淺析大數(shù)據(jù)下人臉識別研判技術(shù)應(yīng)用

□ 文/李越東

在我國社會經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展進(jìn)步的時(shí)代背景中，國內(nèi)各個(gè)地區(qū)城市人口的流動(dòng)性不斷增強(qiáng)，人口構(gòu)成也朝著復(fù)雜化方向發(fā)展，這在提升公共安全領(lǐng)域安保工作壓力的同時(shí)，也增加了從事安全工作人員的工作壓力。以往在識別人臉特征及獲取相關(guān)信息時(shí)，對視頻圖像表現(xiàn)出較強(qiáng)依賴性，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代下要想在海量的視頻或圖片中探尋到重點(diǎn)關(guān)注群體或目標(biāo)對象，將會耗用大量的時(shí)間與精力，遺漏情況不能完全規(guī)避，直接影響安全部門的工作效率。人臉識別研判技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，能明顯提升視頻資料中有實(shí)際價(jià)值人臉數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用水平，為人臉分析系統(tǒng)建設(shè)健全目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供可靠的技術(shù)支撐。

人臉識別技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用

人臉識別技術(shù)始源于對人類視覺功能的擬化和仿真，人的眼睛以視覺神經(jīng)為載體獲得和人臉特征相關(guān)信息，經(jīng)由大腦中樞神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化推理和解析，實(shí)現(xiàn)對人臉?biāo)鶎偕矸莸闹悄芑b定。在人眼識別身份過程的啟迪下，人臉識別技術(shù)逐漸被開發(fā)與完善，人臉識別技術(shù)以高端的計(jì)算機(jī)技術(shù)為依托，獲得高質(zhì)量的人臉灰度圖像，在計(jì)算機(jī)強(qiáng)大計(jì)算能力協(xié)助下，精確定位人類面部特征位點(diǎn)并捕獲面部特征信息，進(jìn)而針對人類整體結(jié)構(gòu)與細(xì)節(jié)特征建設(shè)模型。在模式識別算法支撐下，與豐富多樣的人臉圖像和身份認(rèn)證庫中，智能匹配所建設(shè)的人類模型，自動(dòng)確認(rèn)與人臉相關(guān)的身份信息。圖1為人臉識別研判技術(shù)原理示意圖。

▲ 圖1 人臉識別研判技術(shù)原理示意圖

人臉識別技術(shù)研究范疇

人臉檢測：在智能監(jiān)控情境下，監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)的攝像機(jī)會采用固定的頻率拍攝固定角度存在的圖像，反映出不同時(shí)間點(diǎn)目標(biāo)對象的狀態(tài)，不一定會包含人臉圖像，因此在識別人臉圖像是用先檢測背景圖像中是否存在人臉，獲得肯定結(jié)果后方可進(jìn)行下一步分析。

人臉追蹤：人臉追蹤是人臉檢測的下一步工序，若所拍攝的圖像中有目標(biāo)存在，該采用圖像邊緣檢測算法檢測人臉和背景圖像間的邊緣像素，進(jìn)而較精確的定位人臉在圖像內(nèi)的相對位置，并進(jìn)行有效分割，為人類模式識別和目標(biāo)對象匹配提供人臉圖像數(shù)據(jù)信息。

表情分析：多數(shù)情況下，利用攝像機(jī)所拍攝的人臉表情體現(xiàn)出多變性，表情變化盡管不會影響人臉的外部輪廓，但是會造成人臉圖像區(qū)域中面部特征信息發(fā)生較大變化，增加人臉辨識難度。因此，為解除以上情況，可以在構(gòu)建人圖像數(shù)據(jù)庫時(shí)全面考慮人臉差異性的面部表情，促進(jìn)人圖像數(shù)據(jù)庫的豐富與完善進(jìn)程，在人臉識別實(shí)踐中，應(yīng)盡可能的規(guī)避和表情有關(guān)的面部特征信息，借此方式去提升人臉特征的匹配度。

