淺析大數據下人臉識別研判技術應用

□ 文/李越東

在我國社會經濟持續(xù)發(fā)展進步的時代背景中，國內各個地區(qū)城市人口的流動性不斷增強，人口構成也朝著復雜化方向發(fā)展，這在提升公共安全領域安保工作壓力的同時，也增加了從事安全工作人員的工作壓力。以往在識別人臉特征及獲取相關信息時，對視頻圖像表現出較強依賴性，而在大數據時代下要想在海量的視頻或圖片中探尋到重點關注群體或目標對象，將會耗用大量的時間與精力，遺漏情況不能完全規(guī)避，直接影響安全部門的工作效率。人臉識別研判技術的開發(fā)與應用，能明顯提升視頻資料中有實際價值人臉數據信息的應用水平，為人臉分析系統(tǒng)建設健全目標的實現提供可靠的技術支撐。

人臉識別技術的行業(yè)應用

人臉識別技術始源于對人類視覺功能的擬化和仿真，人的眼睛以視覺神經為載體獲得和人臉特征相關信息，經由大腦中樞神經系統(tǒng)進行系統(tǒng)化推理和解析，實現對人臉所屬身份的智能化鑒定。在人眼識別身份過程的啟迪下，人臉識別技術逐漸被開發(fā)與完善，人臉識別技術以高端的計算機技術為依托，獲得高質量的人臉灰度圖像，在計算機強大計算能力協(xié)助下，精確定位人類面部特征位點并捕獲面部特征信息，進而針對人類整體結構與細節(jié)特征建設模型。在模式識別算法支撐下，與豐富多樣的人臉圖像和身份認證庫中，智能匹配所建設的人類模型，自動確認與人臉相關的身份信息。圖1為人臉識別研判技術原理示意圖。

▲ 圖1 人臉識別研判技術原理示意圖

人臉識別技術研究范疇

人臉檢測：在智能監(jiān)控情境下，監(jiān)控系統(tǒng)內的攝像機會采用固定的頻率拍攝固定角度存在的圖像，反映出不同時間點目標對象的狀態(tài)，不一定會包含人臉圖像，因此在識別人臉圖像是用先檢測背景圖像中是否存在人臉，獲得肯定結果后方可進行下一步分析。

人臉追蹤：人臉追蹤是人臉檢測的下一步工序，若所拍攝的圖像中有目標存在，該采用圖像邊緣檢測算法檢測人臉和背景圖像間的邊緣像素，進而較精確的定位人臉在圖像內的相對位置，并進行有效分割，為人類模式識別和目標對象匹配提供人臉圖像數據信息。

表情分析：多數情況下，利用攝像機所拍攝的人臉表情體現出多變性，表情變化盡管不會影響人臉的外部輪廓，但是會造成人臉圖像區(qū)域中面部特征信息發(fā)生較大變化，增加人臉辨識難度。因此，為解除以上情況，可以在構建人圖像數據庫時全面考慮人臉差異性的面部表情，促進人圖像數據庫的豐富與完善進程，在人臉識別實踐中，應盡可能的規(guī)避和表情有關的面部特征信息，借此方式去提升人臉特征的匹配度。

生理分類：生理分類是人臉識別技術拓展新的應用形式，在分割人臉圖像區(qū)域后，相關人員可結合人臉皮膚顏色、皺紋分布、毛孔等特征信息，推測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，能夠提升人臉識別和身份分類的智能化水平，為公安部門確定嫌疑犯身份提供更可靠的支撐。

大數據給人臉識別技術應用帶來的挑戰(zhàn)

對人臉識別的比對容量，提出更高要求

當下，公安部門在戶政管理、出入境、刑偵嫌疑犯身份辨識等過程中，需要以全國人臉數據為基礎進行，需處理的數據庫容量高達上億甚至是數十億，處理的比對請求龐大、模式體現出明顯的多樣化特征，怎樣在短時間內快速精確的在大規(guī)模數據庫中辨識身份信息，是一項具有高難度的任務項目。

