概述:刷脸引领公安科技化
中国安防行业网    2017/10/20 16:30:00    关键字:刷脸,公安,科技化      浏览量:


  公安实战需求大致可分为对车、对人、对物的研判要求。而现如今的技术发展,公安行业已基本解决车牌缉查布控这类基础需求,转而要求解决假套牌、首次入城、车辆特征识别等上层技战法深度应用需求;对物目前仅限于排查遗留、丢失、挪动等初步应用,仍旧缺乏物体深度智慧应用;对人的需求则更为广泛,从人的衣物颜色、方向、速度到体貌、表情、步态的要求,其中最为热门、最有发展前景就是人脸识别应用。近几年,人脸识别在公安行业已“悄然”应用,并成功系统化、应用化、实战化。
  公安人脸识别应用一般分为三种类型:一是实现“关注”人员的实时预警,通过视频监控前端不断采集视频,后端以人脸识别技术为核心进行“关注”人员比对,并通过报警方式通知现场警员进行目标抓捕;二是实现事中、事后人员身份核查,需要后端系统对海量二代身份证库进行“打标签”、通过警用智能终端或系统上传目标人脸图片,后端从海量的二代身份证库中寻找匹配的身份证图片,并给出关联的身份信息;三是实现人员身份核查,即通过人脸识别技术实现手持身份证的人员和身份证的比对,进行人证合一的审查。
  以福建某地市为例,当地公安即通过人脸识别手段,对当地闯红灯行人进行抓拍,并将抓拍照片与全省常驻人口进行比对,并将每日的比对结果进行微信公众号展示,有效遏制行人闯红灯违法行为,实现全国首例行“人闯红灯人脸抓拍曝光系统”。
  现今,我国二代证的普及使中国约14亿人的身份信息有了数码照片数据,有数据表明,全国14亿人口中有12个人和你长得几乎一模一样,数据应用已逐渐突破现今人类认知水平,同时平安城市联网的数百万台监控摄像机每天也产生着海量的数据信息,这些数据存在大量有待挖掘的应用价值。种种迹象表明,公安想要跨入大数据应用时代,人脸识别技术想要在公安行业成熟落地,一些传统技术瓶颈逐步显现,响应速度越来越慢,有些应用场景已经完全不能支撑。
  公安大数据应用背景给人脸识别应用带来了机遇,同时也给人脸识别技术提出了更高的要求。虽然人脸识别技术性能已有较大提高,但它仍是在模式识别和计算机视觉等领域最困难的问题之一。如何利用人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来,提升整个公安信息化的管理水平,已经是摆在我们面前的一个重要问题。
  1.对人脸识别的比对容量要求更大、精确度要求更高
  目前公安的户政管理、出入境、刑侦嫌疑犯的身份识别等各类应用,需要基于全国人脸数据进行识别,处理的数据库容量上亿或十亿,处理的比对请求数量大、模式不统一,快速准确地从如此规模数据库中快速识别身份是一件非常有挑战的任务。
  2.系统输入从单纯的静态图片扩展到动态视频
  近年来,全国各地公安机关大力开展视频监控系统建设,据不完全统计,全国每年需要存储的数据量高达3.3EB,结合视频监控和人脸识别,实现犯罪嫌疑人的快速识别和实时布控,是提高视频监控效率的一条重要途径。然而,由于人脸识别视频监控面临光线、角度、姿态、遮挡等一系列因素的影响,导致人脸的类内差距增大、类间差距缩小,给结合视频监控的人脸识别带来了巨大挑战。
  3.图像来源更加广泛、图像质量差异较大
  通过“金盾工程”建设,公安已经成功建设了八大资源库,积累了海量的数据,为人脸识别技术在公共安全领域的广泛应用奠定了基础。然而,由于缺乏统一的建设标准,各类业务中人脸数据质量差异大,给人脸识别应用造成了难度。
  在公安传统侦查工作方式中,照片比对只能依靠人工方式进行,工作量巨大、速度慢、效率低、无法适应业务需要。人脸识别系统所具备的高速自动识别能力很大程度上可以将公安、安全部门从以往的“人海战术”中解脱出来,大大提升整个国家、社会的安全防范水平,从而达到威慑犯罪、惩治罪犯、维护社会稳定、保障国家安全的目的。
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