生理分類：生理分類是人臉識別技術(shù)拓展新的應(yīng)用形式，在分割人臉圖像區(qū)域后，相關(guān)人員可結(jié)合人臉皮膚顏色、皺紋分布、毛孔等特征信息，推測人類所屬身份的年齡、種族、性別以及可能從事的工作類型等，能夠提升人臉識別和身份分類的智能化水平，為公安部門確定嫌疑犯身份提供更可靠的支撐。

大數(shù)據(jù)給人臉識別技術(shù)應(yīng)用帶來的挑戰(zhàn)

對人臉識別的比對容量，提出更高要求

當(dāng)下，公安部門在戶政管理、出入境、刑偵嫌疑犯身份辨識等過程中，需要以全國人臉數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行，需處理的數(shù)據(jù)庫容量高達(dá)上億甚至是數(shù)十億，處理的比對請求龐大、模式體現(xiàn)出明顯的多樣化特征，怎樣在短時(shí)間內(nèi)快速精確的在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中辨識身份信息，是一項(xiàng)具有高難度的任務(wù)項(xiàng)目。

系統(tǒng)輸入由單純的靜態(tài)圖像發(fā)展至動(dòng)態(tài)視頻

最近幾年，我國不同地區(qū)公安機(jī)關(guān)積極落實(shí)視頻監(jiān)控系統(tǒng)構(gòu)建工作。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國每年需要存儲的數(shù)據(jù)量高達(dá)3.3EB，在視頻監(jiān)控系統(tǒng)與人臉識別技術(shù)的協(xié)助下，能夠快速辨識犯罪嫌疑人并進(jìn)行動(dòng)態(tài)化布控，這是促進(jìn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)效能有效發(fā)揮的主要防范之一。但是因?yàn)槿四樧R別的非剛性特征，在視頻監(jiān)控環(huán)境下，光線、角度、姿態(tài)、遮擋等多種因素會對人臉識別效果造成影響，造成人臉的類內(nèi)差距拉長、類間差距減縮，此時(shí)根據(jù)視頻監(jiān)控去識別人臉特征面對諸多挑戰(zhàn)。

圖像來源途徑廣泛、圖像質(zhì)量參差不齊

伴隨金盾工程的建設(shè)與相關(guān)功能的完善，我國部分地區(qū)公安部門已成功建設(shè)了八大資源庫，在業(yè)務(wù)實(shí)踐中積累了大批量數(shù)據(jù)信息，這為人臉識別技術(shù)與公共安全領(lǐng)域的有效融合創(chuàng)造了良好支撐。但因?yàn)榻ㄔO(shè)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，不同業(yè)務(wù)之間人臉數(shù)據(jù)質(zhì)量差異性較大，這會直接影響人臉識別研判技術(shù)效能的有效發(fā)揮。

大數(shù)據(jù)時(shí)代中人臉識別技術(shù)的具體應(yīng)用

在機(jī)場安檢系統(tǒng)中的應(yīng)用

可將人臉識別系統(tǒng)安設(shè)在員工通道進(jìn)入口或其他工作人員必經(jīng)區(qū)域中，此時(shí)所有工作人員在進(jìn)入機(jī)場前就進(jìn)行了整體檢查。

建設(shè)健全工作人員信息庫：其目的是以防不法分子假扮工作人員進(jìn)入機(jī)場內(nèi)部。

將人臉識別系統(tǒng)安設(shè)在各類工作區(qū)的交匯處，比如地下車庫等區(qū)段，以上做法對工作人員流動(dòng)性發(fā)揮一定管控作用。若有非工作人員欲要進(jìn)入也能及時(shí)發(fā)揮監(jiān)視、管控的作用。

安設(shè)在旅客安檢通道，和安檢信息系統(tǒng)建設(shè)聯(lián)動(dòng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對乘客身份信息的整體性審核[8]。

