人脸识别解决方案.docx
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人脸识别解决方案.docx
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人脸识别解决方案
人脸识别系统
解决方案
目录
1背景概述3
2需求分析4
3方案特点4
4设计依据5
5设计理念6
5.1智能检索6
5.2智能分析6
6系统原理7
7系统架构8
7.1前端人脸相机采集9
7.2智能人脸比对10
7.3客户端业务呈现10
7.4人脸图片及存储11
8系统功能11
8.1动态人脸识别黑名单报警11
8.2静态人员身份查询12
8.3人员轨迹分析展现12
9架设建议13
1背景概述
目前传统视频监控系统有很多不足。
安全工作人员(监控人员)必须通过紧盯屏幕的方式对监控画面进行人工监视,否则就只能出了事故后再去查询监控录像找寻线索。
而希望通过图像输出自动得到有价值的信息是很困难的:
目前广泛应用的摄像机监控通常只是用于事后的取证,它损失了图像的基本价值(一个动态的、实时的媒质),就如同把直播变成录像一样。
而这种应用与人们对视频系统真正需求是有差距的。
具体问题如下:
●监控人员的注意力不能长时间集中
面对如此多的监控图像,往往由于监控人员的一个疏忽就错过了将事故消除在萌芽阶段的机会。
●无法实现对每一路视频的监控
很少有视频监控系统会按照1:
1的比例为监控摄像机配置监视器,大多采用轮询播放的方式显示在监视器上,在大部分情况下,视频源的视频画面并没有被安全人员看到,很可能在这些时间内就有值得注意的异常现象出现。
而由于安全人员并未当场发现并处理,很多时候都只能通过事后查验录像时才能查找到相应的视频段。
这是由于监控视频源的海量数据造成的矛盾。
●数据分析困难
传统视频监控系统缺乏智能因素,录像数据无法被有效的分类存储,最多只能打上时间标签,数据分析工作变得非常耗时,很难获得全部的相关信息。
●被动监控
目前的监控系统大部分情况下都仅起到一个“录像”的工作,即将一段时间内的视频录制下来,异常情况甚至于突发事故已经发生之后,再进行事后的查验,但此时损失和影响已经造成,无法挽回,完全是一种“亡羊补牢”式的“被动监控”。
经过近十年的发展,监控产品数字化已经非常成熟,进而推动安防产业向网络化、智能化、集成化发展。
随着安防产品技术水平的提升,安防行业呈现出以下发展趋势:
1、高清化发展迅速,前端图像数据采集由模拟摄像机向高清数字摄像机发展,由于高清相对于标清格式在图像解析度方面有着明显的提高,从“看得见”变到“看得清”,能极大的提高客户的使用效果。
2、智能化渐进实用,从“看得清”到“看明白”,是另外一个发展方向。
经过多年的努力,视频智能分析的一些功能,正在逐步进入实用化,典型的有车牌辨识、入侵检测、人流量统计、人脸检测与辨识等。
人脸辨识治安卡口系统是用来作为嫌疑犯侦查的一种工具,它实现了对监测区域内人员的实时监测与辨识,提取人员的人脸特征作为黑名单比对和布控、以及对嫌疑人员的身份确认、嫌疑人员的行动轨迹分析,在提高公安侦查的快速高效能力上,人脸辨识治安卡口系统发挥着重要的作用。
2需求分析
人脸识别系统的建设需求主要有:
1、可提取出监测区域内人员的人脸特征信息;
2、可做黑名单比对和布控;
3、对嫌疑人员的身份确认;
4、可查询/分析嫌疑人员的行动轨迹。
3方案特点
人脸识别是宇视新一代的智能解决方案,具有人脸检索和人脸卡口黑名单布控等功能。
前端摄像机主要负责对人脸进行识别抓拍,通过人脸评价算法筛选出最佳人脸图片上传至人脸分析服务器;人脸分析服务器对摄像机上传的最佳人脸图片进行人脸特征分析,提取相应的人脸信息,并将最佳人脸图片及人脸特征数据进行存储,后对照内部储存的人脸信息库进行筛查比对,根据要求进行相应联动告警。
