人臉識別的應用背景

　　經濟的快速發展，帶來人員在不同地域之間頻繁的流動，隨之而來的是對公眾人員的安全管理的需求迅速增加，每年刑事案件和治安案件逐年上升，眾多涉案人員在逃，此外，還有數量更為龐大的小偷慣犯難以抓捕。據不完全統計，目前公安在逃人員約50萬，各地的公安需要新的技術手段對協助其案件技偵和對重點區域提供安全保障。而另一方面，目前平安城市基本上完成了聯網、高清化的建設，正在走向以實戰應用、云服務等為代表的新一輪發展，現有的監控系統每天產生海量的網絡高清視頻數據，其中就包含大量可用的人臉信息，而當前這些人臉的信息整體的利用率不高，配套的使用工具簡單，甚至是依靠人工排查的土辦法。因此，為了實現在海量視頻中的人員身份的快速識別，人臉識別技術無疑是最佳的選擇。

　　人臉識別作為一種新興的安防智能化產品，其技術源頭始于20世紀60年代，上世紀90年代計算機的出現，人臉識別的才進入了真正的機器自動識別階段。目前，在安防監控領域，人臉識別主要是基于對可見光圖像的人臉識別。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，雖然環境光線、人臉的分辨率對識別結果存在影響，但相比其它特征識別，其具有非強制性、隱蔽性、友好性、高并發性等特點，因此，對于開放的公共環境下的應用，人臉識別產品有不可比擬的優勢。

　　目前，市場上人臉識別產品中，靜態人臉識別產品的使用比較廣泛且成熟，在通關、金融、電信、公證等領域需要對人和證件進行一致性驗證的場景下，人臉識別系統應用表現良好。尤其是金融行業，由于銀行業務對身份核實的需要及VTM的推廣，客戶在辦理業務或自助辦理業務過程中一般均要對客戶的身份進行驗證核實，在實際應用中，系統獲取客戶身份證件內的人臉照片和現場客戶的圖片進行人臉識別比對，完成人證一致性驗證，大大提升金融的業務工作效率。動態人臉識別的應用當前處于前期階段，并逐步開始在交通、公安、樓宇、社區等領域推廣。由于識別目標的非配合性，動態人臉識別應用上比靜態人臉稍復雜，實現人臉識別的高準確率和時效性是業務應用的前提，需要專業的團隊開發、部署才能取得滿意使用結果。

　　人臉識別技術和應用模式是兩翼，服務是主體

　　人臉識別算法技術

　　當前人臉識別系統是由人臉圖像采集、預處理、特征提取、匹配識別這幾個過程。目前，人臉識別的算法很多，業內比較推崇的是基于神經網絡的人臉識別算法。神經網絡算法是受到人的神經系統啟發，利用大量簡單處理單元互聯而構成的復雜系統，模仿人的認知系統，通過學習的過程獲得其它方法難以實現的關于人臉識別的規律和規則的隱性表達。算法在經過大量人臉正負樣本數據的訓練后，其在準確率、容錯性、魯棒性等方面相比其他算法優勢明顯，是一種高效的學習算法，極適于解決人臉識別這樣的問題。

　　企業只有在掌握了人臉識別核心算法，才能開發出符合應用要求的人臉識別產品，目前業內只有少數的大廠家和研究機構推出人臉識別產品。例如：佳都科技、?？低?、大華等。以佳都科技為例，其人臉核心算法在神經網絡的基礎上加入深度學習機制，不斷監測和微調優化學習網絡，取得更好的識別結果。

　　新老項目混合，多種應用模式是基礎

　　目前，安防系統中人臉識別系統主要是基于對監控視頻內的動態的人臉進行檢測、識別、報警、查詢的系統，一般其包含了：人臉采集服務模塊、人臉實時識別服務模塊、人臉檢索服務模塊、應用服務模塊。能夠在實時和事后，提供人臉抓拍、1： N動態人臉識別、人臉檢索查詢等多種人臉服務。對于人臉采集模塊，目前有2種實現方式，第1種，直接使用具有人臉抓拍功能的攝像機采集人臉信息，該攝像機直接從其自身的視頻畫面中捕獲的人臉圖片，并傳輸到后臺識別和儲存。這種模式適合新建設的監控項目中實現人臉識別的應用，人臉抓拍攝像機可復用，既用于日常監控，又用于人臉抓拍，無需增加太多成本。第2種，使用普通的網絡攝像機配合人臉抓拍主機，由人臉抓拍主機從攝像機的視頻流中抓拍人臉圖片信息并傳輸到識別模塊。這種模式適合在原有的監控系統基礎上二次改造，無需采購和安裝新的人臉抓拍攝像機，即可增加人臉識別應用服務，節約客戶成本、簡化了部署條件。目前，佳都科技的人臉識別系統的人臉采集模塊綜合了以上2種方案，充分發揮各自優勢相互補充，可根據項目的實際情況，為用戶提供最優化的解決方案。