和公安部門網(wǎng)上追逃系統(tǒng)相結(jié)合，合理應(yīng)用人臉識別研判技術(shù)的優(yōu)越性、精確、有效的開展追逃工作。

人臉識別研判技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用

安全防控類的應(yīng)用情景：在動(dòng)態(tài)化場景中實(shí)現(xiàn)對多個(gè)移動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，是銀行機(jī)構(gòu)安防工作的重難點(diǎn)。例如，為實(shí)現(xiàn)對營業(yè)場所人員影像的有效控制，保證營業(yè)場所各項(xiàng)業(yè)務(wù)運(yùn)行過程的安穩(wěn)性。利用人臉識別判別技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)對銀行內(nèi)部環(huán)境的“偽裝式識別”，針對面部遮擋（例如佩戴墨鏡、口罩）的人員，系統(tǒng)能智能化的與警方數(shù)據(jù)庫內(nèi)身份數(shù)據(jù)信息進(jìn)行對比分析，若發(fā)現(xiàn)異常狀況，則會在短時(shí)間內(nèi)開啟黑名單預(yù)警機(jī)制或推行聯(lián)網(wǎng)報(bào)警措施。

ATM機(jī)智能識別報(bào)警。在ATM等自助設(shè)備應(yīng)用的環(huán)境中，人臉識別研判技術(shù)依然有廣泛應(yīng)用，且取得了不錯(cuò)的應(yīng)用效果。例如，在ATM內(nèi)安置攝像頭去辨識取款人身份，和銀行卡所有人信息進(jìn)行比對，以減少或規(guī)避盜刷現(xiàn)象。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下人臉識別研判系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法

科學(xué)布設(shè)人像感知網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)

人像感知網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)在建設(shè)過程中，以城市路網(wǎng)、空間興趣位點(diǎn)、治安形勢特征、人員活動(dòng)與犯案規(guī)律等為依托，在重點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)單位的人員通道周邊增設(shè)人臉卡口，其功能是對過往行人進(jìn)行整體辨識與布控預(yù)警，達(dá)到對城市內(nèi)出行人員的數(shù)據(jù)收集、軌跡追蹤的一張結(jié)構(gòu)與功能完善的防控網(wǎng)絡(luò)體系。

處于前端人像感知網(wǎng)絡(luò)是由不同情景科學(xué)布設(shè)的人臉抓拍單元構(gòu)成，功能以收集前端過往行人相關(guān)數(shù)據(jù)信息為主。在人像感知網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)過程中，常用的技術(shù)類型有：

人像前端采集技術(shù)

人臉抓拍單元結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)、集合人臉抓拍算法的人臉抓拍設(shè)備設(shè)施，在前端能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)化辨識、抓拍并獲取與人臉特征相關(guān)的信息，以人臉圖片流為載體直接傳導(dǎo)至人臉管理平臺。抓拍算法與前端攝像機(jī)之間建設(shè)聯(lián)動(dòng)關(guān)系，和前端攝像機(jī)共同快捷的調(diào)整人臉區(qū)域曝光、人臉圖像質(zhì)量等指標(biāo)，能夠統(tǒng)一、規(guī)劃的傳導(dǎo)出人臉圖像，進(jìn)而利用抓拍算法的前置功能，將后端服務(wù)器性能壓力將至最低水平，在服務(wù)器應(yīng)用與整體成本投入方面更體現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)性特征。

視頻流人臉采集技術(shù)

合理應(yīng)用現(xiàn)建的視頻監(jiān)控，針對現(xiàn)代城市建設(shè)與發(fā)展過程中高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)安裝時(shí)，盡量選擇角度、光線等環(huán)境優(yōu)良的位點(diǎn)進(jìn)行，針對其傳導(dǎo)出的視頻流進(jìn)行人臉云分析，在對人臉圖片相關(guān)信息整體解讀后，將其推送到人臉管理平臺為后端應(yīng)用提供必需信息。采用增設(shè)后端服務(wù)器的形式，靈活選擇現(xiàn)有視頻監(jiān)控位點(diǎn)，實(shí)時(shí)調(diào)整調(diào)配服務(wù)器中的抓拍能力；與此同時(shí)，還能對離線視頻的人臉特征信息進(jìn)行整體解析。

前端智能化分析為人臉識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，其是應(yīng)用最新建設(shè)的人像感知網(wǎng)，科學(xué)配置人臉、人體抓拍單元，針對現(xiàn)場行人過往畫面具有實(shí)時(shí)采集的功能，同時(shí)針對畫面內(nèi)的人臉、人體特征能進(jìn)行結(jié)構(gòu)性（圖2為人臉面部特征示意圖）。科學(xué)創(chuàng)建人像感知網(wǎng)絡(luò)是增強(qiáng)人臉識別研判系統(tǒng) 城市公共安全立體化防控能力的主要支撐。

