采用id3人脸识别和活体检测技术的安防门禁系统

交通运输、智能建筑和智能家居等行业对实时安全门禁的需求日益增长，以防止身份欺诈并确保可靠出入。然而，传统的客户端-服务器人脸识别系统常存在高延迟，并依赖持续的网络连接。为克服这些挑战，id3 Technologies转向边缘AI技术，以提供更快、更具韧性的解决方案。

借助搭载Neural-ART加速器的高性能STM32N6微控制器，高效运行id3算法以实现在没有云端支持情况下的超快速本地人脸识别。通过嵌入式飞行时间 (ToF) 传感器活体检测，系统可抵御欺骗攻击，即使在较弱的光照条件下也能提供即时、节能的验证。

传统解决方案的局限性催生了基于轻量级人脸识别模型的新方法，该模型直接在STM32微控制器上运行。这项创新实现了无需云服务或外部加速器的实时、隐私优先的生物识别认证。该解决方案可选配移动应用，从而简化用户注册流程，通过直观的人脸注册将生物特征安全传输到嵌入式设备。

id3的门禁控制解决方案同时从高动态范围 (HDR) RGB传感器和8x8多区域飞行时间 (ToF) 传感器获取数据。传感器融合由运行MicroFace SDK的STM32N6在本地处理，可快速完成人脸检测、活体验证及生物特征提取，并与本地身份数据库进行匹配，全过程均在设备端完成。

这种采用边缘AI和ToF检测的方法具有以下主要优势：

• 低延迟：MicroFace SDK可在8 ms内完成人脸检测，并在20 ms内完成特征提取。

• 本地处理：无需服务器即可运行，从而降低成本并提高数据安全性。

• 安全性：活体检测可在60 ms内识别并阻止伪造攻击。即使在照明不足的情况下，ToF也能提供比2D方法更强的保护，防止身份盗用。

• 低功耗：以低能耗持续运行，通过优化AI模型延长设备寿命。

MicroFace SDK结合RGB和ToF数据与先进的神经处理技术，可实现快速、安全且精准的设备端人脸识别与活体检测。

1 - 该过程首先同时采集多模态数据。RGB传感器在不同照明条件下捕获高质量图像，ToF传感器则提供8x8深度图，以实现精确的3D空间表征。两种数据流均输入至STM32N6嵌入式平台。

2 - 随后，Microface SDK应用基于深度学习的面部检测技术，在RGB图像中定位人脸。同时，活体检测模块分析ToF深度图中的不一致性、反射率和微动特征，以区分真实用户与欺骗攻击（照片、视频、面具），提升弱光照条件下的稳定性。

3 - 活体验证通过后，SDK使用量化CNN提取生物特征。这些网络生成紧凑、具有区分度的人脸嵌入特征，并与设备端注册模板数据库进行匹配。

4 - 为满足嵌入式环境下的实时性要求，神经计算由STM32N6神经处理单元 (NPU) 单独处理。该单元针对并行矩阵运算进行了优化，能够以低延迟和高能效加速检测、嵌入和活体分析。

5 - 最后，Microface SDK通过人机界面 (HMI) 输出识别结果（匹配成功、身份未验证或检测到欺诈），确保在设备端实现安全且响应迅速的人脸识别。

• RGB图像传感器：Sony IMX335，504万像素，高动态范围 (HDR)
• 飞行时间 (ToF) 传感器：意法半导体VL53L5CX，8x8多区域测距传感器。该传感器可显著提升活体检测性能及在弱光照条件下的表现。