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人脸识别在安防行业的应用

2018-1-3 11:03| 发布者: admin| 查看: 220| 评论: 0

摘要: 人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新,固定识别通过率为90%,识别误匹配率指标被降低了好几个数量级,此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。
    当下,人脸识别的挑战焦点重新回到了安防行业的应用。人脸识别在安防行业的应用无外乎如下几种:
    (1)1vs1身份确认。如火车站、宾馆等场合需要核实身份证与持证人员是否为同一个人,此类应用与金融行业的身份认证基本无异。
    (2)1vsN实时比对报警。如在火车站、地铁站、机场等重要节点设置人员通道,对在逃人员等进行实时布控,一旦出现立即予以抓捕。又如商业应用,通过实时比对进店人员,发现VIP并提高服务质量,此类应用的需求最为强烈,而难度也最大,布控库的规模直接决定了系统是否可用、好用,下文将专门进行分析。


    (3)静态库或身份库的检索。如对常住人口、暂住人口的人脸图片进行预先建库,通过输入各种渠道采集的人脸图片,能够进行比对和按照相似度排序,进而获悉输入人员的身份或者其他关联信息,此类应用存在两种扩展形式,单一身份库自动批量比对并发现疑似的一个人员具有两个或以上身份信息的静态库查重,两个身份库之间自动交叉比对发现交集数据的静态库碰撞。
    (4)动态库或抓拍库的检索。对持续采集的各摄像头点位的抓拍图片建库,通过输入一张指定人员的人脸图片,获得其在指定时间范围和指定摄像头点位出现的所有抓拍记录,方便快速浏览,当摄像头点位关联GIS系统,则可以进一步的按照时间顺序排列检索得到的抓拍记录,并绘制到GIS上,得到人员运动的轨迹。
    应用(3)和(4)通常情况下是有操作人员进行交互的,交互操作人的介入一定程度上提升了系统对算法绝对准确的依赖,当前已经取得较好的应用效果,并为公安行业的各项工作起到辅助作用。

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