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中山監(jiān)控安裝論大數(shù)據(jù)給人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用帶來(lái)的挑戰(zhàn)
添加日期:2019-7-23 15:16:41   編輯:力豐科技   來(lái)源:http://www.51uhq.cn/   閱讀次數(shù):2817
   人臉識(shí)別技術(shù)始源于對(duì)人類視覺(jué)功能的擬化和仿真,人的眼睛以視覺(jué)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(duì)人臉?biāo)鶎偕矸莸闹悄芑b定。在人眼識(shí)別身份過(guò)程的啟迪下,人臉識(shí)別技術(shù)逐漸被開(kāi)發(fā)與完善,人臉識(shí)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(duì)人類整體結(jié)構(gòu)與細(xì)節(jié)特征建設(shè)模型。中山監(jiān)控安裝表示在模式識(shí)別算法支撐下,與豐富多樣的人臉圖像和身份認(rèn)證庫(kù)中,智能匹配聽(tīng)建設(shè)的人類模型,自動(dòng)確認(rèn)與人臉相關(guān)的身份信息為人瞼識(shí)別研判技術(shù)原理示意圖,
   人臉識(shí)別技術(shù)研究范疇
   人臉檢測(cè):在智能監(jiān)控情境下,監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)的攝像機(jī)會(huì)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(duì)象的狀態(tài),不一定會(huì)包含人臉圖像,因此在識(shí)別人臉圖像是用先檢測(cè)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(cè)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(cè)算法檢測(cè)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(duì)位置,并進(jìn)行有效分割,為人類模式識(shí)別和目標(biāo)對(duì)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(huì)影響人臉的外部輪廓,但是會(huì)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(shí)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(kù)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(kù)的豐富與完善進(jìn)程,在人臉識(shí)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(shí)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(cè)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(shí)別和身份分類的智能化水平,為公安部門(mén)確定嫌疑犯身份提供更可靠的支撐。
對(duì)人臉識(shí)別的比對(duì)容量,提出更高要求
   當(dāng)下,公安部門(mén)在戶政管理、出入境、刑偵嫌疑犯身份辨識(shí)等過(guò)程中,需要以全國(guó)人臉數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行,需處理的數(shù)據(jù)庫(kù)容量高達(dá)上億甚至是數(shù)十億,處理的比對(duì)請(qǐng)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(kù)中辨識(shí)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(guó)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(guó)每年需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量高達(dá)3.3EB,在視頻監(jiān)控系統(tǒng)與人臉識(shí)別技術(shù)的協(xié)助下,能夠快速辨識(shí)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(shí)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(huì)對(duì)人臉識(shí)別效果造成影響,造成人臉的類內(nèi)差距拉長(zhǎng)、類間差距減縮,此時(shí)根據(jù)視頻監(jiān)控去識(shí)別人臉特征面對(duì)諸多挑戰(zhàn)。
圖像來(lái)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(guó)部分地區(qū)公安部門(mén)已成功建設(shè)了八大資源庫(kù),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(shí)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(huì)直接影響人臉識(shí)別研判技術(shù)效能的有效發(fā)揮。
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