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        高校安全保衛(wèi)工作中人臉識別技術(shù)的應(yīng)用研究

        2021-01-10 23:43:27馬凱
        科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年8期
        關(guān)鍵詞:人臉識別特征檢測

        摘要:伴隨現(xiàn)代信息技術(shù)高速發(fā)展變遷,人臉識別技術(shù)日漸成熟完善,并被廣泛運(yùn)用在社會各領(lǐng)域,發(fā)揮著無法代替的作用。學(xué)校作為社會人口密集相對較大的場所,運(yùn)用傳統(tǒng)安保系統(tǒng)難以獲得理想效果?;诖朔N情況下,高校應(yīng)合理運(yùn)用人臉識別技術(shù),從最初維護(hù)學(xué)校穩(wěn)定及保證校園正常秩序逐漸發(fā)展成集人防、物防與技防為一體的安全防范體系,以期為師生營造安逸穩(wěn)定的校園氛圍。

        關(guān)鍵詞:高校安全保衛(wèi);人臉識別技術(shù)

        引言

        高校是學(xué)生求學(xué)進(jìn)程中不可缺少的教育場所,因?qū)W校人數(shù)龐大,內(nèi)部人員構(gòu)成繁瑣復(fù)雜,給安保工作帶來諸多挑戰(zhàn)。但是,將人臉識別技術(shù)運(yùn)用在學(xué)校安保工作中,可比較、分析人臉識別技術(shù)采集到的數(shù)據(jù),從而幫助相關(guān)工作者作出正確判斷,提高學(xué)校安全管理工作開展效率。

        一、人臉識別過程

        (一)圖像檢測

        所謂人臉圖像檢測,就是對收集的圖像與視頻是否可呈現(xiàn)正常人臉展開判斷,計算人臉圖像所處位置。一般來講,人臉圖像檢測主要有兩種方式,一種是靜態(tài)化人臉圖像,另一種是動態(tài)化視頻圖像。在對靜態(tài)化人臉圖像展開檢測時,人臉識別系統(tǒng)會迅速標(biāo)記出圖像中的人臉部分,如若未能檢測出人臉,識別系統(tǒng)會再次進(jìn)行人臉圖像收集。而對動態(tài)化視頻圖像展開檢測時,在人臉攝像頭固定監(jiān)測范圍可同時檢測數(shù)張人物,而人臉識別系統(tǒng)則會利用自身功能和優(yōu)勢自動劃出檢測的部分。

        (二)預(yù)先處理

        通過人臉識別系統(tǒng)所檢測的原始人臉圖像極易受到光線強(qiáng)度、攝像角度以及運(yùn)動模糊等多種因素影響,一般無法直接使用。而圖像預(yù)先處理就是消除人臉圖像中存在的無關(guān)信息和影響因素,降低不利因素對人臉圖像形成的干擾,從而為提取完整有用的人臉圖像特征奠定扎實(shí)基礎(chǔ)。此過程主要囊括變換人臉圖像的灰度、幾何校正、銳化以及直方圖均衡化等常規(guī)操作。值得注意的是,本環(huán)節(jié)的處理會對人臉識別效果產(chǎn)生一定影響,所以在具體實(shí)踐時,必須要注意保持人臉圖像的真實(shí)度和鑒別度。

        (三)提取特征

        人臉特征提取,是對預(yù)處理后的圖像展開特征建模。立足人臉識別技術(shù),其運(yùn)用的特征基本上可劃分為四種:其一,視覺特征;其二,像素統(tǒng)計特征;其三,圖像變換系數(shù)特征;其四,圖像代數(shù)特征。而人臉特征提取運(yùn)用的方法有兩大類,基于知識的方法和基于代數(shù)特征與統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法。人臉識別技術(shù)現(xiàn)有方法是把人臉特征劃分成多個關(guān)鍵點(diǎn),通常是68個點(diǎn),包含鼻子、嘴巴、眼睛、耳朵、額頭與眉毛等臉部器官。

        (四)人臉匹配

        所謂人臉匹配,就是把提取的圖像特征信息數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫原有人臉特征展開自動搜索匹配,并提前設(shè)定最佳閾值,一旦相似度高于此閾值,對應(yīng)系統(tǒng)將輸出匹配結(jié)果。根據(jù)具體形勢,人臉匹配可劃分成兩類:第一種是確認(rèn),即一對一展開人臉匹配,主要針對靜態(tài)化人臉頭像;第二種是辨認(rèn),通常是運(yùn)用在動態(tài)化視頻圖像中,展開一對多比較。與此同時,人臉匹配也會受到諸多因素影響干擾,如表情復(fù)雜性、面部是否存在遮掩與年齡變化等。