人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
解决方案具有如下特点:
∙非强制性:
用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”。
∙非接触性:
用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像,无侵犯性,容易被接受。
∙并发性:
在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
∙方便、快捷、强大的实时追踪能力,符合人类识别习惯,交互性强。
∙性价比高:
人脸比对技术不需要特别昂贵的设备,仅仅需要普通的PC、人脸服务器和图像采集设备(IPC)即可。
∙可同时支持多路相机:
可支持多路相机进行抓拍比对。
除此之外,还符合视觉特性,“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
4设计依据
✧《中华人民共和国公共安全行业标准》GA/T70-94/T74-94
✧《安全防范工程程序与要求》GA/T75-94
✧《安全防范系统验收规则》GA308-2001
……
5设计理念
5.1智能检索
1.在人脸检测/捕获现实的技术条件下,在开放环境中,着眼于对人员(脸部)的有效检测和捕获,确保人员(脸部)捕获率高。
2.高清智能摄像机产生的海量图像数据,通过算法的实时处理,只输出含有人员(脸部)的图片,减少传输的压力,对现场情况查询时不必查看空闲时段,实现了智能检索。
3.海量数据的实时处理,提取尽可能多的人员(脸部)有效信息,服务治安和刑侦。
5.2智能分析
1.人脸采集:
经前端智能摄像机筛选后的人脸图像数据,通过传输网络,传送至监控中心,将接收的数据存入数据库,并可按照相应的查询条件进行查询操作;对接收的人脸图进行特征提取。
2.黑名单比对:
将黑名单中的人员照片与采集的人脸图进行比对,将比对结果输出。
3.身份辨识:
对指定的人脸图与黑名单或照片库进行查询比对,确定人员身份。
4.人员行动轨迹分析:
通过对各前端设备采集数据的比对及分析,可分析特定人员的行动轨迹。
系统简介
人脸识别系统是一套专门针对出入治安卡口的人员进行监控的系统,是视频分析、运动跟踪、人脸检测和识别技术在视频监控领域的全新综合应用。
系统通过在前端部署安装摄像机设卡,对经过卡口的人员进行人脸抓拍。
前端摄像机将抓拍到的人脸图片通过计算机网络传输到监控中心的数据库进行数据存储,并与人脸名单库进行实时比对,获取身份信息,当发现可疑人员时,系统自动报警。
系统集高清人脸图像的抓拍、传输、存储,人脸特征的提取和分析识别、自动报警和联网布控等诸多功能于一身,并具有强大的统计与报表查询等后台数据处理功能及强大的通信、联网功能,可广泛应用于重要关卡的行人监控。
6系统原理
人脸识别系统具有先进的视频人脸检测/捕获、比对/辨识、查询/分析等功能,前端高清智能摄像机采集高清现场图像,将筛选后的人脸图像上传监控中心;后端监控中心系统扫描图像获得人脸区域位置信息,规格化人脸图像并提取最佳人脸描述特征,用当前特征模板与特征库中模板作逐一比对,获得相似度最高的序列模板库图像,显示对比结果,提供查询/分析等功能。
图6-1人脸抓拍流程图
图6-2人脸对比识别流程图
7系统架构
人脸识别系统由前端(采集、传输设备)和后端(监控中心)两部分组成。
前端设备含:
高清智能摄像机、、防护罩、传输设备等。
后端系统含:
视频管理管理平台、人脸比对/识别服务器、存储设备、客户端。
系统通过传输网络进行连接。
系统结构示意图如下:
7.1前端人脸相机采集