▲圖2 人臉面部特征示意圖

大數(shù)據(jù)智能解析存儲功能的達(dá)成

視頻圖像大數(shù)據(jù)的推廣應(yīng)用，是后續(xù)幾年中城市建設(shè)發(fā)展的重要趨向之一，采取怎樣的方法手段才能實(shí)現(xiàn)對城市海量視頻、圖片中出現(xiàn)的人員的結(jié)構(gòu)性分析，獲取具有實(shí)用價(jià)值的信息數(shù)據(jù)，協(xié)助安全部門在短時(shí)間內(nèi)迅速鎖定嫌疑人的活動(dòng)范圍，明確嫌疑人的具體身份信息與出行路線，是國內(nèi)城市立體化防控體系建設(shè)過程中的重難點(diǎn)，也是突破點(diǎn)。大數(shù)據(jù)智能解析存儲主要由云解析系統(tǒng)、人像資源庫兩大部分構(gòu)成：

云解析系統(tǒng)：人臉圖片云識別服務(wù)器、視頻流人臉分析服務(wù)器是本系統(tǒng)的主要構(gòu)成。云端解析通常是指在中心布設(shè)云解析系統(tǒng)，利用人臉辨識、分布式測算、CPU+GPU 混合處理等技術(shù)類型，實(shí)現(xiàn)對視頻流人臉的云分析、人臉圖片云分析的功能，能夠沖破傳統(tǒng)技術(shù)在人臉數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)信息挖掘等方面的局限性。視頻流人臉云分析的作用是對前端推送的視頻進(jìn)行自動(dòng)化解析，并在視頻觸發(fā)方法的支撐下，對每一幀圖像內(nèi)的過往行人的人臉進(jìn)行較全面的檢測、抓拍，獲取視頻監(jiān)控中人臉圖片信息；人臉圖片云分析的功能是對人臉圖片進(jìn)行特征辨識與建設(shè)人臉模型，提升對圖片中信息資源挖掘的深度性。

人像資源庫由大數(shù)據(jù)平臺、云存儲構(gòu)成與功能實(shí)現(xiàn)：即在大數(shù)據(jù)、云存儲技術(shù)等支撐下，在中心規(guī)劃人像資源庫，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對大批量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理存儲，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型以人臉圖片類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、人臉模型類半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及人臉特征屬性、索引等為主，且能為相關(guān)人員提供迅速的數(shù)據(jù)比對分析、實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)相關(guān)信息資源的深度挖掘，為安全業(yè)務(wù)處理與決策方案編制提供數(shù)據(jù)支撐。

人像資源庫有實(shí)時(shí)抓拍人像庫、黑名單庫、靜態(tài)人像庫等之分。實(shí)時(shí)抓拍人像庫的功能以存儲人臉抓拍單元收集到的人臉圖片、屬性等數(shù)據(jù)信息為主；黑名單庫存儲對象是安全在逃人員、案件嫌疑人等的人臉圖片、特征等數(shù)據(jù)；靜態(tài)人像庫存儲對象以二代身份證、常駐人口等業(yè)務(wù)庫的人臉圖片、身份特征信息等為主。

結(jié)束語

結(jié)合人臉特征闡述信息、人臉模型、安全業(yè)務(wù)資源等多樣化數(shù)據(jù)信息，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的支撐下，建設(shè)人臉識別研判系統(tǒng)，通過前端收集感知、后端智能化解析，并在人臉識別研判技術(shù)的支撐下，實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)安全管理模式的有效扭轉(zhuǎn)，建設(shè)健全雙向互動(dòng)管理模式，從以往的線下偵查轉(zhuǎn)向線上線下整合的應(yīng)用形式。在人臉識別研判技術(shù)幫襯下，能夠在高容量的數(shù)據(jù)庫中，快速篩選出具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，明確可疑對象，提升人臉數(shù)據(jù)查找工作效率，優(yōu)化城市安全管理效果。