在科技飞速发展的21 世纪，运用一些高科技的安全手段，实现人防、物防、技
防、联防四防一体化建设及升级改造，建设及升级改造现代化的高安全性数字化劳教管
理系统。
监狱的信息化系统建设及升级改造，其目标是要把监狱内的各种语音、文字、图
像等信息通过计算机信息处理技术、通讯技术、生物技术等其它学科的科学技术进行传
输和处理，选用行业内的设备和模块化应用软件，构建一个、高新、高速、高
效的网络化、数字化、多层次、多窗口的监狱数字化通道警戒出入管理控制系统，使得
监狱更、更完整、更安全、更滴履行其职能，真正实现信息资源化、信息传输
网络化、信息管理智能化和信息技术普及化。
监狱的信息化系统建设及升级改造其重要的特征是：对现有的监狱工作有所革
新和发展，可以明显提高工作效率，缓解监狱一线干警人手少的矛盾；可以提高对犯人
的管教质量，维护社会稳定；可以提高监狱安全防范的科技水平，提供安全防范系数；
可以进一步规范执法程序，防止人为因素造成的执法随意性，确保司法。可以向国
际社会展示中国监狱科学、文明、的良好形象。本次监狱信息化建设及升级改造将
力求走在全国监所系统前列，为进一步发挥监狱在构建合谐社会中的职能作用
奠定坚实基础。
技术流程
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
3D人脸识别仪优势
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有
语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被欺。
1、3D 三维脸形识别仪成像技术：
3D三维脸形识别仪，它运用了了专利的光学、目标定向与影像追踪技术，和高速运算能力的识别演算法建立脸部的三维计量学与摄影追踪系统，这个系统通过获取与处理三维脸形资料方面的创新，使其得以提供实时准确的脸形识别，并因此取得了同业的地位。
三维脸形识别系统特有的比对引擎与演算法，及近红外光即时三维表面扫描的运用，使高速准确的识别成为可能。传统门禁系统中的身份验证存在着严重的安全性隐患，如、的和盗用、不正当的转借、 遗失等问题。问题的根本是由于这些传统的身份认证技术并不是真正的对人本身的认证，而只是对 或某种物品的认证。生物识别是利用人体生物特征进行身份认证，避免了传统身份验证存在的严重的安 全性隐患。人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。 目前市场上用得较多的是接触式的指纹识别和手形识别。人脸识别技术是非接触式识别、使用方便，而且准确率高、识别速度快，深受行业、公狱、行业、边境管制等对保安要求较高的行业欢迎。
BIOSCRYPT推出了全球个突破性的3D（三维）人脸生物识别技术和产品。因为人的脸部并不是平坦的，所以3D人脸识别技术的算法比2D(二维)的算法有更高的度。远远其他的人脸识别产品，在业界创造了地位。3D人脸识别技术适用于度要求高的门禁控制、边境管制、电子和等。
2、实时分析重建三维脸形表面
? 面容几何学到毫米内
? 真实基于在x-y-z三维空间中捕捉
? 基于头骨结构捕捉脸部特征
? 头骨、长久不改变
? 允许区分“一样”的双胞胎
? 可攻取的生物模板(4个字节)
? 1秒内实时辨别
3、三维脸形识别的技术优势
? 高度
? 能出分一样的双胞胎
? 现实环境中全面、
? 平衡光线, 包括在黑夜中
? Outdoor products available from 2007
? 30º视角以提高易用性
? 不被视屏或照片易用性
? 无故障登记
? Ergonometric & 用户友好
? 快速简单调整视听反馈
? 操作协调
? 高性能
? 实时视屏捕捉 & 高速识别匹配
? 能在1秒内辨认、识别和判断
? 拒绝入侵 & 加强保密性
? 充分利用光谱学原理, 无干扰识别
? 公开的自然的脸形识别（ICao mandated）
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
的光学装置，结合了2D，3D和红外摄像头以及立体图像处理算法，可提供：
CPU : Nvidia ARM Cortex-A15 四核 2.1GHz
7英寸WVGA彩色电容式触摸屏
扬声器和麦克风
影音播放器
非接触式面部传感器
可见光摄像头（2D）
红外摄像机（2D）
3D相机
非接触式阅读器选项：
Prox, iClass, MIFARE/DESFire
本机支持PIN码
防拆开关
内部存储容量：
20,000条用户记录可扩展
多达40,000个许可
授权用户列表中的250,000个ID
一百万笔日志
网络/通讯:
Ethernet, RS485, RS422, USB 3
Wi-Fi 和 4G 可选
输入/输出：
Wiegand 输入输出
(多可定制512位）
OSDP, Door relay, 3 GPI
(包括门),
3 GPO
电源:
12 ~ 24 V DC (3A min @12V)
工作条件：
温度: -10°> 45°C
(14°>131°F) - 湿度: 10%>80%
(非冷凝)
防护等级: IP65
HxWxD
325x143x110 mm / 12.8x5.6x4.3 in
重量 : 2,1kg / 4.63lbs
EMC/安全标准：
CE, CB, FCC
兼容RoHS, REACh 和 WEEE
高性能：近动态1秒匹配，多可存储40,000个用户
防止任何欺企图，例如图片，3D蒙版...
率，适合所有光照条件：从完全黑暗到强烈阳光
通过VESA2标准后盖轻松安装
重复使用已在SIGMA和MorphoWave生物识别设备范围中使用的
经过验证的硬件和软件模块，从而简化了集成工作
与IDEMIA的MorphoManager设备管理平台兼容，并与大多数访问
控制系统即插即用
0371-85705555