人臉識別技術在公共安防視頻監控領域的應用

肖云昊

摘 要：近年來，隨著我國科學技術的不斷發展，人臉識別技術和視頻信息越來越發達，走在大街上隨處可見攝像頭的身影。但是，人臉識別技術也有一定的局限性，因此，相關研究人員應該重視人臉識別技術在公共安防視頻監控領域的應用，加大對人臉識別技術的研究力度。本文主要分析了人臉識別的概念和人臉識別的技術局限性，并重點講述了人臉識別技術在公共安防視頻監控領域的應用。

關鍵詞：人臉識別技術；公共安防視頻監控領域；應用

中圖分類號： TP242.6 文獻標識碼： A 文章編號： 1673-1069（2016）31-172-2

0 引言

目前，隨著我國社會經濟的不斷發展和市場經濟的需求，越來越多的企業逐漸在針對監控視頻的人臉識別產品，同時在目前的交通、房屋建設中隨處可見人臉識別產品。同時，公共安防領域的視頻監控系統主要是針對收集到的視頻圖像進行事前預警分析，但是針對事后的視頻分析就浪費了大量的人力和精力，因此，在公共安防視頻監控領域采用了人臉識別技術，那么就會減少違法犯罪的發生概率，維護了社會和國家的穩定性。

1 人臉識別的概念

1.1 人臉識別的含義

在人臉識別中，包括很多的名詞，我們應該重視這些名詞解釋，不要混淆名詞解釋。第一，針對人臉提取來說，人臉提取主要指的就是在視頻資料中，把人臉相關的資料提取出來，然后對提取到的人臉資料進行有效分析。同時，在不同的地方，人臉提取的過程也被叫作人臉檢測。第二，針對人臉識別來說，人臉識別主要指的就是把人臉的特征輸入到人臉庫中，然后針對人臉庫進行有效對比，確定出人臉的可用信息，這個人臉識別的過程也被稱之為人臉對比。第三，針對歷史人臉數據庫來說，歷史人臉數據庫主要指的就是通過監控對人臉進行有效抓拍，然后建立相應的人臉數據庫[1]。

1.2 人臉抓拍實現過程

科學在進步，人臉識別技術也在逐漸發展，人臉抓拍過程是一個科技要求非常高的過程，比如，針對企業的人員卡口系統而言，相關的人員在進入檢測區域時，算法就開始進行人臉檢測，然后對每個抓拍的人臉進行有效分析和對比，然后當人員離開檢測區域時，被篩選出來的最后一張圖片就是最佳人臉圖片。在進行人臉抓拍的過程中，影響抓拍的效果有很多，比如攝像機的光照、天氣、角度等。

1.3 人臉識別的技術原理

人臉識別技術主要是采用基于統計學習的人臉特征選擇算法，并對大量的人臉數據進行有效分析，對比出不同人像的特征，然后從大量的人像特征中選擇出最佳的人像特征。同時，人臉對比識別主要是利用人臉識別算法對抓拍到的人臉圖像進行建模，并對數據庫中的人臉進行有效對比，一旦人臉的識別度達到一定的標準時，那么相關的系統就會自動報警，然后相關的管理人員就能夠及時發現相似度極高的人臉。另外，人臉識別技術如果采用自動最優特征選擇算法，不僅能夠縮短人臉對比的速度，又能夠保證人臉識別的質量[2]。

2 人臉識別的技術局限性

現如今，隨著我國科技的發展，人臉識別技術已經取得了不小的成果，但是，與國外發達國家相比，我國的人臉識別技術依然存在一定的局限性，很多外部環境都對人臉識別效果有一定的影響性。下面我們就來具體說下人臉識別的技術局限性都包含哪些方面內容：

2.1 人臉的相似性

眾所周知，針對同一人種來說，所有的人臉結構都是相似的，實質性的差別不大，由于我國人臉識別技術的限制，就算采用人臉識別算法也會影響人臉特征精確度的提取，因此，我國的相關研究人員應該重點研究人臉相似度的參數調節，加強對人臉細微差異性的提取，從而提高人臉識別率。

2.2 同一個人的人臉漸變性

每個人的人臉都會隨著時間的推移、年齡的變化而變化，同時，由于不同條件下人的情緒也是不同的，從而導致了人臉的不同，因此，同一個人的人臉漸變性也會在很大程度上影響人臉識別率的高低。

