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行業新聞 |
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中山監控安裝論大數據給人臉識別技術應用帶來的挑戰 |
添加日期:2019-7-23 15:16:41 編輯:力豐科技 來源:http://www.10359.cc/ 閱讀次數:2389 |
人臉識別技術始源于對人類視覺功能的擬化和仿真,人的眼睛以視覺神經為載體獲得和人臉特征相關信息,經由大腦中樞神經系統進行系統化推理和解析,實現對人臉所屬身份的智能化鑒定。在人眼識別身份過程的啟迪下,人臉識別技術逐漸被開發與完善,人臉識別技術以高端的計算機技術為依托,獲得高質量的人臉灰度圖像,在計算機強大計算能力協助下,精確定位人類面部特征位點并捕獲面部特征信息,進而針對人類整體結構與細節特征建設模型。中山監控安裝表示在模式識別算法支撐下,與豐富多樣的人臉圖像和身份認證庫中,智能匹配聽建設的人類模型,自動確認與人臉相關的身份信息為人瞼識別研判技術原理示意圖,
人臉識別技術研究范疇
人臉檢測:在智能監控情境下,監控系統內的攝像機會采用固定的頻率拍攝固定角度存在的圖像,反映出不同時間點目標對象的狀態,不一定會包含人臉圖像,因此在識別人臉圖像是用先檢測背景圖像中是否存在人臉,獲得肯定結果后方可進行下一步分析。
人臉追蹤:人臉追蹤是人臉檢測的下一步工序,若所拍攝的圖像中有目標存在,該采用圖像邊緣檢測算法檢測人臉和背景圖像間的邊緣像素,進而較精確的定位人臉在圖像內的相對位置,并進行有效分割,為人類模式識別和目標對象匹配提供人臉圖像數據信息。
表情分析:多數情況下,利用攝像機所拍攝的人臉表情體現出多變性,表情變化盡管不會影響人臉的外部輪廓,但是會造成人臉圖像區域中面部特征信息發生較大變化,增加人臉辨識難度。因此,為解除以上情況,可以在構建人圖像數據庫時全面考慮人臉差異性的面部表情,促進人圖像數據庫的豐富與完善進程,在人臉識別實踐中,應盡可能的規避和表情有關的面部特征信息,借此方式去提升人臉特征的匹配度。
生理分類:生理分類是人臉識別技術拓展新的應用形式,在分割人臉圖像區域后,相關人員可結合人臉皮膚顏色、皺紋分布、毛孔等特征信息,推測人類所屬身份的年齡、種族、性別以及可能從事的工作類型等,能夠提升人臉識別和身份分類的智能化水平,為公安部門確定嫌疑犯身份提供更可靠的支撐。
對人臉識別的比對容量,提出更高要求
當下,公安部門在戶政管理、出入境、刑偵嫌疑犯身份辨識等過程中,需要以全國人臉數據為基礎進行,需處理的數據庫容量高達上億甚至是數十億,處理的比對請求龐大、模式體現出明顯的多樣化特征,怎樣在短時間內快速精確的在大規模數據庫中辨識身份信息,是一項具有高難度的任務項目。
系統輸入由單純的靜態圖像發展至動態視頻
最近幾年,我國不同地區公安機關積極落實視頻監控系統構建工作。據不完全統計,我國每年需要存儲的數據量高達3.3EB,在視頻監控系統與人臉識別技術的協助下,能夠快速辨識犯罪嫌疑人并進行動態化布控,這是促進視頻監控系統效能有效發揮的主要防范之一。但是因為人臉識別的非剛性特征,在視頻監控環境下,光線、角度、姿態、遮擋等多種因素會對人臉識別效果造成影響,造成人臉的類內差距拉長、類間差距減縮,此時根據視頻監控去識別人臉特征面對諸多挑戰。
圖像來源途徑廣泛圖像質量參差不齊
伴隨金盾工程的建設與相關功能的完善,我國部分地區公安部門已成功建設了八大資源庫,在業務實踐中積累了大批量數據信息,這為人臉識別技術與公共安全領域的有效融合創造了良好支撐。但因為建設標準不統一,不同業務之間人臉數據質量差異性較大,這會直接影響人臉識別研判技術效能的有效發揮。 |
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