人脸识别在安防系统的应用

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HC安全网消息随着经济的快速发展，人们频繁地在不同地区之间流动，对公共人员安全管理的需求也迅速增加。每年，刑事案件和治安案件都在逐年增加，许多涉案人员逍遥法外。此外，大量的小偷和惯犯很难逮捕。据不完全统计，目前公安在逃犯约有50万人，各地公安需要新的技术手段协助对其案件进行技术调查，为重点地区提供安全保障。另一方面，目前平安市已经基本完成了联网和高清建设，正朝着以实际应用和云服务为代表的新一轮发展迈进。现有的监控系统每天都会产生大量的网络高清视频数据，其中包含大量可用的人脸信息。然而，目前这些人脸信息的整体利用率不高，支持工具简单，甚至依赖人工调查。因此，人脸识别技术无疑是实现海量视频中快速身份识别的最佳选择。 作为一种新型智能安全产品，人脸识别的技术来源始于20世纪60年代。随着20世纪90年代计算机的出现，人脸识别进入了真正的自动机器识别阶段。目前，在安全监控领域，人脸识别主要基于可见光图像。脸与人体的其他生物特征(指纹、虹膜等)一样，是天生的。)。虽然环境光和人脸分辨率对识别结果有影响，但与其他特征识别相比，它具有非强制性、隐蔽性、友好性和高并发性的特点。因此，人脸识别产品在开放的公共环境中有着不可比拟的优势。 目前，在市场上的人脸识别产品中，静态人脸识别产品应用广泛且成熟，人脸识别系统在通关、金融、电信、公证等领域需要验证人员和证件时表现良好。特别是在金融行业，由于银行业务中身份验证的需要以及vtm的推广，客户一般需要在办理业务或自助服务的过程中验证自己的身份。在实际应用中，系统获取客户身份证中的人脸照片，并与现场客户的照片进行对比进行人脸识别，从而完成身份证一致性的验证，大大提高了金融业务的效率。目前，动态人脸识别的应用还处于早期阶段，并逐渐开始在交通、公安、建筑、社区等领域普及。由于识别目标不协调，在应用中动态人脸识别比静态人脸识别稍微复杂一些。实现人脸识别的高准确性和及时性是业务应用的前提，这需要专业团队的开发和部署才能达到满意的效果。 人脸识别技术和应用模式是两翼，服务是主体 人脸识别算法技术 目前的人脸识别系统由人脸图像采集、预处理、特征提取和匹配识别几个过程组成。目前，人脸识别算法有很多种，其中基于神经网络的人脸识别算法在业界备受推崇。神经网络算法受人类神经系统的启发，是由大量简单的处理单元相互连接而成的复杂系统，模仿人类认知系统，通过学习过程获得其他方法难以实现的人脸识别规律和规则的隐含表达。经过大量正负人脸样本的训练，该算法在准确性、容错性和鲁棒性方面都明显优于其他算法。这是一种高效的学习算法，非常适合解决人脸识别问题。 企业只有掌握了人脸识别的核心算法，才能开发出符合应用需求的人脸识别产品。目前，行业内只有少数大型制造商和研究机构推出了人脸识别产品。例如:杜佳科技(600728，古巴)、海克维森(002415，古巴)、大华等。以杜佳科技为例，其人脸核心算法加入了基于神经网络的深度学习机制，不断监控和微调优化后的学习网络，取得了较好的识别效果。 新老项目混杂，多种应用模式是基础 目前，安防系统中的人脸识别系统主要基于监控视频中动态人脸的检测、识别、报警和查询系统，一般包括:人脸采集服务模块、人脸实时识别服务模块、人脸检索服务模块和应用服务模块，可提供人脸捕捉、1: N动态人脸识别、人脸检索和实时及事后查询等多种人脸服务。目前，人脸采集模块有两种实现方式。第一种方法是直接使用具有人脸捕捉功能的摄像头采集人脸信息。