浅析人脸识别技术在公共安防视频监控领域的运用

茅坚伟

摘 要 随着我国社会经济的不断发展和科学技术的不断提高，人脸识别技术和视频信息技术越来越完善，已广泛应用于许多领域。目前，人脸识别技术的应用还较为局限，该技术在实际应用过程中也具有一定的局限性。笔者从人脸识别的概念和技术局限性等方面入手，重点阐述人脸识别技术在公共安防视频监控领域的具体应用，为我国公共安防水平的提高和城市建设的发展，提供更多可靠的建议。

关键词 人脸识别技术;公共安防;视频;监控

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脸识别的概念

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。人脸识别技术在实际应用过程中主要使用摄像机或摄像头，采集含有人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪图像中的人脸，从而达到检测和识别人脸的目的。这一系列相关技术被称为人脸识别技术，也称作人像识别或面部识别。除以上定义外，人脸识别这一概念还包括以下特征。第一，人脸识别技术主要识别人的脸部特征。人脸提取主要指在带有人脸的视频资料或图像中，提取出与人脸相关的资料，并对其进行系统分析。在不同的地方，对人脸提取的整个过程也称为人脸检测，是一项极为先进的科学技术，具有极为广泛的应用领域。第二，人脸识别除了基本的识别功能外，还能够进行有效对比，这也是人脸识别技术的重要内容和特征。人脸识别除了采集人脸资料信息并分析外，还是一整套完善的系统，具有完善的人脸资料数据库。将采集到的人脸特征输入人脸库中，进行有效对比，从而可以准确找出有效的可用信息。第三，通过采集大量的人脸资料信息可以建成完善的人脸数据库。数据库的建设过程通过监控有效抓拍人脸而完成。通过抓拍大量人脸图像，积累大量的历史人脸数据，从而建立相应的人脸数据库[1]。

2人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用

2.1 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拍系统，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。

2.2 甄别、确认嫌疑人身份

应用人脸识别比对技术，通过监控截图、人脸智能感知设备等方式获得嫌疑人的正面人脸照，即有突破嫌疑人身份的可能性。例如，在一宗命案侦破过程中，侦查人员通过高清治安监控截取到一张模糊人脸，并通过动态人脸系统检索，获得其经过火车站时的清晰人脸，进而通过该清晰人脸比对到嫌疑人的户籍身份信息，当视频中提取到的人脸图像不够清晰，难以比对出嫌疑人身份时，可以结合案情特点，设定各种条件缩小比对范围，或建立专题人像库进行定向比对。如在某入室盗窃强奸女事主系列案件的侦破过程中，侦查员通过视频追踪，提取到一张比较模糊的人像照片，但比对不出身份。结合嫌疑人作案区域集中，对当地地形熟悉，步行穿拖鞋离开现场等特点，判断其极有可能在发案地附近居住生活。通过调取该区域年龄段为20～45岁的男性从业人员及出租屋住户共约 13 万人员的户籍照片，导入到静态人脸比对系统建立专题库进行比对，结果首位命中嫌疑人。

2.3 情报领域应用

在情报领域，人脸信息是非常重要的信息。情报分析工作中，利用人脸信息进行系统分析，能够在源头处有效扼杀危险因素，降低安全事故的发生概率。人脸信息是有效防控犯罪分子、消除恶性案件的重要措施[2]。

3人脸识别的技术局限性

3.1 人脸的角度和图像质量

在不同的角度下，人脸特征略有差异，而图像质量也会影响人脸特征，进而影响人脸识别效果。为了提高人脸识别质量，需要抓拍正面、清晰的人脸照片，如果抓拍到的人脸照片不是正面照或不清晰，就会对人脸识别效果产生严重影响，从而降低识别率。此外，人脸图像质量是影响人脸识别效果的重要因素，如图像分辨率等。要想在公共安防领域应用人脸识别技术并取得良好效果，应加强与相关专业单位的合作，共享人脸资料信息，提升识别率，促进人脸识别技术稳定发展。

3.2 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。

3.3 同一个人的人脸渐变性

随着年龄增长、生活环境变化等因素的影响，同一个人的人脸具有一定的变化性。此外，情绪因素会导致人脸特征产生变化，人脸的特征略有差异，即人脸的渐变化。人脸的渐变性影响了人脸识别技术的识别质量和效率。

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選择算法，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.