深圳人證合一閘機(jī)品牌|人證合一軟件系統(tǒng)具有哪些特點-捷智云智能 

概述:深圳人證合一閘機(jī)品牌|人證合一軟件系統(tǒng)具有哪些特點-捷智云智能云集了眾多的智能人證合一軟件系統(tǒng),人證合一軟件系統(tǒng)廠家供應(yīng)商,采購商,制造商。這是廣東人證合一閘機(jī)品牌|人證合一軟件系統(tǒng)具有哪些特點
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人身份確認(rèn)是社會較為普遍的基本需求,自古以來面相是確定人身份的重要依據(jù)。計算機(jī)人臉識別技術(shù)是一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),迄今為止計算機(jī)人臉識別的準(zhǔn)確性依然受到光照條件、人臉的姿態(tài)、表情等因素的影響[1]。相比指紋、虹膜等生物特征的身份鑒別技術(shù),人臉圖像信息的獲取可以在非合作條件下完成,因此該技術(shù)在公安業(yè)務(wù)中的應(yīng)用需求非常大。近年來,隨著深度學(xué)習(xí)等新理論和方法的突破,人臉識別技術(shù)的準(zhǔn)確性有了大幅度提升,在公安業(yè)務(wù)應(yīng)用中的巨大潛力有待于挖掘。

當(dāng)前,國內(nèi)多家公司都圍繞公安業(yè)務(wù)需求推出了人臉識別產(chǎn)品[2],能在一定范圍內(nèi)取得了很好的效果,使大規(guī)模部署應(yīng)用成為可能。因此,如何依托現(xiàn)有成熟的人臉?biāo)惴ǎ瑢⒎稚⒉杉娜四様?shù)據(jù)聯(lián)動共享,并進(jìn)行綜合研判分析,全面發(fā)揮人臉識別技術(shù)的作用,是公安機(jī)關(guān)應(yīng)該研究思考的問題,本文重點闡述了人臉識別技術(shù)與公安實戰(zhàn)需求、公安業(yè)務(wù)應(yīng)用環(huán)境、應(yīng)用流程融合的研究情況。

一、人臉識別應(yīng)用需求分析

(一)人臉識別的實現(xiàn)流程

人臉特征與指紋、DNA等一樣是與生俱來的獨特特征,具有難以偽裝的特點。從公安業(yè)務(wù)實踐來看,相比衣著等外貌特征,人臉特征具有相當(dāng)?shù)姆(wěn)定性。

計算機(jī)人臉識別系統(tǒng)包括人臉身份注冊和人臉身份識別兩個過程[4],如圖1、圖2所示。前一個過程是將已知的人臉圖像記錄在案的過程,后一個過程是根據(jù)現(xiàn)場采集的人臉照片從記錄在案的人臉圖像中找到最為接近的一個或幾個。一般來說,注冊和識別兩個過程又都可以分為:

·人臉檢測:從照片中確定人臉部分的準(zhǔn)確位置;

·預(yù)處理:將姿態(tài)、光照等影響系統(tǒng)識別的因素降到最低;

·特征提。豪萌四樧R別算法提取可以表示人臉獨特性的數(shù)據(jù);

·特征建庫:將注冊人臉的特征數(shù)據(jù)構(gòu)成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫,以便識別應(yīng)用;

·特征比對:利用特征數(shù)據(jù)之間的相似性確定采集到的人臉對應(yīng)的身份。

人臉圖像采集的方式目前可以非常靈活,如有從派出所標(biāo)準(zhǔn)二代身份證相片讀取、從監(jiān)控視頻提取或從人臉抓拍攝像機(jī)獲取的人臉圖像,甚至利用智能手機(jī)攝像頭拍照等各種獲取人臉圖像的方式。前面已經(jīng)談到,人臉圖像的質(zhì)量是影響系統(tǒng)識別性能的關(guān)鍵因素,因此在人臉圖像采集階段應(yīng)當(dāng)盡可能的排除光照、姿態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)條件的差異。

(二)人臉識別的公安應(yīng)用分析

根據(jù)公安業(yè)務(wù)對身份識別的應(yīng)用場景,人臉識別技術(shù)可以在以下情況下發(fā)揮重要作用。

1.街面巡控排查

在公安民警的日常巡邏辦案中,利用隨身配備的警用PDA、智能手機(jī)等終端設(shè)備采集人臉,于后臺人臉數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)程比對,核實人員身份。

2.人證合一檢驗

利用證件照片或者存儲在電子證件內(nèi)部的人臉特征與持有者持有的的證件現(xiàn)場照片進(jìn)行比對,以判定持有者持有的是否為真?捎糜陔娮幼C件自助通關(guān)、身份證件防偽鑒別。

3.一人多證比對

發(fā)現(xiàn)同一自然人持有多個有效身份證件的違規(guī)行為。

4.嫌疑人身份比對

利用案件偵破中從證件、監(jiān)控畫面、相關(guān)照片中提取的人臉圖像,與嫌疑人人臉資料庫比對,可以有效甄別犯罪嫌疑人以及有效信息,協(xié)助破案。

