来源:CPS中安网
隨著經濟發展、科技進步,城鎮建設速度加快,城市中人口逐漸密集,流動人口增加,引發了城市建設中的交通、社會治安、重點區域防範、網絡犯罪日益突出等城市管理問題。
一、人臉辨識技術背景
平安城市影像監控系統主要關注人、車等活動目標,在刑偵破案中也往往根據關鍵區域影像監控中的人、車等關鍵資訊來分析疑犯去向和相關線索。
雖然針對車輛監控的智慧卡口系統已推行多年,但至今針對人員的設卡監控和管理少之甚少,導致警察在日常影像監控過程中,對人員進行排查時猶如大海撈針,效率極低。隨著經濟的高速發展以及城鎮化進程的加快,城市人口日趨密集,城市人口流動性也大大增加,現代化城市社會治安防控體系,亟需針對流動人口的人員卡口監控系統的問世。
相信熱愛高科技的朋友,一定對2012年上映的電影《不可能的任務 4》記憶猶新。電影中,探員漢納威在火車站,利用同事傳過來的目標人臉資訊,在茫茫人海的火車站中,配合人臉辨識系統,快速檢索比對過往人群,一眨眼的功夫就認出,迎面相逢的美女是致命殺手,手機發出「嘀嘀」報警聲,並且能在手機上,同步顯示該致命殺手的姓名和資訊,最終找到並抓捕嫌犯。這就是人臉辨識的神奇之處。這些情景不僅僅是電影特技,人臉辨識已經讓科幻變成現實。
二、人臉辨識的優勢
人臉辨識市場尚處於市場培育階段,其發展空間非常廣闊,近幾年受到非常大的關注。作為一種新興的生物辨識技術,與虹膜辨識、指紋掃描、掌形掃描等技術相比,人臉辨識技術在應用方面具有獨到的優勢。
使用方便:人臉辨識技術使用通用的攝影機作為辨識資訊獲取裝置,是一種完全非接觸的方式,在辨識對象未察覺的情況下完成辨識過程,識別對象不會存在心理排斥情緒。
直觀性突出:人臉無疑是肉眼能夠判別的最直觀的信息源,而人臉辨識技術所使用的依據正是人的面部圖像,方便人工確認、審計,「以貌取人」符合人的認知規律。
不易仿冒:人臉辨識技術要求辨識對象必須親臨辨識現場,他人難以仿冒,人臉辨識技術所獨具的活性判別能力保證了他人無法以非活性的照片、木偶、蠟像來欺騙辨識系統,這是指紋等生物特徵辨識技術所很難做到的。
使用通用性設備:人臉辨識技術所使用的設備一般為PC、攝影機等通用設備,由於目前電腦、閉路電視監控系統等已經得到了廣泛應用,因此,對於多數用戶而言,使用人臉辨識技術無需添置大量專用設備,既保護了用戶的原有投資又大大擴展了系統功能,同時還提高了系統的安全性能,滿足了用戶的安全性需求。
三、人臉辨識技術應用前景
人臉辨識技術是目前被廣泛研究的熱門課題。人臉辨識技術就是利用電腦分析人臉圖像,通過檢測對比人臉數據庫中的所有已知原型人臉圖像,來達到"辨認"身份的目的。
隨著科學技術的發展,及各種技術手段的綜合應用,人臉辨識技術在影像監控、存取控制等領域有著廣闊的應用前景。
1、警政、司法、海關:對重點布控人員實時預警,及時對嫌疑人採取有效跟蹤抓捕措施。
2、銀行:VIP客戶到網點後,實時預警,及時通知理財經理,提供VIP服務。
3、政府機關、信訪辦:實現對上訪人員實時布控,達到及時預警並採取有效圍堵措施。
4、學校:如學校發生偷車等盜竊案件後,通過監控鎖定嫌疑人員,並找到嫌疑人員進入校園時的抓拍照片,選取正面清晰的一張照片加入到黑名單,下次嫌疑人員進入校園時,系統實施預警,對其採取抓捕措施。
5、超市、商場:慣偷、「職業打假人」等進入超市後,及時預警,並派遣安保人員尾隨,達到防損目的。此外,人臉分析還可對商場客戶的屬性進行辨識,做大數據分析,瞭解用戶需求。