摄像机直接从自己的视频图像中捕捉人脸图像，并将它们传输到背景中进行识别和存储。该模式适用于新建监控项目中人脸识别的应用，人脸捕捉摄像头可以重复使用，既可以用于日常监控，也可以用于人脸捕捉，不会增加太多成本。其次，普通网络摄像机与人脸捕获主机一起使用，人脸捕获主机从摄像机的视频流中捕获人脸图片信息，并将其传输到识别模块。该模式适合在原有监控系统的基础上进行二次改造。它可以增加人脸识别应用服务，节省客户成本，简化部署条件，而无需购买和安装新的人脸捕捉相机。目前，杜佳科技人脸识别系统的人脸采集模块集成了上述两种方案，充分发挥了各自的优势，取长补短，可以根据项目的实际情况为用户提供最佳的解决方案。#hc360 Page Break # 把握客户需求，服务是关键 人脸识别在安防系统中不仅仅是人脸检测和报警识别子系统。对于用户来说，他们需要的是能够解决一种或几种问题的人脸识别服务。通过人脸识别服务的应用，他们的业务可以得到优化或升级。例如，在案件发生后，为了找到嫌疑人，使用人脸捕获、人脸重复检查和人脸检索摘要来协助案件的调查，使用人脸轨迹来提供破案的线索。在找到嫌疑犯后，面部排列和警报被用来为逮捕嫌疑犯提供情报。 此外，在建设安全城市和智慧城市的浪潮中，即使是小城市的监控系统每天也会产生大量的人脸数据，传统的存储方式很难重用。有必要通过结构化云识别来存储人脸大数据，以解决由于数据规模的扩大而导致的性能下降的严重问题，使庞大而离散的人脸数据成为一个有机的整体。 当然，由于其自身的技术条件和良好的实际应用，人脸识别产品与摄像机的安装和部署密切相关。相同的人脸识别产品可能会在不同的应用场景中为客户带来不同的体验。由于监控系统屏幕中的人员处于自由运动状态，物体容易出现运动模糊、相互遮挡、弯腰等问题，给人脸检测和识别带来困难和不可避免性。为解决这些问题，在安装和部署过程中，现场补光、高帧率、缩小远摄、降低角度等措施可以有效缓解上述问题。 人脸识别为实际应用和智慧城市提供了保障 人脸识别作为一种重要的识别标志，在公安机关的各种警务工作中发挥着重要的作用。在日常巡逻、户籍调查、出入境管理和刑事案件调查中，相关人员的身份将通过人脸识别进行验证。与此同时，在刑事案件的侦查和记录过程中，大量的录像浪费了大量的时间和警力。人脸识别系统的结构化云识别存储管理可以结合其他案件线索，提高警察的实战能力。在智慧城市的建设中，我们注重信息的结构化存储和分析。人脸的结构化云识别和存储是构建整个智能城市的基础数据之一，也是智能城市云存储系统的一部分。通过智能城市中的高速数据传输链和结构化数据过滤，人脸大数据可以与智能城市中的其他大数据发生碰撞，凸显人脸识别的价值。 人脸云识别-人脸识别的新应用 人脸识别云服务是面向企业用户和高端用户的云识别服务器租赁服务。云识别服务部署在互联网的骨干数据中心，可以独立提供人脸识别计算、存储和数据备份等服务。在传统人脸识别系统的销售和应用模式中，用户在使用传统人脸识别服务器时，由于成本、运营商、日常维护、升级等诸多因素，面临着各种棘手的问题。然而，随着灵活的人脸识别云计算服务器的推出，这个问题得到了有效的解决。人脸云识别服务主要基于主机服务租赁和虚拟专用服务器模式，客户不需要购买主机设备，这使得用户网络节点中的任何pc和移动终端都可以获得人脸识别提供的特色服务。用户可以根据业务需要终止使用服务，不再产生使用费。 人脸识别的应用前景和发展趋势 随着安全技术的飞速发展，监控的网络化和高清化为人脸识别提供了硬件基础，而云计算和云存储的发展为人脸数据提供了技术支持，客户对人脸识别的需求日益成熟和清晰。人脸识别将出现在智能城市、公共安全、交通、金融等领域