系統(tǒng)輸入由單純的靜態(tài)圖像發(fā)展至動態(tài)視頻

最近幾年，我國不同地區(qū)公安機關積極落實視頻監(jiān)控系統(tǒng)構建工作。據不完全統(tǒng)計，我國每年需要存儲的數據量高達3.3EB，在視頻監(jiān)控系統(tǒng)與人臉識別技術的協(xié)助下，能夠快速辨識犯罪嫌疑人并進行動態(tài)化布控，這是促進視頻監(jiān)控系統(tǒng)效能有效發(fā)揮的主要防范之一。但是因為人臉識別的非剛性特征，在視頻監(jiān)控環(huán)境下，光線、角度、姿態(tài)、遮擋等多種因素會對人臉識別效果造成影響，造成人臉的類內差距拉長、類間差距減縮，此時根據視頻監(jiān)控去識別人臉特征面對諸多挑戰(zhàn)。

圖像來源途徑廣泛、圖像質量參差不齊

伴隨金盾工程的建設與相關功能的完善，我國部分地區(qū)公安部門已成功建設了八大資源庫，在業(yè)務實踐中積累了大批量數據信息，這為人臉識別技術與公共安全領域的有效融合創(chuàng)造了良好支撐。但因為建設標準不統(tǒng)一，不同業(yè)務之間人臉數據質量差異性較大，這會直接影響人臉識別研判技術效能的有效發(fā)揮。

大數據時代中人臉識別技術的具體應用

在機場安檢系統(tǒng)中的應用

可將人臉識別系統(tǒng)安設在員工通道進入口或其他工作人員必經區(qū)域中，此時所有工作人員在進入機場前就進行了整體檢查。

建設健全工作人員信息庫：其目的是以防不法分子假扮工作人員進入機場內部。

將人臉識別系統(tǒng)安設在各類工作區(qū)的交匯處，比如地下車庫等區(qū)段，以上做法對工作人員流動性發(fā)揮一定管控作用。若有非工作人員欲要進入也能及時發(fā)揮監(jiān)視、管控的作用。

安設在旅客安檢通道，和安檢信息系統(tǒng)建設聯(lián)動關系，實現對乘客身份信息的整體性審核[8]。

和公安部門網上追逃系統(tǒng)相結合，合理應用人臉識別研判技術的優(yōu)越性、精確、有效的開展追逃工作。

人臉識別研判技術在商業(yè)銀行中的應用

安全防控類的應用情景：在動態(tài)化場景中實現對多個移動目標的實時監(jiān)控，是銀行機構安防工作的重難點。例如，為實現對營業(yè)場所人員影像的有效控制，保證營業(yè)場所各項業(yè)務運行過程的安穩(wěn)性。利用人臉識別判別技術，能實現對銀行內部環(huán)境的“偽裝式識別”，針對面部遮擋（例如佩戴墨鏡、口罩）的人員，系統(tǒng)能智能化的與警方數據庫內身份數據信息進行對比分析，若發(fā)現異常狀況，則會在短時間內開啟黑名單預警機制或推行聯(lián)網報警措施。

ATM機智能識別報警。在ATM等自助設備應用的環(huán)境中，人臉識別研判技術依然有廣泛應用，且取得了不錯的應用效果。例如，在ATM內安置攝像頭去辨識取款人身份，和銀行卡所有人信息進行比對，以減少或規(guī)避盜刷現象。

大數據時代下人臉識別研判系統(tǒng)的設計與實現方法

科學布設人像感知網網絡

人像感知網網絡在建設過程中，以城市路網、空間興趣位點、治安形勢特征、人員活動與犯案規(guī)律等為依托，在重點區(qū)域、重點單位的人員通道周邊增設人臉卡口，其功能是對過往行人進行整體辨識與布控預警，達到對城市內出行人員的數據收集、軌跡追蹤的一張結構與功能完善的防控網絡體系。

處于前端人像感知網絡是由不同情景科學布設的人臉抓拍單元構成，功能以收集前端過往行人相關數據信息為主。在人像感知網網絡建設過程中，常用的技術類型有：

人像前端采集技術

人臉抓拍單元結合深度學習技術、集合人臉抓拍算法的人臉抓拍設備設施，在前端能夠實現動態(tài)化辨識、抓拍并獲取與人臉特征相關的信息，以人臉圖片流為載體直接傳導至人臉管理平臺。抓拍算法與前端攝像機之間建設聯(lián)動關系，和前端攝像機共同快捷的調整人臉區(qū)域曝光、人臉圖像質量等指標，能夠統(tǒng)一、規(guī)劃的傳導出人臉圖像，進而利用抓拍算法的前置功能，將后端服務器性能壓力將至最低水平，在服務器應用與整體成本投入方面更體現出經濟性特征。