        二、高校安全保衛(wèi)工作中人臉識別技術(shù)的應(yīng)用

        (一)門禁控制

        為保障校園師生安全,學(xué)??稍趯W(xué)校大門處、教學(xué)樓、學(xué)生公寓以及圖書館等場所出入口安裝現(xiàn)代化人臉識別設(shè)備,有效預(yù)防各類突發(fā)事件發(fā)生,從而為學(xué)校安保部門迅速偵破案件,提供全新方式和思路。將人臉識別技術(shù)應(yīng)用在高校門禁控制中,同門禁與閘機(jī)聯(lián)動,為其分配對應(yīng)角色與權(quán)利。在高校大門處,通過門禁系統(tǒng)有效識別進(jìn)出者身份,阻攔社會人士隨意進(jìn)入校園。與此同時,人臉識別系統(tǒng)還能詳細(xì)記錄出入學(xué)校人員個人信息,分類管理校內(nèi)人員、校外訪客以及可疑人員等。學(xué)校安保人員作為此系統(tǒng)的主要管理者,可按照通道、時間與人員等相關(guān)條件設(shè)置開門區(qū)域和開門時段權(quán)限,以此更好保證學(xué)校安全。

        (二)實(shí)時抓拍

        通過對高校安保工作現(xiàn)實(shí)需求的了解,借助人臉識別技術(shù)的抓拍以及高清攝像機(jī),在學(xué)校內(nèi)部重點(diǎn)場所和關(guān)鍵區(qū)域動態(tài)化捕捉人臉圖像,自動篩選清晰臉部圖像與現(xiàn)場實(shí)時圖像。在此基礎(chǔ)上,要將抓拍到的人像上傳抓拍服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)一儲存,隨后進(jìn)入人臉對比系統(tǒng),繼而為人臉識別布控、檢索與分析等功能實(shí)現(xiàn)奠定扎實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        (三)人臉布控

        在人臉布控場景中,高等院校安保部門可預(yù)先將黑名單中所涉及的布控人員個人信息、面部特征錄入人臉識別系統(tǒng),設(shè)置相應(yīng)布控條件,如時間、地點(diǎn)、要求及報警閥值等。在進(jìn)行實(shí)際操作時,人臉抓拍設(shè)備如若確定的人物相似度遠(yuǎn)超于報警閾值,此系統(tǒng)就會以語音或圖像形式展開報警,以便于安保部門及時設(shè)定有效的處理措施。另外,在學(xué)校安保工作開展中,相關(guān)工作者還要在校園重點(diǎn)出入口設(shè)置人臉識別設(shè)備,保證安保部門可實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警、事中控制、事后解決的良好效果。

        (四)軌跡查詢

        從本質(zhì)角度來講,人臉軌跡查詢需要人臉識別系統(tǒng)拍到人臉照片且完整詳細(xì)記錄數(shù)據(jù)后方能實(shí)現(xiàn)。高校安保部門可把已有人臉圖片或系統(tǒng)檢測出的圖片作為基礎(chǔ)條件,系統(tǒng)查詢相關(guān)人物,如教師、學(xué)生與可疑人員等在學(xué)校內(nèi)部的活動軌跡,并借助軌跡上的各個監(jiān)控點(diǎn)查看對應(yīng)視頻回放,以此加強(qiáng)校內(nèi)安保。

        三、人臉識別技術(shù)未來發(fā)展局勢

        首先,人臉識別技術(shù)和大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展聯(lián)系密切。伴隨數(shù)據(jù)不斷增長變化,人臉識別技術(shù)在匹配海面數(shù)據(jù)時面臨極大挑戰(zhàn)。但是,將人臉特征合理散布到多個電腦展開計算,則能得到更強(qiáng)大的計算能力。與此同時,依托云框架設(shè)計,運(yùn)用混合多算法,則有助于提升大數(shù)據(jù)庫人臉圖像識別容量,提高對比速度。其次,多元化生物識別技術(shù)共生共存?,F(xiàn)如今,人臉識別技術(shù)還未達(dá)到人類預(yù)期目標(biāo),針對部分安全性要求高的行業(yè),比如金融行業(yè)、科技領(lǐng)域等,人臉識別技術(shù)極易被不良分子攻破,從而展開身份造假。所以,要想提高人臉識別技術(shù)的安全性,必須將各種生物特征識別技術(shù)有機(jī)結(jié)合,比如活體檢測以及指紋識別等,從而有效提升身份識別的安全性以及識別率。

        結(jié)語

        綜上所述,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展及學(xué)校辦學(xué)規(guī)模的日漸擴(kuò)大,現(xiàn)代人臉識別技術(shù)廣泛運(yùn)用在各大院校已是必然趨勢。高校安全問題,既影響著社會的穩(wěn)定,又牽動著每個家庭的幸福,是社會關(guān)注的熱點(diǎn)話題。

        參考文獻(xiàn):

        [1]薛淑敏.基于人臉識別的旅游景區(qū)自動安檢系統(tǒng)研究[J].自動化與儀器儀表,2020(09):156-160.

        [2]郭春鎮(zhèn).數(shù)字人權(quán)時代人臉識別技術(shù)應(yīng)用的治理[J].現(xiàn)代法學(xué),2020,42(04):19-36.

        作者簡介:馬凱(1994.2~),男,漢族,安徽人,碩士,常州大學(xué)懷德學(xué)院教育管理研究實(shí)習(xí)員,研究方向:安全保衛(wèi)技防。

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