企业级人脸识别门禁系统的应用研究
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[摘 要]随着社会经济不断发展、进步,企业对工作环境的要求不断提高,为了满足内部人员通行要求,同时满足员工对拥有一个安全、高效和舒适的工作环境需求,许多企业都建立了以门禁一卡通为基础的人员管理系统。一卡通系统虽然可以满足对人员分类授权管理的需求,但传统刷卡验证的方式,给员工通行带来了诸多安全隐患。智能卡门禁容易丢卡、卡被借用以及被复制的风险随着科学技术的进步以及解密水平的提高逐渐显现出来。在这一背景下,很多优秀企业开始寻找能够彻底解决这一问题的管理方法。
[关键词]门禁系统;安全;人脸识别;企业级
doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.10.085
[中图分类号]TP391.41;TP273.5 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2020)10-0-02
0 引 言
随着企业管理模式逐步向信息化转变,企业管理的方式也在逐渐转型。企业管理的重点在于对企业人员的管理,在这些基本诉求上,安全性、智能性以及数据的可挖掘性成为企业对识别管理系统更深层次的内在需求。企业希望识别系统能够像人的眼睛,所见即识、所识即判、所判即存;既行之有效,又简单易懂;既容易应用,又安全可靠;既体现科技之美,又要深度人性化。诸如上述,是一个优秀企业对系统的完整需求。人脸识别解决方案是一种可靠性高,生态化和开放性并重的部署模型,既满足企业对所需业务的数据分析和筛查,又可以通过算法的深度学习实现数据价值倍增效益。
1 人脸识别门禁系统的基本功能
1.1 系统概述
人脸识别门禁系统,会针对企业厂区出入口通行人员权限的管理需求,所有进出通道控制区域的员工均需人脸识别认证后方可通行,系统可以有效防止未授权人员随意进入受控区域,解决传统刷卡方式中卡片容易复制、人卡不一的弊病。
1.2 系统组成
人脸识别门禁系统主要由前端人脸识别门禁设备、中间网络传输、后台数据服务器以及统一管理平台相组合。其中,人脸识别门禁设备根据使用场景和方式的不同,具有多种设备形态,如门禁道闸使用的人脸识别闸机、重要办公室可以使用的壁挂式设备、访客识别系统涉及的人脸识别智能终端。道闸设备里面可包括闸机、读卡器、门控板、视频监控等设备;前端设备包含系统服务器、客户端、发卡器、打印机等设备。
1.3 系统功能
人脸识别门禁系统包含多个子系统,主要由门禁通道识别系统、访客识别系统、考勤签到系统、食堂消费系统等内容组成。门禁通道识别系统是人脸门禁系统的核心组成部分,功能基于人脸识别解决方案,可以控制人员通行权限,可以在不同场景中选配不同形态产品。访客识别系统是对企业到访人员进行管理,可以验证人员身份,还可以临时授权访客通过刷脸能够访问的区域和时长。考勤签到系统可对企业员工进行考勤管理,设置考勤排班计划,并通过人脸识别方式对员工进行身份识别,并在后台记录人员考勤信息。食堂消费系统则通过人脸识别机,满足企业食堂消费模式的就餐管理。可设置就餐时段、限时限次等,后端管理平台可按照就餐时段统计、查询就餐人员及次数等功能。
1.4 系统特点
目前,企业级人脸识别门禁系统基本采用集中管理的建设思路,将所包含的多个子系统进行融合,形成一套基于人脸识别技术数据为依据的共享综合性管理平台,可以让整个系统真正实现“一体化、智能化”管理,提高整个系统的管理效率。充分利用网络技术,让各个子系统通过网络,实现各子系统之间的数据共享,让各单独的子系统组合成为一个有机的整体,为未来的大数据应用奠定底层数据基础。
2 人脸识别门禁系统的技术优势及特征
2.1 技术优势
①识别精准,识别速度快,可有效阻止非权限人员进出厂区大门,减轻保安人员的人为核查工作,提高管控水平。②实时为企业相关部门及领导展示并提供精准的出入厂的人员信息及数量,为相关部门提供直观的大数据,同时为人事劳资部门提供考勤记录的第一手有效数据,为深度分析员工的勤工状态及信息绩效打下坚实基础。③人脸识别门禁系统可为企业人员信息库增加人员的照片及人脸信息的数据库,通过人脸比对技术及摄像机技术,可实现员工及外来访客人员的行为轨迹跟踪及人员定位功能。
2.2 技术特征
①可见光识别技术远优越于红外识别技术,保证白天室内外精准识别,保证识别的准确性,将误识率与拒识率降到最低。采用1∶N识别,优越于1∶1叠加密码或IC卡识别技术。海量数据后台存储,保证数据安全性和识别速度。②动态识别。人脸识别门禁采用单目或者双目活体检测技术,基于视频流的动态识别,识别距离最远一般可达2米,识别速度可达0.5秒。③活体验证。活体识别是用于安防领域的一种深度识别技术,通过灵活部署,可以广泛应用于各种场景方式,可满足更高安全的需求。活体验证屏蔽了照片以及视频流等恶意攻击,为客户安全保驾护航。④便捷性与安全性。人脸识别技术相对于传统的门禁交互方式,最显而易见的优势在于识别过程中不需要人员配合就能够完成整个验证过程,解放了双手,最大限度地方便通行。人脸信息是人员自身携带唯一性的标志,解决了刷卡式通道一卡多刷、人卡不一的弊病,真正做到通行人员身份与通行授权合一,实现通行信息的精确记录。