　　把握客戶需求，服務是關鍵

　　安防系統中人臉識別絕不僅僅是一個人臉檢測、識別報警的子系統，對用戶而言，其需要的是能夠解決一類或幾類問題的人臉識別服務，通過人臉識別服務的應用，能夠優化或提升其業務過程，提高業務工作效率，是一個成套的人臉識別的服務體系，絕非僅僅是對重點的人員的布控報警這種離散式的服務功能。例如，在發生案件以后，為尋找嫌疑人，通過人臉抓拍、人臉查重、人臉檢索摘要輔助案件的偵查，通過人臉軌跡為破案提供線索，定位嫌疑人之后，通過人臉布控報警，為嫌疑人的抓捕提供情報。

　　另外，在平安城市、智慧城市建設的浪潮中，即便是一個小型城市的監控系統，每天也會產生大量的人臉數據，傳統的存儲模式難以對其二次利用，需要對人臉大數據進行結構化云識別儲存，解決數據規模擴大對性能降低的嚴重問題，使得龐大離散的人臉數據變為有機的整體。

　　當然，人臉識別產品由于其自身的技術條件，實際應用的好壞，與攝像機的安裝和部署也是有緊密聯系的，完全相同的人臉識別產品在不同的應用場景下，可能會給客戶帶來截然不同的使用體驗。由于監控系統畫面內的人員處于活動自由狀態，目標容易產生運動模糊、相互遮擋、低頭側臉等問題，給人臉的檢測、識別工作帶來困難而且是不可避免的，針對這些問題，在安裝及部署過程中，一般采用現場補光、高幀率、長焦降低俯角等措施可以有效緩解以上問題。

　　人臉識別為實戰應用、智慧城市提供保障

　　人臉識別作為一種重要的身份識別標識，在公安機關各警種業務中起著舉足輕重的作用。在日常巡邏、戶籍調查、出入境管理和刑事案件偵查中，都會通過辨識人臉來核實相關人員的身份。同時，在刑事案件調查錄像時，由于大量的視頻錄像造成大量時間和警力的浪費。人臉識別系統的結構化云識別存儲管理可為這類實戰應用效率，結合其他的案件線索，提升公安的實戰能力。

　　在智慧城市的建設中，注重對信息的結構化存儲、分析挖掘，人臉的結構化云識別儲存是構建整個智慧城市基礎數據之一，是智慧城市云儲存體系中的一份子。通過智慧城市的高速數據傳輸鏈及結構化的數據篩選，可將人臉大數據與智慧城市中其它的大數據之間碰撞出火花，更加凸顯出人臉識別“用”的價值。

　　人臉云識別-人臉識別的新應用

　　人臉識別云服務，是面向企業用戶與高端用戶的云識別服務器租用服務，云識別服務被部署在互聯網的骨干數據中心，可獨立提供人臉識別計算、存儲、數據備份等服務。傳統的人臉識別系統的銷售和應用模式，用戶在采用傳統的人臉識別服務器時，由于成本、運營商、日常維護、升級等諸多因素，面對各種棘手的問題，而隨著彈性的人臉識別云計算服務器的推出，有效的解決了這一問題。該人臉云識別服務以主機服務租用與虛擬專用服務器模式為主，客戶無需采購的主機設備，帶來的是用戶網絡節點中任何一臺PC、移動終端，均能夠獲取人臉識別所提供的特色服務。用戶可以根據業務的需要，終止服務的使用，不再產生使用費用。

　　人臉識別應用前景和發展趨勢

　　隨著安防技術發展的日新月異，監控的網絡化、高清化為人臉識別提供了硬件基礎，而云計算、云儲存的發展為人臉數據提供技術支撐，客戶對人臉識別需求也日趨成熟和明確，人臉識別將在智慧城市、公安、交通、金融、電信等方面應用更加廣泛，帶來新的安防熱情。