基于高清安防設備的人臉識別在特定使用環境下的應用

徐明

【摘 要】隨著視頻技術發展，高清安防設備逐漸開始取代傳統標清設備成為應用主流，基于高清設備的人臉識別技術也在逐步完善，針對動態視頻人臉識別技術仍存在較大使用局限的技術現狀，本文主要探討在現有技術條件下，如何快速搭建適合特定環境的人臉識別系統，并通過擴展應用提高人臉識別技術的實戰精度和應用深度，使技術指標更好的轉化為實戰應用成果。

【關鍵詞】高清 攝像頭 人臉識別 智能學習 預警 算法

近年來，視頻技術不斷更迭，隨著高清攝像機、高清硬盤錄像機和高清視頻傳輸網絡等逐漸成為市場和應用的主流，與高清技術有關的周邊研發，如行為識別、圖像處理、視頻快速檢索、全景攝像、主動預警等技術的功能也日臻完善，開始走入民用市場。針對于人的面部特征進行有效識別技術，也于近幾年取得了突飛猛進的進展，系統識別率和設備集成度都不斷提高，并開始在專業領域和民用市場同時引起廣泛關注，筆者重點從一種人臉識別系統本身和基于系統獲取數據進行擴展運算兩個方面對人臉識別技術進行闡述，嘗試一種更為精準的人臉識別配套運算方式（“看門人”擴展算法），使其更為有效的應用于實際生活。

1 技術現狀

1.1 高清安防設備現狀

國內高清安防設備正處于快速發展的階段，趨于成熟。首先，高分辨率是高清設備的直接優勢，更高的分辨率帶來更為廣闊的應用前景；其次，更高的編碼壓縮算法（如H.265），有效提高壓縮效率、減少延遲，減輕存儲設備壓力，可實現利用1-2Mbps的傳輸速度傳送1080P畫質的圖像；再次，WIFI、4G移動網絡的廣泛覆蓋，使得傳統的基于有線網絡的高清視頻傳輸轉向移動領域，使用智能手機、平板電腦，甚至車載設備都能夠實現高清在線播放；最后，入侵報警、雙向視頻通話、移動偵測等功能的嵌入，使高清安防設備的智能化程度不斷提升。高清安防設備的普及使用為人臉識別技術的發展和應用推廣奠定了基礎。

1.2 人臉識別技術現狀

人臉識別技術已經成為行業熱點，既有海康威視、大華股份這樣的大型安防企業投入研發，也有漢王、銀晨和大量智能化企業不斷推進社會應用，更有騰訊、谷歌等核心算法開發企業推動技術革新（如表1所示）。國家和行業標準委員會也制定了相關的標準和規范，如《GA/T 922.2-2011 安防人臉識別應用系統》、《GA/T 1093-2013 出入口控制人臉識別系統技術要求》、《GA/T 1126-2013 近紅外人臉識別設備技術要求》、《GA/T 1212-2014 安防人臉識別應用防假體攻擊測試方法》和《GA/T 31488-2015 安全方法視頻監控人臉識別系統技術要求》等，人臉識別的技術規范體系不斷健全。四種常用的人臉識別核心算法，如表1所示。

1.3 人臉識別技術應用現狀

相比于指紋識別，人臉識別的應用要滯后得多，2011年起才開始在我國走入民用市場，但在僅僅不到四年的時間里，人臉識別的市場份額就驟增百分之二十五以上，成為生物識別的第二大應用技術，充分說明其未來前景。但受核心技術發展限制和產品效果參差不齊的現實市場狀況影響，人臉識別技術必須配合實際使用環境，才能發揮出最佳的效果。比如應用于考勤系統，因其人臉比對數據量小，比對環境理想，被檢測人員能夠主動配合檢測等因素，其誤報率和可靠性都能達到合理范圍，因此應用廣泛。但是在機場、火車站等海量人臉比對的環境中，攝像機位置、被檢測人員非主動配合、比對庫異常龐大等因素，導致系統建設高投入、低比中率和低時效性等問題，使得人臉識別表現出并不可靠的一面。