5.布控預(yù)警

由于交通的不斷便利,使得人員流通量越來越大,單靠人為的布控排查顯然已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)在的公安工作,利用在公共場所安裝人臉識別系統(tǒng)既能起到威懾作用,又能及時識別重點人員并報警,提高民警工作效率。

6.司法人臉鑒定

在刑事司法鑒定中,可以使用在犯罪現(xiàn)場監(jiān)控錄像中獲得的視頻圖像與嫌疑對象進(jìn)行人臉同一鑒定;在民事訴訟中,可以對檢材中的人臉與樣本照片或某人進(jìn)行同一鑒定,從而判斷檢材中的人臉與樣本照片是否同一或檢材中的人臉是否就是某人。

(三)人臉識別的公安應(yīng)用運行環(huán)境

人臉識別技術(shù)在公安應(yīng)用的運行環(huán)境主要包括多網(wǎng)絡(luò)承載、跨區(qū)域網(wǎng)絡(luò)、跨網(wǎng)絡(luò)邊界等網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境和計算環(huán)境。具體來講,人臉識別的前端采集設(shè)備如監(jiān)控攝像機(jī)、人臉抓拍攝像機(jī)等依托于公安視頻監(jiān)控專網(wǎng)。手機(jī)、PAD大都依托于專用移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,而嫌疑人人臉數(shù)據(jù)庫等一般部署在公安業(yè)務(wù)專網(wǎng)上。而人臉比對引擎運所需的計算資源則位于公安內(nèi)部網(wǎng)中。人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)的建設(shè)必須考慮三個網(wǎng)絡(luò)的通信能力、接入要求及公安應(yīng)用系統(tǒng)的安全要求。

二、人臉識別系統(tǒng)多層級部署架構(gòu)

(一)人臉識別應(yīng)用關(guān)鍵點或難點

人臉識別技術(shù)能否在公安業(yè)務(wù)中取得較好的應(yīng)用效果有兩個關(guān)鍵的因素。作為一種生物特征識別技術(shù),人臉識別相比于指紋等其它類型的技術(shù)具有算法開發(fā)難度大,準(zhǔn)確率低的特點。因此制約人臉識別應(yīng)用的基礎(chǔ)因素是算法是否優(yōu)秀,這是一個學(xué)術(shù)研究的前沿問題。近幾年來各大廠商所提供的算法都能實現(xiàn)較高的識別率,能基本滿足應(yīng)用需求。因此,在一定的算法基礎(chǔ)條件下能否取得較好的應(yīng)用效果就首先受制于實際系統(tǒng)圖像采集能否滿足算法需求,且做到統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn);其次是系統(tǒng)應(yīng)用流程能否限度的符合業(yè)務(wù)應(yīng)用邏輯,充分發(fā)揮各算法的長處。

(二)解決跨區(qū)域共享人臉數(shù)據(jù)思路

X省公安開展人臉比對分析系統(tǒng)建設(shè),是在充分調(diào)研當(dāng)前主流人臉識別算法提供商所提出的公安解決方案的基礎(chǔ)上,優(yōu)選若干代表性算法,盡可能實現(xiàn)對主流算法的兼用和融合應(yīng)用。根據(jù)前述分析,我們重點抓住統(tǒng)一圖像采集技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和優(yōu)化多級人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)的架構(gòu)兩個方面的工作,以取得盡可能符合實戰(zhàn)要求的應(yīng)用效果。

在人臉采集規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)化方面,系統(tǒng)采用前端抓拍和后端截取人臉照片兩種方式。每種采集方式都根據(jù)現(xiàn)有公安業(yè)務(wù)中收集比對目標(biāo)底庫時的成像特點,設(shè)計前端攝像機(jī)的架設(shè)角度,選擇適當(dāng)?shù)臄z像機(jī)機(jī)鏡頭配置,并根據(jù)現(xiàn)場條件適當(dāng)部署補(bǔ)光設(shè)備。同時,針對不同類型部署場所的特點,總結(jié)形成統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)以確保圖像質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化。

針對第二點,重點設(shè)計了人臉數(shù)據(jù)及信息跨區(qū)域共享流程。人員跨地區(qū)流動特性決定了公安業(yè)務(wù)中人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)能夠聚合跨時空區(qū)域的人臉數(shù)據(jù),為此,在涉及固定前端抓拍、移動終端圖像采集和遠(yuǎn)程匹配的基礎(chǔ)上,重點設(shè)計了人臉信息的動態(tài)記錄匯聚流程、跨區(qū)域布控及預(yù)警消息推送流程等,形成既支撐后臺集中人臉比對分析研判又支撐移動終端的圖像采集和遠(yuǎn)程比對的實用功能。