6、房仲業:潛在客戶分析。對在一定時間內重復出現在售樓處的顧客,系統及時提醒銷售人員。
7、汽車4S店、高端連鎖店:VIP客戶到店後,實時預警,及時通知銷售經理,提供VIP服務。
8、住宅小區:刷臉聯動門禁開門。
9、車管所、醫院:對「車蟲子」、「黃牛」進行人臉辨識,實時預警,及時採取有效驅趕措施。
四、淺析人臉辨識技術
市場上許多廠商推出了人臉抓拍比對系統、人臉檢索系統、影像後檢索系統(人臉)等一系列基於人臉辨識技術的應用系統。
這些系統主要採用具有自主知識產權的人臉檢測算法、人臉跟蹤算法、人臉質量評分算法以及人臉辨識算法;是專門針對人員監控、排查、檢索的系統,是影像分析、運動跟蹤、人臉檢測和辨識技術在安防領域的全新綜合應用。
人臉辨識功能根據人臉數據的來源可以分為兩個方面:靜態人臉比對功能(人臉大庫檢索)和動態人臉比對功能(人員卡口黑名單實時比對)。
人臉大庫檢索功能是指將城鎮常住人口數據庫、疑犯在逃庫或人臉抓拍數據庫等人臉信息數據庫導入人臉辨識伺服器,伺服器對人臉圖像進行建模分析。當輸入一張人臉照片至該系統時,可以在已導入的數據庫中搜索出與輸入照片相似較高的人,從而查詢其身份。同時該系統也可將單人臉庫或者多人臉庫中,已導入數據庫中的重復人員,進行排查並生成排查結果。
人員卡口實時比對功能是指通過在城市重點監控地點部署安裝攝影機設卡,對經過卡口的人員進行人臉抓拍。前端攝影機將抓拍到的人臉圖片,通過電腦網路傳輸到監控中心的數據庫進行數據儲存,並與人臉黑名單庫進行實時比對,當發現可疑人員時,系統自動發出報警信號,採用多種聯動方式通知值班民警。
系統集高清人臉圖像的抓拍、傳輸、儲存,人臉特徵的提取和分析辨識、自動報警和聯網布控等諸多功能於一身,並具有強大的查詢功能及強大的通信、聯網功能,可廣泛應用於重要關卡的行人監控,可與車輛卡口系統一道構築出具備車輛和行人監控的現代治安卡口智慧監控系統。
系統的架構
人臉辨識系統主要採用人臉檢測算法、人臉跟蹤算法、人臉質量評分算法以及人臉辨識算法。其實現了對進出人員人臉的抓拍採集、建模儲存,實時黑名單比對報警和人臉大庫檢索等功能。
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系統組成
人臉信息綜合應用平台由人臉動態比對單元、人員軌跡分析單元、人員身份鑒別單元以及影像儲存單元組成。
§ 人臉動態比對單元
人臉動態比對單元部署在影像專網內,主要基於自主知識產權的人臉建模算法、以及人臉比對算法,可接入前端人臉抓拍機,提供人臉實時黑名單比對報警功能,實現對涉恐、涉穩、犯罪分子的提前布控和實時預警,實時掌握治安動態。
§ 人員軌跡分析單元
人員軌跡分析單元部署在影像專網內,可接入前端人臉抓拍機,對前端人臉抓拍機回傳的抓拍數據進行建模、儲存,建立海量人臉特徵數據庫;同時支持對抓拍人臉庫的快速檢索和以圖搜圖功能,利用人臉辨識特徵的唯一性,精準、高效地實現對海量人臉照片庫的有效排查,幫助警方快速鎖定嫌疑人的活動軌跡,提高案件偵查效率。
§ 人員身份鑒別單元
人員身份鑒別單元建議佈署在公安信息網內,通過與警察業務庫的對接,可通過導入常住人口庫的照片及人員身份資訊,建立靜態人臉特徵數據庫,支持靜態人臉庫的快速檢索和以圖搜圖,可實現不明人員的身份的快速確認,同時支持安卓系統的手機、警務通等行動終端進行遠程人臉檢索,快速確認人員身份。
§ 影像儲存單元
