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中山监控安装论大数据给人脸识别技术应用带来的挑战
添加日期:2019-7-23 15:16:41   编辑:力丰科技   来源:http://www.lifg.com.cn/   阅读次数:126
   人脸识别技术始源于对人类视觉功能的拟化和仿真,人的眼睛以视觉神经为载体获得和人脸特征相关信息,经由大脑中枢神经系统进行系统化推理和解析,实现对人脸所属身份的智能化鉴定。在人眼识别身份过程的启迪下,人脸识别技术逐渐被开发与完善,人脸识别技术以高端的计算机技术为依托,获得高质量的人脸灰度图像,在计算机强大计算能力协助下,精确定位人类面部特征位点并捕获面部特征信息,进而针对人类整体结构与细节特征建设模型。中山监控安装表示在模式识别算法支撑下,与丰富多样的人脸图像和身份认证库中,智能匹配听建设的人类模型,自动确认与人脸相关的身份信息为人睑识别研判技术原理示意图,
   人脸识别技术研究范畴
   人脸检测:在智能监控情境下,监控系统内的摄像机会采用固定的频率拍摄固定角度存在的图像,反映出不同时间点目标对象的状态,不一定会包含人脸图像,因此在识别人脸图像是用先检测背景图像中是否存在人脸,获得肯定结果后方可进行下一步分析。
   人脸追踪:人脸追踪是人脸检测的下一步工序,若所拍摄的图像中有目标存在,该采用图像边缘检测算法检测人脸和背景图像间的边缘像素,进而较精确的定位人脸在图像内的相对位置,并进行有效分割,为人类模式识别和目标对象匹配提供人脸图像数据信息。
   表情分析:多数情况下,利用摄像机所拍摄的人脸表情体现出多变性,表情变化尽管不会影响人脸的外部轮廓,但是会造成人脸图像区域中面部特征信息发生较大变化,增加人脸辨识难度。因此,为解除以上情况,可以在构建人图像数据库时全面考虑人脸差异性的面部表情,促进人图像数据库的丰富与完善进程,在人脸识别实践中,应尽可能的规避和表情有关的面部特征信息,借此方式去提升人脸特征的匹配度。
   生理分类:生理分类是人脸识别技术拓展新的应用形式,在分割人脸图像区域后,相关人员可结合人脸皮肤颜色、皱纹分布、毛孔等特征信息,推测人类所属身份的年龄、种族、性别以及可能从事的工作类型等,能够提升人脸识别和身份分类的智能化水平,为公安部门确定嫌疑犯身份提供更可靠的支撑。
对人脸识别的比对容量,提出更高要求
   当下,公安部门在户政管理、出入境、刑侦嫌疑犯身份辨识等过程中,需要以全国人脸数据为基础进行,需处理的数据库容量高达上亿甚至是数十亿,处理的比对请求庞大、模式体现出明显的多样化特征,怎样在短时间内快速精确的在大规模数据库中辨识身份信息,是一项具有高难度的任务项目。
系统输入由单纯的静态图像发展至动态视频
   最近几年,我国不同地区公安机关积极落实视频监控系统构建工作。据不完全统计,我国每年需要存储的数据量高达3.3EB,在视频监控系统与人脸识别技术的协助下,能够快速辨识犯罪嫌疑人并进行动态化布控,这是促进视频监控系统效能有效发挥的主要防范之一。但是因为人脸识别的非刚性特征,在视频监控环境下,光线、角度、姿态、遮挡等多种因素会对人脸识别效果造成影响,造成人脸的类内差距拉长、类间差距减缩,此时根据视频监控去识别人脸特征面对诸多挑战。
图像来源途径广泛图像质量参差不齐
   伴随金盾工程的建设与相关功能的完善,我国部分地区公安部门已成功建设了八大资源库,在业务实践中积累了大批量数据信息,这为人脸识别技术与公共安全领域的有效融合创造了良好支撑。但因为建设标准不统一,不同业务之间人脸数据质量差异性较大,这会直接影响人脸识别研判技术效能的有效发挥。
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