1、人脸布控系统介绍人脸识别技术原理 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。其他公司可能是是靠两点定位，他们只做两个瞳孔，那样做就是在造成在人脸检测的时候，不太精确，你带墨镜的时候，他根本就检测不出来这是张人脸；而我们是基于4点定位的人脸识别，如果用我们的算法，即使你把两个眼睛遮住了，我们靠鼻尖和嘴，我们还是能把这个人脸找出来； 我们靠4点来做定位，定位到人脸后，然后把人脸抠出来，抠出来后我们会提取300个特征，比如说是像瞳孔间距，鼻尖到你的眼角的距离以及跟你骨骼相关的一些特征等，然后将这些特征存到数据库里，每个人脸就是300个特征点，每个特征点我们现在是八个字节， 一个
2、人脸也就2.4K，这就比图像要小得多，所以我们现在建了人脸库以后，人脸库里存的都是2.4k的一个数据文件，所谓的比对，就是和特征库里的特征进行比对，可能几千或者几万各特征文件去一一比对，然后找出最相似的人脸。 所以就说女士日常的这种化妆，或者是局部的垫个鼻子，这不会太影响识别，但除非说是她整个脸部的轮廓都改变比较大的话，那可能就会影响识别。 人脸识别：技术挑战 但是人脸识别没有那么完美，跟人的期望还是有一定的差距，它还是会受到一些因素的影响，那么，总结起来的有以下几个因素。 （1）可见光 光线的变化对它的识别准确性还是会有较大影响，像顺逛，逆光，日光啊，晴天，阴天，那这个在整个业界水平来看的话
3、，没有哪家公司是能够做到完全不受光线影响的，但是我公司这两年的技术发展，在一定程度上比较好的解决了光线的影响。 （2）角度 大多数公司只能做到15度，而我们现在能够做到更广，一般我们现在是上下的话是20度到25度，左右的话是25度到30度这么一个范围可识别，但是如果仅仅是检测到人脸但是不要求我们识别，我们可以做到50度到60度这么一个更侧的角度。 （3）遮挡 遮挡包括帽子、眼镜、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素。胡须是不会有什么影响，眼镜的话除非是那种非常大的蛤蟆镜，那可能因为脸部特征已经散失了三分之一多了，这个会影响，但如果是那种一般的小的墨镜那也是OK的，像我们正常带的这个眼镜，是没有影响的
4、，口罩的话，如果是一般的口罩遮住嘴巴还是可以识别，但是如果像这种很大的围巾，很大的口罩，把鼻子嘴巴都给遮住了，那这个也没办法，因为脸部特征都散失了一半了；另外年龄也有可能会影响识别，特别是很多时候，嫌疑犯是年轻时候的照片，但是可能现在已经是四五十岁了，所以说能不能跨年龄段的一个识别，也是对人脸识别的一个挑战，大多数的算法可能接受的是几年之内的一个变化，那么目前我们能够接受18岁到70岁，也就是说，只要你是青年，少年长成型了，到你不要太老，这个范围都是OK的 （4）海量人脸库 人脸库规模很大的时候，这个对算法的精度就有一个很大的要求，当人脸库规模达到100万以上，对人脸识别算法的识别精度将是一个
5、极大的考验，而且人脸库规模越大，考验越大。像我们公安国安的应用的话，库都是那种几百万几千万的，那么这个时候精度上不去，那肯定是没法用的了，所以说这个国内能够做海量库，既在一百万以上的这种人脸库，只有很少公司有这样的技术。 人脸识别技术优势 （1）准确率高，我公司采用全球领先的人脸识别算法，无论是跟国内的厂家还是国外的厂家对比，我公司算法的准确率都占有很大的优势。严格讲一个算法的好与坏，是要看基于多大库来做的一个比对，是前十的命中率还是前五十的命中率，如果是单一的说我们的准确率是多少，那个是完全没任何意义。在1万张布控库的情况下正脸识别率超过95%；在公安系统400万的一个身份证库里，可以达到9
6、2%左右的一个命中率。 （2)比对速度快，这也是我公司算法能应用在公安行业的一大优势，因为公安行业人脸库数量庞大，没有超快的比对速度是没法应用的。我公司曾经做个测试，同样一台至强双四核的服务器，我们一秒钟是能够比对两千万张照片，而国内对手基本上几十万，或者两三百万的速率，所以这个比对速度根本就不是一个等量级的。这个原因也是基于我们的特征文件比较小，只有2.4K，而其他公司可能会有10几k，几十K，最大的有128K的一个特征文件。 （3）受环境影响小，识别率几乎不受帽子、胡须、眼镜、发型等面部遮挡的影响在1850年龄范围内，依旧可以保持90%以上的识别准确率；海量（百万级以上）人脸库应用场景下，