2.3 遮擋物的干擾

隨著人們物質生活水平的不斷提高，人們越來越重視自身的打扮，因此，人臉會經常受到很多遮擋物的干擾，比如，墨鏡、頭發、面具等，這些臉部的遮擋物嚴重影響了人臉識別效果。

2.4 人臉的角度和圖像質量

在對人臉進行識別的過程中，人臉的角度和圖像質量也會嚴重影響人臉的識別效果。要想提高人臉的識別效果，在抓拍人臉時一定要收集一張正面的人臉清晰照片，如果沒有抓拍到清晰的人臉照片，那么就會使得人臉識別率大大降低。同時，人臉圖像的質量好壞也會直接影響識別的效果，比如，圖像的分辨率等。因此，在對人臉識別技術研究的過程中，一定要加強與相關專業單位的合作關系，把人臉識別技術融入安防領域中，從而促進人臉識別技術的穩定發展。

3 人臉識別技術在公共安防視頻監控領域的應用

最近幾年，隨著人臉識別算法技術的不斷提高，人臉識別技術被廣泛地應用到了公共安防視頻監控領域。同時，很多地方政府為了提高當地的安全管理水平，已經建立了一套人臉識別系統，下面就來具體說下人臉識別技術在公共安防視頻監控領域的應用：

3.1 情報領域應用

人臉信息是情報信息的重要來源，情報分析主要是針對各種基礎信息的碰撞，并對情報信息進行有效分析，然后把危險扼殺在源頭，減少安全事故的發生概率。相關部門通過對人臉的相關信息進行有效分析和對比，能夠實現對犯罪分子的有效防控，從而消除惡性案件的發生概率。

3.2 戶政應用

隨著我國社會經濟的不斷發展，戶政管理業變得越來越嚴謹。在傳統的戶籍管理中，由于缺乏先進的管理技術，從而出現了很多問題，其中包括騙領身份證、戶籍重復性等問題。但是，目前在戶籍管理中，逐漸使用了人臉識別技術，這樣避免了騙領身份證等問題的發生。人臉識別技術不僅能夠對身份證進行集中對比，而且還能夠及時清理異常的戶籍信息。與此同時，針對犯罪分子而言，通過人臉識別技術，能夠有效識別出犯罪分子的行蹤，例如：當地公安部可以把犯罪分子的人臉圖像輸入到全國數據庫中，然后對人臉數據庫進行有效對比，最后排查出是否有網上在逃人員套用本地居民戶口資料的情況。除此之外，目前各地的賓館或者街道中都安裝了人臉抓怕系統，如果有人員進入到了視頻監控中，那么就會及時抓拍到每個人的圖像，然后公安部就能夠根據人員的活動軌跡和人臉截圖輸入到人臉識別庫中，對其進行重點監控，從而使得公安部對人員進行判斷，判斷其是否屬于在逃人員[2]。

3.3 種族比對應用

人臉識別技術在公共安防視頻監控領域的應用中，還有一個比較重要的應用那就是種族對比應用。種族比對應用主要也是采用人臉的抓拍形式，不同的種族人的面部特征也存在很大的差異性。各個地方應該建立種族識別分類器，以方便查找種族人臉的相關信息。種族識別分類器主要是針對大量的人臉特征數據進行有效分析，同時，要針對不同的種族特征信息進行分類，輸入多個軟分類器，然后再對這些數據進行深入分析，最后由強分類器確定種族，從而實現種族比對應用效果，最終為公安防范體系智能化的建立奠定堅實的基礎[3]。

4 結束語

總而言之，隨著我國科學技術和社會經濟的不斷發展，人臉識別技術在公共安防視頻監控領域得到了廣泛的應用。人臉識別技術一般采用基于統計學習的人臉特征選擇算法，分析出人臉的主要特征，但是人臉識別技術目前還尚不完善，因此，相關的研究人員一定要加大研究力度，不斷開發人臉識別技術，重視其在情報領域的應用，從而促進人臉識別技術的可持續發展。

參 考 文 獻

[1] 蘇大偉.人臉識別技術在安全保衛工作中的應用及發展趨勢研究[J].無線互聯科技，2015，21：135-137.

[2] 仝星.動態人臉識別監控系統研究[J].中國安防，2015，Z1：63-66.

[3] 徐明.在高清視頻監控時代人臉識別的公共安全應用[J].科技視界，2015，24：323+322.