概述:刷臉引領公安科技化
中國安防行業網    2017/10/20 16:30:00    關鍵字:刷臉,公安,科技化      瀏覽量:


  公安實戰需求大致可分為對車、對人、對物的研判要求。而現如今的技術發展,公安行業已基本解決車牌緝查布控這類基礎需求,轉而要求解決假套牌、首次入城、車輛特征識別等上層技戰法深度應用需求;對物目前僅限于排查遺留、丟失、挪動等初步應用,仍舊缺乏物體深度智慧應用;對人的需求則更為廣泛,從人的衣物顏色、方向、速度到體貌、表情、步態的要求,其中最為熱門、最有發展前景就是人臉識別應用。近幾年,人臉識別在公安行業已“悄然”應用,并成功系統化、應用化、實戰化。
  公安人臉識別應用一般分為三種類型:一是實現“關注”人員的實時預警,通過視頻監控前端不斷采集視頻,后端以人臉識別技術為核心進行“關注”人員比對,并通過報警方式通知現場警員進行目標抓捕;二是實現事中、事后人員身份核查,需要后端系統對海量二代身份證庫進行“打標簽”、通過警用智能終端或系統上傳目標人臉圖片,后端從海量的二代身份證庫中尋找匹配的身份證圖片,并給出關聯的身份信息;三是實現人員身份核查,即通過人臉識別技術實現手持身份證的人員和身份證的比對,進行人證合一的審查。
  以福建某地市為例,當地公安即通過人臉識別手段,對當地闖紅燈行人進行抓拍,并將抓拍照片與全省常駐人口進行比對,并將每日的比對結果進行微信公眾號展示,有效遏制行人闖紅燈違法行為,實現全國首例行“人闖紅燈人臉抓拍曝光系統”。
  現今,我國二代證的普及使中國約14億人的身份信息有了數碼照片數據,有數據表明,全國14億人口中有12個人和你長得幾乎一模一樣,數據應用已逐漸突破現今人類認知水平,同時平安城市聯網的數百萬臺監控攝像機每天也產生著海量的數據信息,這些數據存在大量有待挖掘的應用價值。種種跡象表明,公安想要跨入大數據應用時代,人臉識別技術想要在公安行業成熟落地,一些傳統技術瓶頸逐步顯現,響應速度越來越慢,有些應用場景已經完全不能支撐。
  公安大數據應用背景給人臉識別應用帶來了機遇,同時也給人臉識別技術提出了更高的要求。雖然人臉識別技術性能已有較大提高,但它仍是在模式識別和計算機視覺等領域最困難的問題之一。如何利用人臉識別技術將這些海量照片數據利用起來,提升整個公安信息化的管理水平,已經是擺在我們面前的一個重要問題。
  1.對人臉識別的比對容量要求更大、精確度要求更高
  目前公安的戶政管理、出入境、刑偵嫌疑犯的身份識別等各類應用,需要基于全國人臉數據進行識別,處理的數據庫容量上億或十億,處理的比對請求數量大、模式不統一,快速準確地從如此規模數據庫中快速識別身份是一件非常有挑戰的任務。
  2.系統輸入從單純的靜態圖片擴展到動態視頻
  近年來,全國各地公安機關大力開展視頻監控系統建設,據不完全統計,全國每年需要存儲的數據量高達3.3EB,結合視頻監控和人臉識別,實現犯罪嫌疑人的快速識別和實時布控,是提高視頻監控效率的一條重要途徑。然而,由于人臉識別視頻監控面臨光線、角度、姿態、遮擋等一系列因素的影響,導致人臉的類內差距增大、類間差距縮小,給結合視頻監控的人臉識別帶來了巨大挑戰。
  3.圖像來源更加廣泛、圖像質量差異較大
  通過“金盾工程”建設,公安已經成功建設了八大資源庫,積累了海量的數據,為人臉識別技術在公共安全領域的廣泛應用奠定了基礎。然而,由于缺乏統一的建設標準,各類業務中人臉數據質量差異大,給人臉識別應用造成了難度。
  在公安傳統偵查工作方式中,照片比對只能依靠人工方式進行,工作量巨大、速度慢、效率低、無法適應業務需要。人臉識別系統所具備的高速自動識別能力很大程度上可以將公安、安全部門從以往的“人海戰術”中解脫出來,大大提升整個國家、社會的安全防范水平,從而達到威懾犯罪、懲治罪犯、維護社會穩定、保障國家安全的目的。
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