人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用

肖云昊

摘 要：近年来，随着我国科学技术的不断发展，人脸识别技术和视频信息越来越发达，走在大街上随处可见摄像头的身影。但是，人脸识别技术也有一定的局限性，因此，相关研究人员应该重视人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用，加大对人脸识别技术的研究力度。本文主要分析了人脸识别的概念和人脸识别的技术局限性，并重点讲述了人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用。

关键词：人脸识别技术；公共安防视频监控领域；应用

中图分类号： TP242.6 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）31-172-2

0 引言

目前，随着我国社会经济的不断发展和市场经济的需求，越来越多的企业逐渐在针对监控视频的人脸识别产品，同时在目前的交通、房屋建设中随处可见人脸识别产品。同时，公共安防领域的视频监控系统主要是针对收集到的视频图像进行事前预警分析，但是针对事后的视频分析就浪费了大量的人力和精力，因此，在公共安防视频监控领域采用了人脸识别技术，那么就会减少违法犯罪的发生概率，维护了社会和国家的稳定性。

1 人脸识别的概念

1.1 人脸识别的含义

在人脸识别中，包括很多的名词，我们应该重视这些名词解释，不要混淆名词解释。第一，针对人脸提取来说，人脸提取主要指的就是在视频资料中，把人脸相关的资料提取出来，然后对提取到的人脸资料进行有效分析。同时，在不同的地方，人脸提取的过程也被叫作人脸检测。第二，针对人脸识别来说，人脸识别主要指的就是把人脸的特征输入到人脸库中，然后针对人脸库进行有效对比，确定出人脸的可用信息，这个人脸识别的过程也被称之为人脸对比。第三，针对历史人脸数据库来说，历史人脸数据库主要指的就是通过监控对人脸进行有效抓拍，然后建立相应的人脸数据库[1]。

1.2 人脸抓拍实现过程

科学在进步，人脸识别技术也在逐渐发展，人脸抓拍过程是一个科技要求非常高的过程，比如，针对企业的人员卡口系统而言，相关的人员在进入检测区域时，算法就开始进行人脸检测，然后对每个抓拍的人脸进行有效分析和对比，然后当人员离开检测区域时，被筛选出来的最后一张图片就是最佳人脸图片。在进行人脸抓拍的过程中，影响抓拍的效果有很多，比如摄像机的光照、天气、角度等。

1.3 人脸识别的技术原理

人脸识别技术主要是采用基于统计学习的人脸特征选择算法，并对大量的人脸数据进行有效分析，对比出不同人像的特征，然后从大量的人像特征中选择出最佳的人像特征。同时，人脸对比识别主要是利用人脸识别算法对抓拍到的人脸图像进行建模，并对数据库中的人脸进行有效对比，一旦人脸的识别度达到一定的标准时，那么相关的系统就会自动报警，然后相关的管理人员就能够及时发现相似度极高的人脸。另外，人脸识别技术如果采用自动最优特征选择算法，不仅能够缩短人脸对比的速度，又能够保证人脸识别的质量[2]。

2 人脸识别的技术局限性

现如今，随着我国科技的发展，人脸识别技术已经取得了不小的成果，但是，与国外发达国家相比，我国的人脸识别技术依然存在一定的局限性，很多外部环境都对人脸识别效果有一定的影响性。下面我们就来具体说下人脸识别的技术局限性都包含哪些方面内容：

2.1 人脸的相似性

众所周知，针对同一人种来说，所有的人脸结构都是相似的，实质性的差别不大，由于我国人脸识别技术的限制，就算采用人脸识别算法也会影响人脸特征精确度的提取，因此，我国的相关研究人员应该重点研究人脸相似度的参数调节，加强对人脸细微差异性的提取，从而提高人脸识别率。

2.2 同一个人的人脸渐变性

每个人的人脸都会随着时间的推移、年龄的变化而变化，同时，由于不同条件下人的情绪也是不同的，从而导致了人脸的不同，因此，同一个人的人脸渐变性也会在很大程度上影响人脸识别率的高低。