前端人臉抓拍機採集的實時監控影像,可通過流媒體直寫模式寫入影像儲存單元,流媒體直存技術,可以提高系統性能和可靠性,並具備高密度、大容量、易擴展的特點。影像儲存單元支持RTSP、GB/T28181、ONVIF、PSIA等多種協議接入,集編碼設備管理、錄影管理、儲存和轉發功能為一體,平台和客戶端可以直接從儲存單元中點播、下載。
系統功能
§ 人臉動態比對預警
支持導入戶籍或常住地在當地的吸毒人員、在逃人員和前科人員,以及其他本地管控人員的人像照片及信息,包含姓名、性別、身份證號、家庭住址、人臉照片等信息,實現對上述人員的提前布控(可按照時間、地點、布控等級、相識度報警閾值等資訊,對人員進行布控)。系統可對前端人臉抓拍機抓拍的人臉與布控庫進行實時比對,當抓拍人臉與布控庫的人臉相似度達到設定報警閥值時,系統進行實時自動報警。
§ 人員軌跡分析追蹤
1 特徵搜人
系統可對前端人臉抓拍機回傳的抓拍數據進行建模、存儲,建立海量人臉特徵數據庫,並支持根據性別、年齡段、是否戴眼鏡等特徵,以及抓拍時間、地點等信息對卡口抓拍人員進行快速搜索。
2照片搜人
輸入一張人臉照片(證件照或治安監控截取的清晰人臉圖片),可在海量人臉抓拍庫中,根據人像特徵點比對算法,檢索出與其最相似的人員,按照相似度從高到低依次排列,並顯示其被抓拍的地點與時間信息,從而幫助警察人員快速鎖定嫌疑人的活動軌跡。
3頻繁出現分析
根據抓拍時間段、抓拍卡點位置,在海量人臉抓拍庫中,按照相似度條件進行碰撞比對,查找出該時間段、位置出現的相似人臉,從而分析活動異常的人員,以及時發現嫌疑人案前踩點會頻繁出現等特徵行為。
4區域碰撞分析
對於指定的兩個或兩個以上區域範圍,在海量人臉抓拍庫中,按照相似度條件進行碰撞比對,查找出設定時間內,在上述多個區域抓拍卡點位置出現的相似人臉,從而快速確認鎖定可疑人員,為連環案、類案等串並案分析提供關鍵線索。
§ 人員身份鑒別查詢
1身份鑒別確認
輸入一張人臉照片(前端人臉抓拍機抓拍的人臉照片或治安監控截取的清晰人臉圖片),可在靜態人臉特徵數據庫中(通過導入常住人口庫的照片及人員身份資訊建立),根據人像特徵點比對算法,檢索出與其最相似的人員,按照相似度從高到低依次排列,幫忙警察快速鎖定不明人員的身份資訊。
同時支持安卓系統的手機、警務通等行動終端進行遠程人臉檢索,支持現場捕捉照片與數據庫中照片自動匹配檢索,快速確認人員身份。
2身份比對查重
系統支持針對常住人口庫、暫住人口庫、身份證庫等進行人員資訊的N:N方式比對檢索,找出重復辦理身份證、戶籍等人員的名單。
同時系統可通過將普通案件嫌疑犯的人臉照片,和在逃庫中的在逃人員進行碰撞比對,幫助刑警快速確認該嫌疑犯涉及其他案件的可能性;或針對在逃人員庫進行人員資訊的N:N方式比對檢索,為公安機關在逃清網等行動提供關聯線索。
查重結果通過圖形化顯示,方便人工對排查結果進行覈實。
五、結語
人臉辨識技術發展到今天,還存在一定的局限性。燈光、姿態、表情、年齡等對人臉比對的影響比較大。
人臉辨識對場景的要求比較高,只能在特定的場景中使用。隨著3D人臉掃描技術的發展和深度學習算法的不斷提升,未來的人臉辨識將更廣泛的應用於金融、交通等各個領域中,普及到人們的日常生活當中,真正發揮安全防範的預見作用,給人們的工作和生活帶來安全保障。
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