綜合市場應用反饋，我們發現，人臉識別系統需要根據安裝使用環境以及使用目的，有針對的配合相應的輔助條件，才能達到較高使用精度。在這里我們能想到的一種方式是輔助以必要的擴展應用算法，讓人臉識別系統更加智能和精準。

2 一種適用于動態人臉識別的常見環境

我們挑選一種公共安全防范中常見的環境進行討論，該環境為居民小區的一棟住宅樓，具備如下幾個特點：

2.1 出入口情況

出入口數量不多，在6個以內為佳，適合建設小型化單獨式系統，圖像采集數量適中，易于施工和數據處理。

2.2 光線情況

現場光線情況較好，白天具有良好的自然光或有燈光補充，攝像頭所拍攝方向不存在逆光的情況，夜間有充足的照明補充，確保攝像機能夠捕捉到清晰的人臉面部圖像。

2.3 供電和網絡環境

為保障人臉識別系統的長期不間斷運行和數據上傳，環境能夠提供穩定的220V供電，方便接入有線或無線網絡覆蓋。

2.4 配套人防措施

人臉識別系統本身雖然不需要有操作人員24小時值守，但是受其安裝位置較低和狀態巡檢需要，應該為其配備人防措施，形成定時巡檢制度，以保持系統持續運轉。

3 一種能夠快速搭建的人臉識別系統

人臉識別系統一般由四個部分組成，分別是：人臉圖像的檢測和采集、人臉圖像的預處理、人臉圖像的特征提取、人臉圖像的匹配識別。前三個部分系統組成已經可以實現高度集成，也可以嵌入到前端攝像機內完成按監控點的分散式運算，但系統的比對速度和識別比對率主要取決于第四部分，即對前端采集來的人臉特征在比對圖像庫中進行比對的準確性和比對效率。

根據使用環境設置，我們選取一種簡單的處理方式，由集成度較高的少量前端采集設備、小數據的后端比對匹配服務和針對性較強的擴展應用服務組成的小范圍單獨式人臉識別系統（如圖1所示）。

3.1 前端設備

前端攝像機的選擇需要采用大靶面的感光芯片，一般是大于1/3而小于1/2，還要綜合考究低照度能力、針對色彩還原和低照度圖像增強等技術能力。在實際測試實驗中，我們選擇銀晨品牌的ISCamHD-200，該型號集成了人臉采集功能，連接無線WIFI傳輸設備進行使用。

3.2 傳輸設備

根據視頻碼流、傳輸網絡選用百兆的以太網，有線和無線的方式均可，采取必要的加密措施以確保信息安全，距離較遠的情況可采用光纖傳輸。在實際測試實驗中暫未考慮安全措施，采取無線WIFI的傳輸形式。

3.3 比對和擴展服務設備

根據現場實際數據情況（大樓內住戶約800人，日均訪客約100人），評估后臺服務屬于小數據計算，在測試實驗中選用性能較高的PC機進行后臺運算。人臉識別系統原理圖，如圖1所示。

4 基于人臉識別系統的“看門人”擴展算法模型

在傳統的人臉識別系統中，用戶更為看中圖像識別核心算法本身的優缺點和應用識別率，但在實際應用過程中，不同識別核心算法所表現出來的效果差距并不巨大。針對本文所設定的測試環境，前文所提到的四種常用圖像識別核心算法對實驗結果的差距影響可忽略不計，我們嘗試在核心識別算法以外，綜合利用實地客觀環境因素，提煉擴展算法，達到了提高人臉識別系統精度的目的，根據算法的形成思路，為算法起名為“看門人”，主要模型如下：

4.1 主動學習建立“看門人名單”

建立“看門人名單”是“看門人”算法的基礎，人臉識別系統自動抓取經過攝像機的人臉圖片比對，沒有比中就將圖片入庫，如果比中就對比中次數進行計數，在系統投入使用的初期，比對庫是空的，隨著系統比中增加，比對庫最終會達到一個趨于相對穩定增加的常態平衡，根據大樓內住戶的生活習慣設定計數閾值，當計數超過該閾值則可視為此人臉為大樓住戶，從而建立起大樓住戶的人臉名單作為比對庫的基礎資料，稱為“看門人名單”，該名單可由大樓管理部門進行人工核實，匹配真實身份。

