前端人脸抓拍采集子系统
前端人脸抓拍采集子系统负责完成人脸信息的采集，包括人脸小照片、过人场景照片、视频流等。主要由人脸图像采集设备（视频监控摄像机或带人像识别功能的人像抓拍机）、补光灯、外场工业交换机、开关电源、防雷器等设备及杆件组成。
网络传输子系统
负责系统组网，完成数据、图片、视频流的传输与交换。一般通过租用运营商光纤链路组建专网，可通过EPON方式组
小区人脸识别系统
前端人脸抓拍采集子系统
前端人脸抓拍采集子系统负责完成人脸信息的采集，包括人脸小照片、过人场景照片、视频流等。主要由人脸图像采集设备（视频监控摄像机或带人像识别功能的人像抓拍机）、补光灯、外场工业交换机、开关电源、防雷器等设备及杆件组成。
网络传输子系统
负责系统组网，完成数据、图片、视频流的传输与交换。一般通过租用运营商光纤链路组建专网，可通过EPON方式组网（单点上传带宽≥20Mbps，可根据需求增加），包括光纤收发器或EPON设备。
Canny边缘检测
Canny边缘检测是澳洲计算机科学家 约翰坎尼（John F. Canny）于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，其目标是找到一个优的边缘，其优边缘的定义是：
优检测——算法能够尽可能多示出图像中的实际边缘，漏检和误检的概率非常小；
优定位——检测出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近；
检测点与边缘点一一对应——算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应的。
1）图像去噪
噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉，通常使用高斯滤波。
2）计算梯度的幅度与方向
使用高斯滤波器来进行计算，让距离中心点越近的像素点权重越大。
梯度非极大值抑制
对像素点进行遍历，判断当前图像是否为局部大值，即是否是周围像素点中具有相同梯度方向的大值。如果不是，则不是图像的边缘点，将灰度值置零，让边缘“变瘦”。
使用双阈值算法确定终的边缘
经过前面的步骤已经基本可以得到图像的边缘，接下来对得到的边缘进行修正。
设置两个阈值：高阈值和低阈值。保留比高阈值高的边缘，去除低阈值的边缘，处于中间部分的则其连接情况进行再次处理：仅保留与其他边缘连接的部分。
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