文通网吧实名制解决方案

　　公安文化监察部门的困扰：

　　1、管理投入增大：需要尽可能确认信息有效性，无法滤除无效身份信息。

　　2、 监控犯罪嫌疑人的上网活动：虚假身份信息无法使监察部门确切了解到犯罪分子的上网活动，错失抓获犯罪分子的良机。

　　3、责任不明确：发现犯罪事实，却因为虚假信息无法追查到嫌疑人，因网吧均采用手工录入，未保留原始身份证信息或者复印件，无法明确虚假信息责任。

　　4、 无法控制未成年人上网：使用成年人的上网卡或者借用成年人身份信息上网，监察部门无法控制。

　　原因分析：

　　1、原始身份信息手工录入的随意性太大，数据客观性，准确性无保障。

　　2、人工比对信息的方式有太多的人为控制因素，无法真正做到实名。

　　解决之道——证件识别比对方案：

　　1、证件识别专用设备——e验通：扫描识别速度快，4s/张；采用清华大学TH-OCR识别引擎，识别率高，姓名、证件号码等关键项识别率高达95%以上。

　　2、领先的人脸比对技术——THFACEID引擎：采用清华大学电子工程系智能图文信息处理研究室最新推出的人脸识别技术，该识别引擎比对效率高，比对准确率接近100%。

　　3、采用该方案后的网吧实名制方案：

　　开卡流程：

　　上网流程：

　　4、原始身份证图像的信息安全：

　　网吧业主仅有开户权限，公安监察人员有查询，浏览权限。

　　开户后，身份证图像以及自动识别的身份证信息加密入库，仅有被授权的公安监察人员才有权限浏览，查询这些信息。

　　新开户或者用户持卡上网时，系统自动根据IC卡内的信息与身份证信息比对并将结果返回给网吧业主。

　　杜绝以往手工录入带来的上网用户居民身份证信息泄漏的现象。

　　5、身份证信息自动扫描识别录入和人脸比对的其他好处：

　　信息准确性高，减少监察部门管理投入，身份证专用扫描仪识别率高，人脸比对结果可靠，确保自动判断上网卡和身份证的一致性。

　　身份证专用扫描仪识别率高，增加公安部门追查手段，发现犯罪信息后可根据网吧的原始身份证图像确认犯罪分子体貌特征并展开追查。

　　责任明确网吧管理者可提供身份证扫描的原始图像。不会出现手工录入带来的因身份证信息虚假导致责任不明确的问题。

　　附一：e验通介绍

　　证件扫描识别开发包功能介绍：

　　采用清华大学TH-OCR识别引擎，识别速度快，准确率高。

　　高效、快速对多种身份证件进行扫描、识别录入，包括身份证、护照、二代证等证件。尤其是对二代证扫描识别的支持，是目前国内首家提供此种兼容两代身份证件扫描识别方案的供应商。

　　根据用户的需求对各种身份证证件图像中相关字段信息部分进行版面分析、字符切分和字符识别，并可以将识别结果根据用户的要求保存到一个txt文本中 。

　　根据用户的需求可以将身份证图像中用户的头像提取出来，保存到指定的图像文件中。

　　证件专用扫描仪参数介绍：

　　影像传感器：CMOS接触式影像传感器

　　解析度：光学分辨率600dpi，实际工作分辨率300dpi，无差值分辨率

　　色彩深度：1位/黑白；8位/灰阶;24位/彩色

　　灰度等级数：256阶 亮度：100阶 对比度：100阶

　　最大扫描范围：宽度：5inch 长度：3inch

　　正常扫描身份证时间：小于等于4s (300dpi，irda模式)

　　扫描噪声：小于等于55dB

　　物理规格：外形尺寸219.5 x 155 x 42 重量575g (裸机)

　　接口：PC USB 1.1

　　电源：USB线上取5伏直流电

　　功率消耗：待机状态 0.2瓦特 扫描状态 2.0瓦特

　　电源适用：能在4.75-5.25VDC，400mA-500Madc条件(USB线)下正常工作

　　可靠性： 平均无故障时间：26万次

　　附二：人脸识别比对技术介绍

　　人脸识别技术可用于身份认证、视频监测及视频资料检索分析方面。目前，由于人脸认证技术具有方便、易于为人接受、不易伪造等优点，越来越受到各国政府的重视，我国新推出的第二代身份证上也嵌入了可机读的人脸图像信息。清华大学电子工程系在人脸识别领域取得了巨大成功，04年8月下旬，在英国剑桥举行的第17届模式识别国际会议 (ICPR2O04)上，备受关注的国际人脸认证竞赛(FAT2004) 结果揭晓并颁奖，清华大学电子工程系丁晓青教授研究组以全部测试指标均获第一而获得人脸认证竞赛“全面性能最佳成就奖”。 由于多年来国内外许多研究者都投入了人脸识别研究工作，这次清华大学首次参赛并获此佳绩，是一件很不容易和令人鼓舞的事情，说明了我国在该领域取得了具有国际领先水平的研究结果，得到国际学术界的称赞，为国家争得了荣誉。ICPR是模式识别领域最具权威的国际会议。ICPR组织的人脸认证测试(FAT)， 是国际上公认的客观评价人脸识别最新技术研究状况的竞赛。今年的人脸认证测试难度相当大，测试项目涵盖了场景变化、光照变化、姿态变化、时间变化和设备变化等人脸识别中最困难的问题。测试共有三个评价项目，分别是基于手动眼睛定位的测试、基于自动眼睛定位的测试和在从未公开人脸图像库上的中立测试。参赛者包括来世界顶尖水平的研究单位，如来自美国计算机学科名列前茅的卡内基一梅隆大学等11个学术和商业机构，共有13个人脸识别算法参赛。清华大学电子工程系丁晓青教授带领的智能图文信息处理研究室首次参赛，其算法在全部三个评价指标上都以绝对领先优势 (错误率低于第二名50%)获得第一名。目前集成人脸认证这一技术的旅客自助通道系统最近在深圳罗湖口岸正式投入使用，通过率超过了97%，得到用户的广泛好评。