3 人脸识别门禁系统的作用
3.1 解决企业生产需求
近年来,我国石油炼化企业的发展水平不断提高,但安全状况却不容乐观,企业安全事件时有发生,石化企业安全管理需求也有所增加。如何精准考勤内部人员,对外部人员准确门禁、安全管理访客,成为急待解决的首要问题。传统门禁考勤系统普遍出现人员替代打卡的现象,精准考勤管理难度很大,石化企业人员数量庞大,上下班短时间内集中出入,指纹识别认证的精准度及效率不高,高峰期出入口通道易造成拥堵,通行不畅。企业在建设工作中,有部分工作以外包形式,交由劳务公司完成,劳务公司数目较多且人员数量庞大复杂。人员素质参差不齐,容易发生安全隐患。对进入企业施工人员的相关培训及精准认证显得尤为重要。施工人员指纹多数不清晰,很难通过指纹门禁系统进行精准认证,卡片容易出现外借代刷情况。勞务公司人员更替频繁,门禁授权等管理工作比较繁杂,且管理成本较高。 此外,访客流量大,门卫工作量相对较大,且人工审核耗时耗力,信息易出错。人工授权下,访客身份难以明确,内部停留进出机制较难完善。纸质访客档案难以留存,给后续查询带来不便。现阶段,传统方式的门禁系统起到的作用已经越来越小,现有技术已经达不到精准管理的理想效果。人脸识别门禁系统以先进的技术优势及其技术特征对企业员工进行实时有效的监管与控制,最大限度地提升企业日常管理效率和水平。人脸识别系统可为企业以后实施多维度的人员管理奠定长远的基础,提供真实安全可靠的底层数据。
3.2 解决技术问题
相对于老旧传统的门禁系统,企业级人脸识别门禁系统要满足企业以下技术需求。
3.2.1 统一系统平台
建设统一的系统平台的目的,在于采用同一套软硬件平台,对各个管理子系统进行集中控制和管理,存储与分发数据库中所有子系统前端的采集数据,并提供统一的操作界面,实现各系统的人员权限共享、业务整合。统一平台降低了多层应用的费用和复杂性,同时对现有应用程序提供强有力支持,完善了安全机制,提高了性能。系统以一套数据中心为基础,对整个企业的智能化信息数据进行存储和分析,能为其他系统提供数据,并收集、保存、处理、统计和分类各个终端上传的数据,挖掘、统计、分析服务器上的数据,提供各种形式的报表、企业状况分析报告等,为管理者和决策者制定相应的措施提供可靠的信息与数据依据。
3.2.2 门禁通道需求
门禁通道安装人脸识别智能终端,采用人脸识别技术,管控厂区人员,通过TCP/IP方式部署,实现远程联网控制管理。传统刷卡方式容易出现卡片遗失、被盗、复制现象,随着生物识别技术,特别是人脸识别技术的不断成熟,采用人脸识别技术取代卡片进行身份识别认证已经成为未来的发展趋势,人脸识别将极大地提升系统的智能化程度,将会带来全新的用户体验。
3.2.3 考勤管理需求
门禁系统的进出记录实时传入考勤系统,通过人脸识别方式完成考勤识别任务,并与门禁权限关联,人员出入厂门的出入记录即为员工的上下班的考勤记录。系统会统计每个员工的考勤信息,记录每位员工的出勤状况,根据此员工的上下班类型自动判断是否迟到、早退或旷工。可单独查询迟到、早退情况、缺勤情况及有效打卡时间的打卡明细、不正常的打卡数据等,并对这些数据进行处理。系统根据设置情况自动判断员工的打卡数据是上班卡还是下班卡,无须人为干预。灵活设置各班次的上下班有效打卡时间和打卡间隔,员工可通过管理软件查看个人考勤记录、报表,随时掌握自己的考勤状况。
3.2.4 訪客管理需求
加装访客自助预约登记人脸系统,实现外来人员迅速登记身份及人脸信息并发放和管理门禁权限的功能。传统的访客业务流程,需要进行手工登记和人工身份验证,存在操作复杂、登记信息真实性难以分辨、访客体验差等不足。采用人脸技术,可以确保真实、准确记录访客信息,并对访客人脸识别进出进行完整记录,极大提升访客体验。在外来访客应用场景下,公安等监管方需要对所有内部人员和外部访客进出进行有效管控,采用人证比对技术验证来访人员的真实身份,同时将实时比对数据上传至平台汇总,平台将人员比对数据与黑名单库图片数据进行比对,若为黑名单人员将实时发送比对结果进行预警,防止非法人员进入现场。
4 结 语
人脸识别门禁系统不仅能满足企业的近期应用需求,还有利于企业长远规划布局,是一种可靠性高、应用安全、网络安全性高、智能性高的部署模型。在数据的生态型和可开放性上比传统的门禁系统有优势,满足企业的业务需求,具有重要的现实意义。通过这种智能人员门禁管理系统,可以对企业人员进行实时有效监管与控制,最大限度地提升企业日常管理效率和水平。
主要参考文献
[1]王文峰,李大湘,王栋.人脸识别原理与实战:以MATLAB为工具[M].北京:电子工业出版社,2018.
[2]王志良.机器智能:人工心理[M].北京:机械工业出版社,2017.
[3]张重生.刷脸背后:人脸检测人脸识别人脸检索[M].北京:电子工业出版社,2017.
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