王海斌

自2004年公安部開始實(shí)施“平安城市建設(shè)”至今，數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的智能視頻監(jiān)控體系日益完善。從這些安防監(jiān)控體系獲取了海量的視頻、圖像信息，如何從獲取的海量安防數(shù)據(jù)中挖掘提取出有意義的情報和信息，是大數(shù)據(jù)安防領(lǐng)域研究的一個難點(diǎn)。

人臉識別技術(shù)是一種有效的身份識別技術(shù)，從圖像或視頻中人的臉部特征信息提取出有效的用于判別的特征，達(dá)到身份識別的功能。隨著深度學(xué)習(xí)理論的發(fā)展，現(xiàn)在的人臉識別準(zhǔn)確率已經(jīng)超過99%，比肉眼更加準(zhǔn)確。人臉識別技術(shù)的成熟發(fā)展，給相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用帶來了巨大的推動作用。

大數(shù)據(jù)安防時代的來臨，給人臉識別技術(shù)的應(yīng)用帶來了極佳的環(huán)境和機(jī)遇。大數(shù)據(jù)安防下，以面部信息為代表的海量數(shù)據(jù)信息不斷產(chǎn)生。人臉識別因其具有非接觸、非侵?jǐn)_、友好、直觀、快速、簡便、可擴(kuò)展性等優(yōu)點(diǎn)，通過人臉識別技術(shù)的應(yīng)用，可以高效、準(zhǔn)確地提取信息，解放了大量的人力物力，是大數(shù)據(jù)安防領(lǐng)域的一次革新。通過人臉識別技術(shù)和大數(shù)據(jù)挖掘、分析處理技術(shù)，為破案、安防提供有效的技術(shù)支持。在大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn)下，如何提高安防系統(tǒng)的智能化和信息化，是大數(shù)據(jù)背景下安防工作面臨的一個重要問題。

大數(shù)據(jù)安防下人臉識別應(yīng)用面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)

人臉數(shù)據(jù)庫容量日益增大

隨著平安城市建設(shè)的發(fā)展，戶政管理、出入境、機(jī)場、飛機(jī)場、地鐵站等公共場合智能視頻監(jiān)控設(shè)備的不斷投入，需要全國整個安防體系的聯(lián)動，基于此的人臉識別技術(shù)，處理的數(shù)據(jù)庫容量巨大。如何對這些海量數(shù)據(jù)高效地存儲、檢索、匹配，以及如何及時響應(yīng)各個單位、部門的不同查詢請求任務(wù)，是大數(shù)據(jù)安防系統(tǒng)的關(guān)鍵。

視頻數(shù)據(jù)的日益主導(dǎo)地位

隨著全國數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的智能視頻監(jiān)控體系的日益完善，以視頻為代表的流式數(shù)據(jù)占據(jù)了安防數(shù)據(jù)的核心，提高面向視頻數(shù)據(jù)的人臉識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效的識別和反饋，是提高大數(shù)據(jù)安防效率的一條重要途徑。然而，由于光線不足、角度不好、影響物遮擋等一系列因素，無法從監(jiān)控視頻中提取出有效的人臉特征信息，導(dǎo)致人臉識別技術(shù)的效率很低，給相關(guān)技術(shù)的發(fā)展帶來了巨大的阻礙。

人臉圖像來源缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)

依托于“金盾工程”的發(fā)展，公安部已經(jīng)成功建立了八大工程信息庫，為人臉識別技術(shù)在大數(shù)據(jù)下的安防應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。然而，由于各個信息庫的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，人臉數(shù)據(jù)的質(zhì)量差異較大，如何從不同資源庫中提取出有效的信息，實(shí)現(xiàn)跨平臺、跨模態(tài)的數(shù)據(jù)處理，是大數(shù)據(jù)安防下的人臉識別研究的關(guān)鍵內(nèi)容。

