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人臉識別技術在視頻偵查工作中的應用分析

2020-11-29 23:37:03張江波樊文奇
法制博覽 2020年20期
關鍵詞:人臉識別

張江波 樊文奇

1.寶雞市公安局刑偵支隊技術大隊,陜西 寶雞 721000;

2.寶雞市公安局陳倉分局刑偵大隊,陜西 寶雞 721300

在科技力量的推動下,視頻圖偵技術得以快速發展,而日趨成熟的人臉識別技術為視頻偵查工作帶來了良好的發展機遇,可通過快速實時識別可疑人員提高偵查效率,進而有效的打擊違法違規人員。下面重點就人臉識別技術在視頻偵查工作中的應用展開分析。

一、人臉識別技術概述

人臉識別技術一般分為三步,人臉檢測、人臉跟蹤和人臉比對,即基于人的臉部特征,根據輸入的人臉圖像或視頻流初步判斷人臉是否存在,確定存在后提供每個臉的大小、位置以及主要面部器官的位置信息,隨后經進一步提取給出人臉的身份特征,并與已知人臉對比分析,達到識別人臉身份的目的[1]。該過程需要一系列技術的支持,如人臉圖像采集、人臉定位、識別預處理、身份確認與查找等,具有非強制性和非接觸性的特點,較之指紋掃描、虹膜識別等生物技術,人臉識別技術還有其獨特的優勢,如人的面部圖像是肉眼所能觀察到的最為直觀的信息源,可在識別對象無意識的情況下獲取資料,而且精度高、誤識率低、快速可靠,即使圖像或視頻質量較低也能經圖像處理系統加以專業處理,突出圖像中的人臉細節,進而為視頻偵查人員提供線索、縮小偵查范圍、盡快偵破案件,故其直觀、高效、精準、易獲取的優勢是應用于視頻偵查工作的重要原因。

二、人臉識別技術在視頻偵查工作中的應用

(一)用于身份甄別

身份甄別是人臉識別技術的基本應用,目前身份甄別在警務實踐中應用廣泛,效果良好。因為傳統的視頻偵查手段依靠的是借助視頻接力進行人工肉眼排查,不僅效率低下,而且實效性差,而借助人臉識別技術通過嫌疑人圖像的提取、存儲、比對左右眼睛的坐標、眼距、高寬,鼻子、嘴巴的高、寬以及左右邊緣點橫坐標等人臉特征判斷嫌疑人的身份。

如2018年某月某日,嫌疑人以受害人車禍急需打款為由騙取受害人一部手機和卡內萬余元余額。視頻偵查人員調取相關視頻資料后發現,嫌疑人面部被圍巾包裹完全不能識別,但這也暴露了其可疑之處,隨后經視頻追蹤發現其到達商務賓館后摘下了圍巾,并在與人交談的過程中伴有微笑、大笑等表情,不過因距離較遠仍然難以確定,最終在截取圖像后結合鼻尖點半徑為90的球去切掃描數據,借助鼻尖點重疊和ICP、PCA配準獲得標準化姿勢,通過弱化表情對人臉識別的干擾鎖定了嫌疑人身份。

(二)用于偵查破案

視頻偵查作為案件偵破的常用手段,公安部門可基于人臉資料庫,在人臉識別技術的作用下只需在視頻接力環節發現清晰人臉,便有突出嫌疑人身份的可能,進而從海量視頻中快速刻畫嫌疑人的時空軌跡,包括其同行人員、出發點、落腳點等,配以實時布控偵破案件,這一點尤其適用于涉案人員、在逃人員等的追查,可以說極大的改變了視頻偵查模式[2]。

如身背7命潛逃20年的勞榮枝案的偵破最先利用的便是人臉識別技術,這是因為犯罪嫌疑人以及有前科的人員基本都會在公安部門大數據庫中留下性別、年齡、相貌、指紋等多種證據,所以通過視頻監控實時獲取了勞榮枝的圖像,經與人臉數據庫信息的快速對比鎖定其當前位置或者可能出現的地點最終將其抓獲。之前明星演唱會某逃犯的落網也是首先被檢票口的人臉識別系統“盯”上的,值得一提的是,人臉識別系統具有實時、迅速的特點,可借助警訊推送功能加以實時在線監控,一旦確定可疑目標還能同時推動信息至負責警員的手機端協助其偵破案件。

(三)用于人流密集場景

交通工具的日益發達雖然極大的滿足了我們的出行需求,但也為嫌疑人的潛逃流竄創造了極大的便利,具體有火車站、汽車站、港口、機場等多種途徑可供選擇,無論是出于安全排查的目的,還是為了抓捕違法違規人員,均可在人流密集區域應用人臉識別系統,特別是危險性高的出入境邊檢工作中,這樣的話,當重大案犯、恐怖分子、販毒人員出入時便會實時拍照、快速識別和報警,即使在逃人員漂白身份,也可利用人臉識別技術進行有效的預警和甄別,進而提高嫌疑人的抓捕率。

