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| 行業新聞 |
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| 中山監控安裝論大數據給人臉識別技術應用帶來的挑戰 |
| 添加日期：2019-7-23 15:16:41 編輯：力豐科技 來源：http://m.10359.cc/ 閱讀次數：2389 |
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進行系統化推理和解析，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特征建設模型。中山監控安裝表示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，智能匹配聽建設的人類模型，自動確認與人臉相關的身份信息為人瞼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：在智能監控情境下，監控系統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，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域中面部特征信息發生較大變化，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。
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。
系統輸入由單純的靜態圖像發展至動態視頻
最近幾年，我國不同地區公安機關積極落實視頻監控系統構建工作。據不完全統計，我國每年需要存儲的數據量高達3.3EB，在視頻監控系統與人臉識別技術的協助下，能夠快速辨識犯罪嫌疑人并進行動態化布控，這是促進視頻監控系統效能有效發揮的主要防范之一。但是因為人臉識別的非剛性特征，在視頻監控環境下，光線、角度、姿態、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，此時根據視頻監控去識別人臉特征面對諸多挑戰。
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，我國部分地區公安部門已成功建設了八大資源庫，在業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造了良好支撐。但因為建設標準不統一，不同業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揮。 |
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