前端摄像机主要负责对人脸进行识别抓拍,通过人脸评价算法筛选出最佳人脸图片上传至人脸分析服务器。
1宇视前端人脸检测器采用高清逐帧检测/跟踪技术,自动扫描(检测)监测区域内的人员,使用高效的人脸检测算法,配合先进的目标融合、决策策略,实时定位出其中含人脸信息的区域,实现智能化的实时人脸检测、捕获、筛选。
功能特点:
⏹采用状态辨识机理减少复杂背景的干扰。
⏹可检测左右旋转≤30°,上下旋转≤15°的人脸。
⏹人脸检测/捕获率高。
⏹对1080P视频,可检测宽度60像素以上的人脸。
⏹准确地人脸跟踪,为每人抓拍多张照片,并通过跟踪滤除人脸误报。
7.2智能人脸比对
人脸分析服务器对前端智能摄像机上传的最佳人脸图片进行人脸特征分析,提取相应的人脸信息,并将最佳人脸图片及人脸特征数据进行存储,后对照内部储存的人脸信息库进行筛查比对,根据要求进行相应联动告警。
人脸图片的处理主要包括图像预处理、图像特征提取、图像匹配和识别等步骤。
功能特点:
1、支持多种格式的人脸图像数据输入。
2、人脸尺寸不小于80×80像素。
3、实现数据库数据的批量导入,实现比对结果的批量输出。
4、匹配精度可根据需要设置。
7.3客户端业务呈现
客户端可以导入人脸数据、下发人脸检索任务以及实现黑名单布控。
客户端下发人脸检索任务后,人脸比对服务器通过处理,将结果返回给客户端,包括人员图片、人员ID以及相似度等信息。
客户端配置好黑名单布控比对任务后,人脸比对服务器会将抓拍到的信息以及告警信息存入数据库,客户端从数据库读取信息,将抓拍的人脸信息和黑名单告警信息呈现给客户。
7.4人脸图片及存储
人脸识别服务器可将前端相机抓拍的人脸图片和对比结果导入到指定的存储位置(IPSAN、CDS云存储等存储介质),在Web客户端界面可以查询特定时间段内的全部过人图片及历史人脸对比结果。
8系统功能
8.1动态人脸识别黑名单报警
将前端捕获的人脸图像与黑名单中人员图像进行实时比对,动态更新黑名单中每个目标的“最”相似候选人列表,提供最有价值的信息(包括人员图片、人员ID以及相似度等信息)。
效果示意图
8.2静态人员身份查询
对前端上传图片中的指定人员的人脸图或其他途径采集到的指定人员的人脸图,与身份证照片大库进行比对,通过相似度比对确认该指定人员的真实身份,确定该指定人员是否具备确定为嫌疑人的条件。
效果示意图
8.3人员轨迹分析展现
将指定人员(嫌疑人)的人脸图像与各前端监控点的历史抓拍人脸信息进行比对,分析得出该指定人员的行动轨迹,对分析该指定(嫌疑)人员的行为提供有效的佐证,便于办案人员进行案情分析,获得有效的案情信息。
应用示意图
9架设建议
∙人像空间姿态要求:
平面旋转在-30°~30°内。
俯仰变化在-15°~15°内。
侧身旋转在-30°~30°内。
双眼需可见,没有被饰物、闪光遮挡,遮挡情况包括戴眼镜的人脸、下巴有遮挡的人脸、额头有遮挡的人脸,人脸不能有夸张的表情,背景须具备场景适应性。
∙光照要求
背景无强光,当背景有强光时,会出现逆光、黑脸,甚至会出现图像白色盲区。
光源需均匀,光线来源不均匀时会出现阴阳脸;光线不足时会出现图片过暗。
应用环境的光照条件要保证光线的均匀,亮度保持100lux左右为最佳的;当光照环境不符合要求时,要对场景加以改造,如增加LED辅助光源、闪光灯、柔光箱等(补光)措施,提高光照环境质量,以保证采集的照片质量。
∙用于人脸检索的照片需要采用手机配合式照片,图片格式为.jpg/png,人脸瞳距要求为60-80,人脸像素不小于80*80。
- 配套讲稿:
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- 关 键 词:
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