7、人脸识别准确率高达92。 （4）独有的性别识别和年龄识别：刚才我们提到我们除了做人脸识别，我们还做人年龄跟性别的分析。这个可能对于公安方面的一个应用，就是可以做视频录像的一个智能分析检索。性别识别率高于95%，年龄识别误差小于正负6岁 （5）采用分布式系统架构，单台人脸匹配服务器每秒可完成2000万张以上人脸的实时比对与检索，支持现场采集、照片采集等多种人脸注册方式，直接从数据库里导入身份证信息的话，单台服务器每分钟可完成7000张人脸的建模。 (6)低成本的全平台解决方案，支持各种摄像头,网络摄像机不需要进行繁琐的SDK对接，只需摄像机支持标准的rtsp协议即可，而一般的网络摄像机都支持这个
8、协议 人脸布控系统主要功能 （1 ）人脸抓拍功能 主要针对来自于前段摄像机的实时视频或历史视频录像，通过实时人脸检测将所有出现人脸的视频帧抓拍下来并存为图片文件，所有抓拍的人脸图片和现场图片可集中存储于抓拍服务器，所有抓拍到的人脸均可手动注册入库。 （2 ）人脸布控系统 针对基于实时/历史视频的人脸布控应用 可针对黑名单库里的数据进行实时布控，及时发现布控人员，无须主动配合，无须停留； 内置先进的图像质量分析算法，确保抓拍人脸清晰度最高 丰富的实时告警，响应时间小于1秒，支持与公安报警系统直接对接 （3 ）人脸查重功能 主要针对双重户口人员，传统的用肉眼查看的方式，相当费时费力，尤其是针对上亿
9、级的数据库，人工筛选的方式效率极其低下。而采用基于人脸识别的人脸查重功能，可以针对两个不同的省（市）数据库，自动进行识别比对，然后把相似的人脸按顺序统计出来，然后再由人工核实下，这种方式效率极高，可以及时找出拥有多重身份的人员。 （4 ）人脸智能检索系统 这个也是我们针对公安来做的一套系统，人脸智能检索系统，很多时候，案发现场目击证人只能提供犯罪嫌疑人的年龄，性别和基本的面貌特征等信息，但是正常的视频存储是非常大的，用人工去一一比对排查，那工作量会很大，效率很低，而我们的视频智能检索系统，可以根据多种特征信息来做智能检索，可以通过我们的系统把视频中所有符合特征条件的人全部扣出来，然后再由人工去
10、筛选，而且速度会很快，大大降低了工作量，提高了效率跟准确率。 技术参数：照片格式 BMP、JPEG、TIF 、PNG 支持视频格式 AVI、MPEG、MP4视频流协议 RTSP功能参数人脸识别尺寸 不小于 50*50 像素人脸识别角度 左右倾斜 25度，上下倾斜 20度人脸检测尺寸 不小于 28*28 像素 人脸检测角度 左右倾斜 60度，上下倾斜 40度 正脸抓拍率 99%人脸布控识别准确率 1000黑名单库的规模下，不低于95% 10000黑名单库的规模下，不低于88%人脸特征模板大小 小于3K 字节黑/白名单库容大小 小于1万客户端 Windows 平台 C/S客户端机械特性 紧凑型塔式
11、机箱/19英寸1U标准机架式机箱物理 参数工作环境 温度10 -35 ， 湿度8%-90% 人脸识别也可以根据用户需求，做其他开发应用 （1 ） 人脸身份鉴权系统 针对门禁、VIP客户识别应用 无需用户刻意停留和配合，只要你通过摄像头监控区域，在几百毫秒之内我们就可以完成身份鉴权。而且我们的算法有内嵌活体算法，不能说是让你用张照片就可以通过鉴权，我们的活体算法能够有效区别活人跟照片。 支持现场采集、照片采集等多种人脸注册方式 针对现场采集照片的人脸识别准确率可以达到99%以上 整个人脸识别鉴权过程时间小于200毫秒 可直接与门禁控制系统对接，或以短信、邮件方式通知 可在用户正常行走过程中完成身
12、份鉴权过程，无须刻意停留与配合 内置活体人脸确认算法，可有效分辨照片和真实人脸 （2 ）人脸卡证通 我们的客户端一般是基于windows平台，同时另一方面我们还提供在国内一般很少有公司做的基于安卓的客户端，可以移动，这个可能对公安来讲是非常方便的，因为，比如说巡警在巡逻的时候，看到可疑人物可以随时拿着手机对他拍照进行比对，如果没网络也没关系，因为我们支持离线比对，你可以存一些重点库在你的手机里面，可以支持5000个人，可以在手机本地来识别，如果需要更大库来识别比对的话，可以通过3G网络或者是WIFI连到后端数据库进行比对识别，因为拿手机对人直接拍摄还是有点明目张胆的，所以目前我们会把它做到单兵系统里面去，就是你的针孔摄像机或者是你的笔筒摄像机，別一个警务通，通过这个来做一个实时的识别 三防移动终端，内置精确人脸识别算法 内置身份证读卡器/IC卡读卡器 支持离线身份验证，验证结果可在有网络时同步到服务器端 身份验证时间小于500毫秒 本地人脸库最大可存储5000个人 远程人脸识别与检索耗时小于1秒 (3)手势识别 自主研发的独特人机交互技术 采用最常见的普通摄像头，无须任何额外特殊设备 通过实时的视频分析，智能感知人体的手势动作 可作为虚拟的鼠标设备人脸识别行业应用基于人脸识别的技术不断发展，目前这项技术已经应用在社会的各个行业：在公安各业务领域的应用：人脸识别应用场景：