4.2 分辨“生人”和“新住戶”

在建立“看門人名單”的基礎上，系統自動進行常規比對，對采集到的人臉進行判斷，對符合“看門人名單”的進行計數，不符合的進行圖像入庫并提示“生人”給管理人員核查，同時進行“生人”計數，當同一“生人”計數量達到住戶習慣閾值數后，將其列為“新住戶”，并提示管理人員更新“看門人名單”。

4.3 “名單注銷”功能

針對“看門人名單”中的人臉數據進行“未出現時長計時”，當采集到圖像時計時清零，當未采集到計時時長超過設定閾值時，系統給出提示，由管理人員核實該人是否已經不在此居住。

4.4 “家庭”歸類

針對同一時間段內（預設為10秒）同時出現的人臉進行標識計數，當人臉同時出現次數超過習慣性的閾值范圍，即判斷該幾個人臉的關系密切，可根據居住習慣劃分為家庭關系或朋友關系。

4.5 “生活習慣”歸類

對所有采集到的人臉信息出現時間分布進行分析，可詳細分析人員離開和進入的具體規律，如工作日出入習慣時段、節假日出入時段等。

擴展類算法所搭建的模型更貼近應用實際，使識別的智能向應用的智能轉化，在實際項目實施過程中意義更為重大。

5 一種分布式聯網比對的應用模式

根據人臉識別核心算法原理，同一攝像機所采集的人臉圖片在現場位置、角度、光線和人臉出現的移動方位這些能夠影響識別率的關鍵要素上差距甚微，同一攝像機所采集的人臉圖片比對率相對接近完美，能夠可靠應用。相比于海量人臉比對系統中存在的比對效率低下、傳輸延遲大、誤報率高等現實問題，我們嘗試將海量問題化整為零，在單獨式系統的基礎上，以人臉所關聯的身份證號碼（管理人員根據需要進行人工核實后）作為唯一比對項，進行大范圍的互聯比對。

此種分布式聯網比對應用模式有如下四個優勢：

5.1 弱化了聯網技術標準

此種平臺互聯方式解決了單獨式系統在聯網過程中存在的技術標準不一問題，只針對核實后的身份證號碼進行確認，對單獨式平臺的識別方法和圖片數據格式及特征項沒有要求，有效規避了對前端設備進行標準統一的難題。

5.2 便于傳輸

由于僅依靠身份信息進行傳遞，圖片和視頻傳輸的壓力減小，對網絡傳輸的要求也大大降低，在常規情況下只進行小數據量交換，必要時才傳輸圖片和視頻，優化了傳統類似項目的傳輸方式。

5.3 易于應用

采用分布式數據交換，更有利于配合其他社會公共資源（如航班、鐵路、住宿、上網等）進行大數據應用，使人臉識別系統能夠更有效服務于生產生活。

5.4 組網靈活

分布式系統建設聯網隨意性大，組網靈活，能夠有效整合社會面資源，一改以往求大求全的建設模式，避免了統一建設的高額一次性投入。

不依托于網絡和大數據的孤島系統很難產生強大的應用效能，能夠優化傳輸方式、提高應用效率的方法則更切合項目實施的實際。

6 結語

在可期的未來，一方面人臉識別核心算法的持續優化和配套安防設備的指標刷新將穩步推動技術革新，另一方圍繞人臉識別核心算法紛紛出現的擴展應用和技術融合也將大力推動人臉識別產品的普及應用，可以預見人臉識別技術將在人們生產生活、公共安全領域發揮難以替代的巨大作用。

參考文獻：

[1]GA/T 922.2-2011，安防人臉識別應用系統.

[2]GA/T 1093-2013，出入口控制人臉識別系統技術要求.

[3]GA/T 1126-2013，近紅外人臉識別設備技術要求.

[4]GA/T 1212-2014，安防人臉識別應用防假體攻擊測試方法.

[5]GA/T 31488-2015，安全方法視頻監控人臉識別系統技術要求.