人臉識別技術在安防監控中的應用

文/鄧曄

市場背景

人臉識別技術是近年來隨著計算機技術、圖象處理技術、模式識別技術等技術與理論的快速進步而出現的一種嶄新的人體生物特征識別技術。人臉識別技術利用人的面部圖像特征進行身份識別，該技術通過人像照片比對即可判別人員真實身份，是繼指紋識別之后最受關注及滿足公安警務應用的一項人體生物特征識別技術。

人臉是人員身份信息中最容易采集或獲取的基本信息，人臉照片采集方便、非侵擾、也最具自然性，二代居民身份證的換發及流動人員信息的采集為人像識別在公安應用提供了堅實的數據基礎。雖然部分不法分子通過各種手段變更身份信息，但人臉照片卻很難改變，通過人像比對就可發現其原始身份，隨著平安城市項目建設的全面推進，利用圖像照片進行身份識別和案件破獲已經成為一種警務需求。人像識別技術作為一種直觀、易用、實用的身份信息識別技術在公安嫌疑人員身份識別及情報分析等應用中已經展現了實戰價值和應用前景。

人臉抓拍識別在實時監控中的應用

系統原理

人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監控正在快速普及，眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態下的快速身份識別技術，以求遠距離快速確認人員身份，實現智能預警。采用快速人臉檢測技術可以從監控視頻圖象中實時查找人臉，并與人臉數據庫進行實時比對，從而實現快速身份識別。

采用先進的人臉識別技術，通過在前端設置高清數字網絡攝像機，根據人的面部信息來進行身份識別。它無需布控對象主動配合，當其通過監控的地點時系統將自動進行識別并報警，有效的解決了傳統視頻監控系統耗費大量人力和時間資源問題，為安防系統事前預警、事后調查分析提供了有效的手段。對動態的視頻圖像實時處理，在設定的檢測區域內檢測目標，檢測目標大小設定在最小人臉最大人臉之間，如果檢測到有人臉，則觸發報警，報警時紅框標出人臉。

Easy7人臉識別比對系統

系統功能

人臉抓拍。自動檢測、抓拍監控場景中的人臉，并進行連續標記形成運動軌跡。內含質量評價算法，對抓拍的人臉照片自動進行篩選，選擇質量最高的進行傳輸。包括：

·參數設置。設置運行參數，如人像檢測區域、人像檢測大小范圍等。由于攝像機對場景成像無選擇性，任何出現在視覺范圍內的目標、物體都會被拍攝到，通過設置人像檢測區域來降低、避免對場景中干擾區域的檢測，提升人像抓拍性能，這樣只有人員出現在設定區域時才進行人像采集，檢測區域設定功能增強了架設的靈活性。

·圖像捕獲。模擬攝像機：捕獲攝像機傳輸的模擬視頻信號，并進行數字化處理，以便可以進人像檢測等處理。高清攝像機或視頻平臺：根據不同廠商高清攝像機或視頻平臺，獲取視頻圖像并解碼，以便可以進人像檢測等處理。

·人像檢測。檢測設定區域是否存在人像，如果檢測到人像并且人像區域滿足系統參數設置則緩存該人像數據與現場場景數據。

·人像跟蹤。人像跟蹤技術對人員經過檢測區域時的過程進行跟蹤。

·數據傳輸。將采集的人像圖像及現場場景圖像傳輸至比對子系統。

人臉比對。自動將抓拍到的人臉與目標人員庫中的數據實時的進行比對，發現目標后及時報警，提示工作人員進行處理，同時在地圖上顯示報警地點，模塊支持多個人臉的同時檢測判斷與識別。包括：

·比對參數同步。根據設定策略從人像數據庫配置信息表獲取人像識別參數，如：比對次數、比對閾值參數等。

·人像特征同步。根據設定策略從布控人員人像特征庫中加載人像特征，并根據特征庫變化，更新已加載人像特征。

·數據接收。接收動態監控人像采集子系統發送的數據，并將數據分解為人像照片數據與現場場景圖像數據。

·人眼定位。在人像照片中檢測眼睛位置，以便進行特征提取。

·特征提取。根據人眼位置將人像照片圖像編碼成計算機可識別的數據。人員經過檢測區域時，人像采集子系統將抓拍多張圖像，對人像圖像提取特征，用于后續的比對。

·人像比對。將提取的人像特征與被布控目標人像特征進行比對，根據比對策略，一人可多次比對，輸出滿足設定條件的比分最高為候選人，如果比分大于等于設定的報警閾值則認為該人員是監控目標；如比分小于設定的閾值則認為該目標非監控目標。

·數據存儲。存儲人像比對的結果，存儲內容主要包括：采集時間、采集點、現場人像照片、現場場景照片、比對結果、比中目標等信息。

重點人員布控。將進入系統的人臉照片與預存的重點人員（黑/白名單），進行1∶n比對，自動判定該人臉是否屬于重點人員之中。

應用模式

人臉識別技術與具體應用結合，可以產生很多應用模式。包括：

實名制驗證。將待確認身份人員的人臉照片與其宣稱身份所對應的人臉照片進行1∶1驗證，系統返回的結果“是”或者“不是”，確定兩者是否為同一人。主要應用在網吧、酒店、大型活動、大型活動、重點單位/場所、辦證機構、邊檢通關、網絡注冊實名制。