視頻流人臉采集技術

合理應用現建的視頻監(jiān)控，針對現代城市建設與發(fā)展過程中高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)安裝時，盡量選擇角度、光線等環(huán)境優(yōu)良的位點進行，針對其傳導出的視頻流進行人臉云分析，在對人臉圖片相關信息整體解讀后，將其推送到人臉管理平臺為后端應用提供必需信息。采用增設后端服務器的形式，靈活選擇現有視頻監(jiān)控位點，實時調整調配服務器中的抓拍能力；與此同時，還能對離線視頻的人臉特征信息進行整體解析。

前端智能化分析為人臉識別系統(tǒng)中的關鍵技術，其是應用最新建設的人像感知網，科學配置人臉、人體抓拍單元，針對現場行人過往畫面具有實時采集的功能，同時針對畫面內的人臉、人體特征能進行結構性（圖2為人臉面部特征示意圖）?？茖W創(chuàng)建人像感知網絡是增強人臉識別研判系統(tǒng) 城市公共安全立體化防控能力的主要支撐。

▲圖2 人臉面部特征示意圖

大數據智能解析存儲功能的達成

視頻圖像大數據的推廣應用，是后續(xù)幾年中城市建設發(fā)展的重要趨向之一，采取怎樣的方法手段才能實現對城市海量視頻、圖片中出現的人員的結構性分析，獲取具有實用價值的信息數據，協(xié)助安全部門在短時間內迅速鎖定嫌疑人的活動范圍，明確嫌疑人的具體身份信息與出行路線，是國內城市立體化防控體系建設過程中的重難點，也是突破點。大數據智能解析存儲主要由云解析系統(tǒng)、人像資源庫兩大部分構成：

云解析系統(tǒng)：人臉圖片云識別服務器、視頻流人臉分析服務器是本系統(tǒng)的主要構成。云端解析通常是指在中心布設云解析系統(tǒng)，利用人臉辨識、分布式測算、CPU+GPU 混合處理等技術類型，實現對視頻流人臉的云分析、人臉圖片云分析的功能，能夠沖破傳統(tǒng)技術在人臉數據分析、數據信息挖掘等方面的局限性。視頻流人臉云分析的作用是對前端推送的視頻進行自動化解析，并在視頻觸發(fā)方法的支撐下，對每一幀圖像內的過往行人的人臉進行較全面的檢測、抓拍，獲取視頻監(jiān)控中人臉圖片信息；人臉圖片云分析的功能是對人臉圖片進行特征辨識與建設人臉模型，提升對圖片中信息資源挖掘的深度性。

人像資源庫由大數據平臺、云存儲構成與功能實現：即在大數據、云存儲技術等支撐下，在中心規(guī)劃人像資源庫，進而實現對大批量結構化數據的統(tǒng)一處理存儲，結構化數據類型以人臉圖片類非結構化數據、人臉模型類半結構化數據及人臉特征屬性、索引等為主，且能為相關人員提供迅速的數據比對分析、實現對數據相關信息資源的深度挖掘，為安全業(yè)務處理與決策方案編制提供數據支撐。

人像資源庫有實時抓拍人像庫、黑名單庫、靜態(tài)人像庫等之分。實時抓拍人像庫的功能以存儲人臉抓拍單元收集到的人臉圖片、屬性等數據信息為主；黑名單庫存儲對象是安全在逃人員、案件嫌疑人等的人臉圖片、特征等數據；靜態(tài)人像庫存儲對象以二代身份證、常駐人口等業(yè)務庫的人臉圖片、身份特征信息等為主。

結束語

結合人臉特征闡述信息、人臉模型、安全業(yè)務資源等多樣化數據信息，在大數據、云計算等技術的支撐下，建設人臉識別研判系統(tǒng)，通過前端收集感知、后端智能化解析，并在人臉識別研判技術的支撐下，實現對傳統(tǒng)安全管理模式的有效扭轉，建設健全雙向互動管理模式，從以往的線下偵查轉向線上線下整合的應用形式。在人臉識別研判技術幫襯下，能夠在高容量的數據庫中，快速篩選出具有現實價值的數據信息，明確可疑對象，提升人臉數據查找工作效率，優(yōu)化城市安全管理效果。