2.3 遮挡物的干扰

随着人们物质生活水平的不断提高，人们越来越重视自身的打扮，因此，人脸会经常受到很多遮挡物的干扰，比如，墨镜、头发、面具等，这些脸部的遮挡物严重影响了人脸识别效果。

2.4 人脸的角度和图像质量

在对人脸进行识别的过程中，人脸的角度和图像质量也会严重影响人脸的识别效果。要想提高人脸的识别效果，在抓拍人脸时一定要收集一张正面的人脸清晰照片，如果没有抓拍到清晰的人脸照片，那么就会使得人脸识别率大大降低。同时，人脸图像的质量好坏也会直接影响识别的效果，比如，图像的分辨率等。因此，在对人脸识别技术研究的过程中，一定要加强与相关专业单位的合作关系，把人脸识别技术融入安防领域中，从而促进人脸识别技术的稳定发展。

3 人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用

最近几年，随着人脸识别算法技术的不断提高，人脸识别技术被广泛地应用到了公共安防视频监控领域。同时，很多地方政府为了提高当地的安全管理水平，已经建立了一套人脸识别系统，下面就来具体说下人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用：

3.1 情报领域应用

人脸信息是情报信息的重要来源，情报分析主要是针对各种基础信息的碰撞，并对情报信息进行有效分析，然后把危险扼杀在源头，减少安全事故的发生概率。相关部门通过对人脸的相关信息进行有效分析和对比，能够实现对犯罪分子的有效防控，从而消除恶性案件的发生概率。

3.2 户政应用

随着我国社会经济的不断发展，户政管理业变得越来越严谨。在传统的户籍管理中，由于缺乏先进的管理技术，从而出现了很多问题，其中包括骗领身份证、户籍重复性等问题。但是，目前在户籍管理中，逐渐使用了人脸识别技术，这样避免了骗领身份证等问题的发生。人脸识别技术不仅能够对身份证进行集中对比，而且还能够及时清理异常的户籍信息。与此同时，针对犯罪分子而言，通过人脸识别技术，能够有效识别出犯罪分子的行踪，例如：当地公安部可以把犯罪分子的人脸图像输入到全国数据库中，然后对人脸数据库进行有效对比，最后排查出是否有网上在逃人员套用本地居民户口资料的情况。除此之外，目前各地的宾馆或者街道中都安装了人脸抓怕系统，如果有人员进入到了视频监控中，那么就会及时抓拍到每个人的图像，然后公安部就能够根据人员的活动轨迹和人脸截图输入到人脸识别库中，对其进行重点监控，从而使得公安部对人员进行判断，判断其是否属于在逃人员[2]。

3.3 种族比对应用

人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用中，还有一个比较重要的应用那就是种族对比应用。种族比对应用主要也是采用人脸的抓拍形式，不同的种族人的面部特征也存在很大的差异性。各个地方应该建立种族识别分类器，以方便查找种族人脸的相关信息。种族识别分类器主要是针对大量的人脸特征数据进行有效分析，同时，要针对不同的种族特征信息进行分类，输入多个软分类器，然后再对这些数据进行深入分析，最后由强分类器确定种族，从而实现种族比对应用效果，最终为公安防范体系智能化的建立奠定坚实的基础[3]。

4 结束语

总而言之，随着我国科学技术和社会经济的不断发展，人脸识别技术在公共安防视频监控领域得到了广泛的应用。人脸识别技术一般采用基于统计学习的人脸特征选择算法，分析出人脸的主要特征，但是人脸识别技术目前还尚不完善，因此，相关的研究人员一定要加大研究力度，不断开发人脸识别技术，重视其在情报领域的应用，从而促进人脸识别技术的可持续发展。

参 考 文 献

[1] 苏大伟.人脸识别技术在安全保卫工作中的应用及发展趋势研究[J].无线互联科技，2015，21：135-137.

[2] 仝星.动态人脸识别监控系统研究[J].中国安防，2015，Z1：63-66.

[3] 徐明.在高清视频监控时代人脸识别的公共安全应用[J].科技视界，2015，24：323+322.