身份核查。將待確認身份人員的人臉照片送入常住人口庫、暫住人口庫等有明確人員身份信息的人臉庫中進行1∶N檢索，系統返回最相似的若干人員，工作人員隨后逐一核查，確定該人員的真實身份。主要應用在辦證機構、巡邏/火車站/重點場所/大型活動/大型會議、多警種應用。

同證不同人分析。在常住人口庫、暫住人口庫等可以通過證件唯一標識人員身份的人臉庫中，對同一個證件號碼對應的多張人臉情況進行驗證，將驗證結果為不同人的證件號碼進行記錄并人工核驗。主要應用在戶政部門、出入境、各種考試院校等。

同人不同證分析。在常住人口庫、暫住人口庫等可以通過證件唯一標識人員身份的人臉庫中，對指定范圍內的人臉照片進行驗證，對驗證結果為相同人的記錄再檢驗其證件號碼，如果證件號碼不一致，則同時記錄照片標識與證件號碼并人工核驗。主要應用在戶政部門、出入境、各種考試院校等。

黑名單/白名單比對，特別是追逃。將進入系統的人臉照片與預存的黑名單/白名單，比如與逃犯庫進行1∶N比對，自動判定該人臉是否存在于黑名單/白名單之中。如果該人臉存在于黑名單/白名單之中，則返回其對應的身份信息等資料。為保證效果，黑名單/白名單的庫容量一般能達到幾萬至幾十萬的數量級。主要應用在大型活動、重點單位/場所、地鐵站/火車站/長途汽車站/飛機場、小區/銀行/網吧/酒店/娛樂場所等。

圖像偵查。將目標人員的人臉照片送入視頻監控采集人臉日志庫中進行1∶N檢索，得到最相似的若干人員，工作人員隨后逐一檢視，確定所截取目標人員的身份，并根據人臉庫中的采集時間與采集地點等信息描繪出目標人員的行動軌跡。軌跡分析中的監控日志庫的庫容會隨系統運行時間的增加而增長，一般能達到百萬至千萬的數量級。主要應用在涉案人、可疑人員的前期分析上。

技術難點

對于人臉抓拍識別系統，最重要的難點在于人臉識別率提升問題，就是人臉的立體效果在視頻監控系統成為二維后，如何展現，如何對比。即同一張人臉，在不同角度、不同光照、不同距離甚至衣帽服飾的差異化對比符合問題的解決。

人臉視頻中的檢測及多人臉的檢測。在一個未知不確定的、復雜的視頻場景中如何快速找到有效的目標、有效的人臉是整個識別系統的前提。只有找到人臉并將人臉提取出來，才會有后面的人臉存儲、比對等業務應用功能。同時隨著網絡高清的快速發展，前端設備采集的有效信息越來越多，在場景中可能會出現多個人臉，如何實現多個人臉的采集識別，也是系統應用中的重點。

保證人臉的可用性和唯一性。在人臉檢測過程中，如何能夠保證人臉的可用性，除了需要前端系統部署需要按照要求實施外，也需要在算法上進行適應性優化，在實際應用中，人臉的智能分析最大的優勢是隱蔽性和無需被采集者的主動配合，但同時也會帶來前端人臉采集的不確定性，進而降低系統的性能，這就需要在人臉檢測跟蹤的機制上通過算法的實現盡量保證采集的人臉的有效性和可用性，提升識別性能。采集時理想的狀態是每個人經過覆蓋場景后，能夠采集到一張最優的人臉圖像，這樣才能大大降低存儲壓力、提升識別準確度。

系統大規模應用。在實際的人臉智能應用上，會遇見前端多個設備，同時多個設備中又會有多個人臉，在整個系統架構和業務流程上需要合理設計，保證這種幾何級的采集需求和比對需求。

比對算法適應性。人臉視頻采集比對應用，不像二代證等數據源的標準性，由于前端背景的復雜程度較大，人員姿態不可控制，如何能夠保證前端采集的人臉能夠有效和后端不同源的人臉照片進行比對，如何能夠在大量復雜背景中采集的人臉照片中快速檢索到目標人臉，都是影響到系統實戰應用重要因素。

發展方向

人臉識別技術的應用將會提高戶籍、出入境、交警等窗口單位在業務辦理中身份確認的工作效率，推進服務型政府建設，提高公安機關為人民服務的能力和水平。同時應用該平臺對歷史人口數據進行清理，糾正人口信息中的錯項、誤項。

此外，人臉識別技術雖然不產生直接經濟效益，但間接效益也十分重要：可以實現身份快速識別、驗證、確認，提高警務工作效率；可以規范人口管理的規范化、科學化和標準化；可以提升流動人口有效管理，為實施居住證制度的順利實施提供身份認證技術手段。

今后，人臉識別技術應用的發展，一方面是識別率的提高，主要是算法的改進和模型的優化。通過照片素材的積累及持續投入研發資源，不斷提高系統性能及業務適應性。一方面是業務系統的完善，隨著用戶實際需求不斷深入，結合技術特點提取出可行和通用的業務功能，使系統更加貼近實戰，應用更加便捷。