shí)別對(duì)象必須親臨現(xiàn)場(chǎng),他人難以冒充。面部識(shí)別技術(shù)所獨(dú)具的活性判別能力,可確保他人無(wú)法通過(guò)照片或其他方式欺騙認(rèn)證系統(tǒng)[3]。四是使用成本低。采集人臉的攝像頭可以是普通攝像頭或筆記本內(nèi)置攝像頭;因技術(shù)成熟,面部識(shí)別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于門禁、員工考勤等場(chǎng)景,學(xué)習(xí)和使用成本較低[4]。

    二、系統(tǒng)總體架構(gòu)

    如圖1 所示,在卷接機(jī)或包裝機(jī)旁,設(shè)置工控機(jī),該工控機(jī)采用觸摸屏方式便于員工操作。在觸屏的基礎(chǔ)上配置數(shù)字小鍵盤、讀卡器和攝像頭等輸入設(shè)備。上位服務(wù)器采用虛擬機(jī)的形式安裝Windows Server,存儲(chǔ)子系統(tǒng)采用Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶登錄子系統(tǒng)可以選擇賬號(hào)密碼方式登陸、刷卡登錄、掃二維碼登錄或面部識(shí)別登錄。

    系統(tǒng)總體架構(gòu)面部識(shí)別技術(shù)在卷包在線系統(tǒng)登錄認(rèn)證系統(tǒng)中的應(yīng)用,使登錄認(rèn)證證更加安全、可靠,方便了一線員工操作,登錄系統(tǒng)統(tǒng)的效率得到有力的提升(見圖1)。

    三、應(yīng)用實(shí)施

    (一) 登錄認(rèn)證原理圖

    面部識(shí)別登錄原理如圖2 所示。

    (二)軟件實(shí)現(xiàn)

    面部識(shí)別主要功能見圖3。

    其主要代碼實(shí)現(xiàn)如下:

    // 初始化程序

    pEngine=IntPtr.Zero;int retCode=-1;

    i f ( detect FaceMa x Num<1||detect FaceMax Num>50 )

    {detectFaceMaxNum = 10;}

    retCode = ASFFunctions.ASFInitEngine(detectMode,detectFac

    eOrientPriority,detectFaceMaxNum, combinedMask, ref pEngine);

    return retCode;

    // 面部圖片抓取

    DateTime detectStartTime=DateTime.Now;

    Image srcImage=rgbVideoSource.GetCurrentVideoFrame();

    CheckImageWidthAndHeight(ref srcImage);

    if (srcImage.Width % 4 != 0)

    {rcImage=ImageUtil.ScaleImage(srcImage, srcImage.Width -

    (srcImage.Width % 4), srcImage.Height);}

    // 面部檢測(cè)

    MultiFaceInfo multiFaceInfo=new MultiFaceInfo();

    int retCode=imageEngine.ASFDetectFacesEx(srcImage, out

    multiFaceInfo);

    if (retCode!=0)

    {return;}

    if (multiFaceInfo.faceNum<1)

    {srcImage=ImageUtil.ScaleImage(srcImage,picImageCompare.

    Width,picImageCompare.Height);

    return;}

    MRECT temp=new MRECT();

    int rectTemp=0;

    int maxFaceIndex=0;

    for (int i=0; i < multiFaceInfo.faceNum; i++)

    { MRECT rect=multiFaceInfo.faceRects[i];

    int orient=multiFaceInfo.faceOrients[i];

    int age=0;int retCode_3DAngle=-1;int face3DStatus=-1;

    float roll = 0f;float pitch = 0f;float yaw = 0f;

    int rectWidth=rect.right-rect.left;int rectHeight=rect.bottomrect.

    top;

    if (rectWidth*rectHeight>rectTemp)

    {maxFaceIndex=i;

    rectTemp=rectWidth*rectHeight;}}

    image1Feature=FaceUtil.ExtractFeature(image

    Engine,srcImage,multiFaceInfo, ref retCode);

    if (image1Feature==null||image1Feature.

    featureSize<=0)

    {return;}

    float compareSimilarity=0f;

    foreach (string temp in Fuser_List.Keys)

    {FaceFeature feature = Fuser_List[temp];

    float similarity=0f;

    // 面部圖像比對(duì)

    imageEngine.ASFFaceFeatureCompare(image1

    Feature,feature,out similarity);

    if (compareSimilarity>0.8)

    { s t r i n g u r l = C o n f i g u r a t i o n M a n a g e r .

    AppSettings[“SystemAddress”];

    // 界面跳轉(zhuǎn)

    s t r i n g c h r o m e P a t h = C o n f i g u r a t i o n M a n a g e r .

    AppSettings[“ChromePath”];

    string urlss=string.Format(“{0}?CardNumber={1}”,url,usr.

    CardNumber);

    chromePath = chromePath.Replace(“/”,”//”);

    System.Diagnostics.Process.Start(chromePath,urlss);

    break;}

    面部識(shí)別控制程序跳轉(zhuǎn)的算法流程如圖4 所示。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)工控機(jī)加裝的攝像頭采集的面部圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),若一致,則跳轉(zhuǎn)到對(duì)應(yīng)的程序界面;若不一致,則返回到登錄界面,進(jìn)行再次認(rèn)證或采取其他認(rèn)證方式進(jìn)行登錄。

    四、結(jié)束語(yǔ)

    總而言之,伴隨信息技術(shù)的發(fā)展,人們?cè)絹?lái)越注重信息系統(tǒng)登錄認(rèn)證的便捷性和安全性。在確保滿足工控系統(tǒng)安全的基礎(chǔ)上,此次應(yīng)用研究所提出的方案,在一定程度上提升了工作效率,促使企業(yè)信息化管理更加精細(xì)化和人性化,同時(shí)提高了一線員工的獲得感。

    作者單位:張修世 趙路 劉坤 安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司阜陽(yáng)卷煙廠趙佳 長(zhǎng)沙艾特科技開發(fā)有限公司

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