(四)多場景多警種的應用案例

人臉識別技術的有效應用為視頻偵查工作帶來了巨大的發展機遇,深圳市公安局南山分局與時俱進,于2016年構建了“深目”動態人像識別系統,目前AI智能監控相機視頻鏈路已高達1500路,而且不同警種根據不同的業務需求和人臉識別技術的特點,應用人像檢索、人臉分析、數據挖掘、人臉布控等形成了數十種技戰法模型,為刑偵、反恐、出入境、交通、技偵等諸多場景提供了有力的技術支撐。

如對于涉案人員、在逃人員等布控對象,可在“深目”系統的基礎上發揮實時抓拍照片并加以比對檢測的功能,配以南山區公共場合、主干道以及監控區域的視頻監控設備及時捕獲圖像信息,經實時比對布控人像數據去確定是否為可疑人員并予以報警提醒。在出入境管控方面,可經人臉圖像的實時拍攝對比和大數據分析,對外籍人員非法留居、從業、偷渡等違法行為梳理建模并形成動態的人像數據庫,以此提升出入境場景中的視頻偵查效率,嚴厲打擊違反犯罪行為。再如用于社區的綜合治理,即在社區治理中應用人臉識別技術建設智慧社區,以此緩解人工巡查低效、流動人口難管理、共治協同難度大等問題,進而降低犯罪率,使得社區群眾的生命財產安全得到良好的保障。

此外,在重大會議或安保活動過程中,可基于與會人員照片信息建立數據庫,利用出入口的監控攝像設備實時比對人臉圖像,既無需逐一檢查,也能保證人員身份的鑒別質量,若有違法違規人員滲透其中,則可及時作出反應。

三、人臉識別技術在視頻偵查工作中的完善

盡管人臉識別技術在視頻偵查工作中十分常見且效果可觀,但在實際應用中依舊面臨著諸多問題,如受視頻監控條件不可控的影響,無論是環境光照還是認得表情均有降低人臉識別性能的可能,加之我國人臉識別研究起步較晚,數據庫建設還有待完善,還需攻克技術難關,提升應用效果,以此盡可能的減少無用功,大大改善視頻偵查的工作質量。因此在以后的發展應用中可注意以下幾點:

(一)重視算法優化

為進一步提高人臉識別的效率與準確率,首先應不斷升級人臉識別的層次,即逐步推進圖像特征至面部特征,在以普通圖像處理人臉的基礎上由HMM關聯過渡至3D重建,通過先驗知識的融入促進人臉識別技術的縱深發展。以3D人臉配準為例,需要經過紋理圖像的獲取-特征點檢測-位置細化-模型標準化-模型配準的處理流程,但在改進算法的同時需要盡量減少誤識別和拒識別的情況。然后借助多種算法克服當下算法的缺陷,具體可充分發揮ICA、PCA、HMM模型、Gabor臉等的優勢,通過組合應用改善識別性能,增加識別容忍度。最后,未來的人臉識別系統還應支持視頻分發、設備巡查、視頻監看、多路分屏等基本功能,支持多種報警和多個名單庫,人臉圖像提取、存儲、比對的自動化,歷史庫檢索以及實時視頻錄像等。

(二)改善基礎條件

任何技術功能的實現均離不開軟硬件環境,人臉識別技術也是如此,因此一方面應立足實際,選用高性能、大容量的硬件設備,通過采集清晰、優質的圖像助力人臉識別與偵查破案;另一方面則是應用軟件的更新升級,如“神探眼”不僅對大霧天、補光不足、畸變變形等視頻有著獨特的處理技巧,還能省略不必要的中間環節,故日后開發的軟件應更好的彰顯編輯功效,適當的簡化制作流程。

(三)提高人員能力

第一,要求視頻偵查人員切實掌握人臉識別、深度學習、機器學習等技術理論,提高自己的操作技能和研發水平,最好具有圖像處理、模式識別等相關的學習背景或研究經歷,以此勝任崗位要求。同時在視頻偵查工作中擅長結合使用人臉識別技術與其他技術,如語音識別、DNA鑒定、指紋識別等,或者結合嫌疑人的動作識別、行為識別等活動變化進一步提高識別的準確性。

四、結束語

總之,在視頻偵查工作中應用人臉識別技術非常必要,且其應用價值已在具體實踐中得以展現。不過與理想目標相比,人臉識別技術還有不足之處亟待改善,因此我們應該加強技術創新,拓展應用領域,結合使用其他技術,提升人臉識別技術的應用效果,進而促進視頻偵查工作更加科學、高效、可靠。

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