人臉識別技術(shù)自身的缺陷

人臉識別技術(shù)容易受到光照、姿態(tài)、裝飾、年齡等的影響，也容易受到一些假體攻擊，這些問題是人臉識別技術(shù)發(fā)展仍需解決的難題。如何研究更好的人臉識別技術(shù)，抑或研究更好的數(shù)據(jù)采集策略避開這些缺陷，是大數(shù)據(jù)安防下人臉識別技術(shù)的一大挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)安防下的人臉識別技術(shù)應(yīng)用

人臉識別系統(tǒng)是由人臉圖像采集、圖像預(yù)處理、人臉特征提取、數(shù)據(jù)庫匹配識別這幾項(xiàng)組成。大數(shù)據(jù)時代結(jié)合云計算平臺，部署多種智能算法，提升了人臉識別算法的性能，加速了安防工作的高效運(yùn)行。人臉識別技術(shù)在安防領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用主要包括以下幾部分：

1vs1身份確認(rèn)

1vs1身份確認(rèn)是驗(yàn)證采集的個人圖像信息和存儲的個人圖像信息或證件進(jìn)行比對，判斷是否為同一個人。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)支付技術(shù)的飛速發(fā)展，人臉識別在個人支付安全上有了新的應(yīng)用。2015年3月17日，在德國漢諾威電子展的開幕儀式上，馬云展示支付寶的人臉識別技術(shù)“SmiletoPay”，刷臉支付從此拉開序幕。刷臉支付的核心是1vs1的人臉識別，通過提前將人臉的數(shù)據(jù)存放在移動設(shè)備中，支付時通過人臉識別的匹配，達(dá)到安全的刷臉支付。

在一些需要核實(shí)身份證或有效證件是否為同一人的場景，比如：火車站、銀行、賓館、一些事業(yè)單位、個人安全設(shè)備等，需要對個人身份進(jìn)行確認(rèn)，這些人臉識別的應(yīng)用很廣泛。

1vsN靜態(tài)庫檢索

1vsN靜態(tài)庫檢索身份是驗(yàn)證采集的個人圖像信息和數(shù)據(jù)庫樣本的圖像信息進(jìn)行對比，判斷是否在數(shù)據(jù)庫中。

這類應(yīng)用核心是數(shù)據(jù)庫樣本的人臉數(shù)據(jù)的預(yù)先建立，比如全國普通公民身份證的圖像數(shù)據(jù)庫，城市中常住人口、暫住人口的圖像數(shù)據(jù)庫，學(xué)籍、軍籍的圖像數(shù)據(jù)庫等，人臉數(shù)據(jù)庫采集的質(zhì)量對整個人臉識別過程的精確度有著很大的影響。

在圖像數(shù)據(jù)庫建成之后，通過輸入采集的人臉圖片，判斷是否在數(shù)據(jù)庫中，檢索出相似的個體，進(jìn)而獲取其他關(guān)聯(lián)信息。

1vsN動態(tài)庫檢索

1vsN動態(tài)庫檢索身份是驗(yàn)證特定的個人圖像信息和視頻為代表的檢測庫中的圖像信息進(jìn)行對比，判斷是否在檢測庫中。

這類應(yīng)用核心是從檢測庫中圖像信息的提取，通過對特定場景中數(shù)據(jù)的實(shí)時采集，獲取抓拍的圖片、視頻庫，輸入待驗(yàn)證的個人圖像，檢測是否出現(xiàn)，并給出出現(xiàn)的時間范圍和對應(yīng)的地點(diǎn)信息，結(jié)合模式識別、地理分析、預(yù)測等技術(shù)，實(shí)時地給出特定目標(biāo)的信息和預(yù)測。

隨著人臉識別技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的安防工作面臨著新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。人臉識別技術(shù)提升了社區(qū)、金融、交通等領(lǐng)域的安防工作，但人臉識別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍存在很多問題，面臨著很多約束。如何更好地在各種實(shí)際安防場景中使用人臉識別技術(shù)，研究更好的人臉識別系統(tǒng)，是大數(shù)據(jù)安防領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。endprint