(三)多層級部署架構(gòu)技術(shù)思路

X省公安人臉應(yīng)用系統(tǒng)作為視頻資源綜合服務(wù)平臺的子系統(tǒng),建立了以省級數(shù)據(jù)匯聚分析為中心的省、市、縣三級人臉應(yīng)用體系。依托于公安內(nèi)外網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)共享平臺,整合接入人臉卡口攝像機(jī)、移動人臉圖像采集終端、人證比對圖像采集設(shè)備、視頻流人臉圖像采集設(shè)備等系列前端,對接各級視頻圖像服務(wù)總線,該總線包括人臉的存儲服務(wù),級聯(lián)服務(wù)和對接服務(wù),實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的級聯(lián)匯聚。

X省公安人臉應(yīng)用體系是一個全省范圍的應(yīng)用架構(gòu)體系,體系中涉及采集、識別、比對、傳輸、分析等環(huán)節(jié),為增強(qiáng)人臉比對實戰(zhàn)應(yīng)用的效果,前端數(shù)據(jù)采集擴(kuò)大到了人像(主要為后期開展人體、步態(tài)等識別比對提供預(yù)留接口,因此本文所指的人像可狹義指人臉對象),整個系統(tǒng)的主要邏輯模塊包括:人像圖像采集前端系統(tǒng)、動態(tài)人像預(yù)警模塊、靜態(tài)人像比對模塊、動態(tài)庫級聯(lián)下發(fā)模塊、靜態(tài)庫級聯(lián)下發(fā)模塊、人像采集級聯(lián)入庫模塊和人臉數(shù)據(jù)(特征)庫等。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

1.視頻傳輸流

省市縣各級視頻圖像共享平臺需通過GB/T 28181-2016協(xié)議將人臉相關(guān)視頻經(jīng)過人臉級聯(lián)網(wǎng)關(guān)推送至上級共享平臺,視頻存儲在各級視頻專網(wǎng)視頻圖像資源池中。

 2.信令數(shù)據(jù)傳輸流

省市縣各級視頻圖像服務(wù)總線通過視圖庫級聯(lián)接口、視圖庫服務(wù)接口實現(xiàn)人臉圖像及人臉圖像附加信息的級聯(lián)匯聚或同步;動態(tài)人臉比對系統(tǒng)需開發(fā)支持視圖庫采集接口,對接視頻專網(wǎng)視頻圖像服務(wù)總線,實現(xiàn)人像圖像相關(guān)錄像、人像圖像、人臉圖像及人臉圖像附加信息智能分析,并推送至公安信息網(wǎng)內(nèi)視頻圖像服務(wù)總線進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、應(yīng)用;同時各級共享平臺采用GB/T 28181-2016協(xié)議實現(xiàn)視頻實時推送至公安聯(lián)網(wǎng)平臺。

 3.人臉采集入庫流程

前端采集到的視頻統(tǒng)一匯聚至共享平臺,人臉圖片及人臉圖像附加信息匯聚至各級視頻圖像服務(wù)總線中。

4.動態(tài)庫級聯(lián)匯聚流程

區(qū)縣和州市動態(tài)人像比對系統(tǒng)采用視圖庫采集接口實現(xiàn)動態(tài)庫的推送,統(tǒng)一進(jìn)入各級公安信息網(wǎng)內(nèi)視頻圖像服務(wù)總線中進(jìn)行整合。

公安信息網(wǎng)內(nèi)各級視頻圖像服務(wù)總線采用視圖庫級聯(lián)接口實現(xiàn)人臉動態(tài)庫的整合和匯聚,各級向上推送至上級視頻圖像服務(wù)總線。

5.動態(tài)人臉預(yù)警模

為能夠順利推行人臉應(yīng)用平臺的省市縣三級平臺建設(shè)和聯(lián)網(wǎng)服務(wù)應(yīng)用,X省省公安廳在調(diào)研技術(shù)解決方案,并吸收相關(guān)省市公安機(jī)關(guān)的應(yīng)用經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,將應(yīng)用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)作為在狠抓建設(shè)落實的保障條件,為此,依據(jù)公安部公安視頻圖像信息應(yīng)用系統(tǒng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),研究出臺了《X省公安視頻監(jiān)控圖像應(yīng)用體系技術(shù)規(guī)范(試行)- 第3部分 人像應(yīng)用體系技術(shù)要求》、《X省公安動態(tài)人像布控對接協(xié)》、《X省公安人像信息匯聚對接協(xié)議》等多份標(biāo)準(zhǔn)化文檔,確保人臉服務(wù)平臺建設(shè)的技術(shù)接口統(tǒng)一,保障了跨域人臉識別應(yīng)用的實現(xiàn)。2017年1月至9月間,X省利用此架構(gòu)體系提供人臉比對服務(wù)105612次,比中對象764人,抓獲犯罪嫌疑人436人,協(xié)破案件858起,形成了一批可復(fù)制、可推廣、可借鑒的經(jīng)驗,應(yīng)用效果顯著。

參考文獻(xiàn):

[1] 李武軍,王崇駿,張煒,等.人臉識別研究綜述[J].模式識別與人工智能,2006,19(1):58-66.

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[4] 白斯日古楞.人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].東北大學(xué), 2011.

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