【中國安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】今年以來，“人臉識別”的場景在全國各地遍地開花，出行、安防、金融、消費等各大領(lǐng)域紛紛開始試水，這些創(chuàng)新應(yīng)用不僅刷新了人們的眼界，還在一定程度上帶來了便捷和新鮮的體驗感。實際上，人臉識別在2000年初就有小范圍的落地應(yīng)用，主要用在簽到打卡機上，但那個時候人工智能并不是很火，這個領(lǐng)域還沒有進(jìn)入主流的研究視角。直到2012年左右，人臉識別才從實驗室走到某些行業(yè)中來。
近期，人工智能受到的關(guān)注度堪比盛夏的高溫，火熱程度一浪高過一浪。今年3月，人工智能被作為戰(zhàn)略發(fā)展技術(shù)寫入政府工作報告。7月20日，國務(wù)院向全國各地方政府及各部委和直屬機構(gòu)印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出面向 2030 年我國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點任務(wù)和保障措施，部署構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國。種種現(xiàn)狀表明，人工智能將成為繼互聯(lián)網(wǎng)+之后的下一個風(fēng)口。
一、人臉識別模式的不足
目前基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)，作為人工智能中重要的一個組成部分，近幾年以來發(fā)展迅速，在公安行業(yè)應(yīng)用不斷深入，其成果頻頻見諸報端?，F(xiàn)階段，人臉識別已經(jīng)成為公安行業(yè)科技信息化建設(shè)中*的建設(shè)內(nèi)容，從追逃布控、走失人員的尋找、*員身份確認(rèn)到以人臉數(shù)據(jù)為核心的大數(shù)據(jù)分析來協(xié)助案件的偵破，在公安機關(guān)相關(guān)工作中發(fā)揮了巨大的作用。
但是我們同時也應(yīng)該看到，目前的人臉識別模式仍然有不足之處，具體表現(xiàn)有兩點：一是現(xiàn)階段的人臉識別對場景要求較為苛刻。如果攝像機的高度、角度、光線等要素?zé)o法滿足要求，則識別出的人臉質(zhì)量會比較差，這樣既無法看清人臉，更無法通過人臉進(jìn)行人員身份的判斷，因此想要進(jìn)行人臉識別布控，必須新建能滿足人臉識別的前端點位。二是即使能在一些關(guān)鍵部位部署人臉識別點位，但畢竟數(shù)量不多，目前還無法達(dá)到進(jìn)行全網(wǎng)布控的效果，公安人員依靠人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行定位和追蹤的效果十分有限。
因此，從深度上來講，人臉識別技術(shù)對環(huán)境的適應(yīng)性、識別的準(zhǔn)確性仍然有很大的提升空間。從廣度上而言，人臉識別的目標(biāo)對象需要更加豐富，從單一的對人臉進(jìn)行識別，可以擴展到除人臉之外的其它人體部位和信息要素的識別，比如體型、衣著、朝向等多種要素，這也是本文主要談的人像識別技術(shù)。
二、人像識別的關(guān)鍵與流程
在現(xiàn)階段，人像識別技術(shù)主要是一種狹義上的定義，指的就是以人臉識別為主的分析和識別技術(shù)。而從廣義上來說，人像識別技術(shù)是指對包括人臉在內(nèi)的多種人體部位和信息要素的識別與分析，能形成人員更為全面的特征數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)對人員的定位查找、身份確認(rèn)。
人像識別中對人體的識別是關(guān)鍵，隨著深度學(xué)技術(shù)的突破，實踐中我們采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使用大量的在不同場景下的同一個人的不同姿態(tài)、不同穿著的監(jiān)控抓拍照，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)這些圖片數(shù)據(jù)中人員的身體外形特征，從而實現(xiàn)對人體的跟蹤監(jiān)測，身體關(guān)鍵部位的定位以及人體特征的提取和比對。這些人體監(jiān)控圖片經(jīng)過訓(xùn)練過后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，會映射成為一個高維的特征向量，這個向量表示了人體的數(shù)學(xué)特征，對這個高維向量進(jìn)行數(shù)據(jù)計算比對，就能達(dá)到對不同場景下同一個人的人體識別。通過對人體的識別，再結(jié)合對人臉的識別和特征比對，從而形成特有的人像識別技術(shù)。
人像識別的具體流程分為包括以下幾個步驟：
視頻采集：人像系統(tǒng)通過接入實時視頻流，獲取人像數(shù)據(jù)源?？紤]到人像檢測相對耗時，所以輸入的視頻流可以設(shè)置成隔幾幀進(jìn)行一次檢測，這樣就可以使得整個系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集實時性更好。
人像檢測：采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法，對場景內(nèi)的人臉和人體同時進(jìn)行檢測。系統(tǒng)中使用的檢測器是基于通用的Faster R-CNN方法，使用類ZF的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在ImageNet上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并使用實際監(jiān)控場景視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)(fine-tune)，得到系統(tǒng)中使用的人像檢測器模型。
人像跟蹤：基于檢測器得到的檢測結(jié)果，在檢測幀之后，對檢測到的目標(biāo)框使用跟蹤性能較好的KCF方法進(jìn)行跟蹤。同時，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取表觀特征，采用一個多維的向量來表示，并對圖像質(zhì)量進(jìn)行判斷，對同一個人員輸出一張質(zhì)量好的圖像。
特征提取：系統(tǒng)通過對檢測到的人員圖片進(jìn)行分析，對檢測到的人臉和人體分別進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析和特征提取。
將人臉與人體的結(jié)構(gòu)化分析和特征信息綜合歸納，形成基本特征(性別、年齡段、種族等)、頭部特征(帽子、發(fā)型、眼鏡、口罩等)、體態(tài)特征(朝向、速度等)、衣著特征(上衣及褲子的類型、顏色等)、攜帶物特征(是否有包、是否抱小孩、是否打傘等)。
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：系統(tǒng)將識別到的人員的人臉與人體進(jìn)行圖像關(guān)聯(lián)，形成包含人臉與人體的特征數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系的人像數(shù)據(jù)庫。
采用人像識別技術(shù)形成人像數(shù)據(jù)庫后，對人員的身份識別不僅可以采用人臉特征來完成，而且可以依托更為豐富的人體特征來進(jìn)行識別，擴大識別范圍。
三、人像識別的應(yīng)用
人像識別之圖像語義檢索應(yīng)用
人像識別技術(shù)具備非常豐富的人像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通過人像識別技術(shù)對抓拍的人臉、人體圖片進(jìn)行特征提取分析和識別處理，獲取的人員面部特征及體態(tài)特征信息，經(jīng)過關(guān)聯(lián)處理后形成海量的人像資源數(shù)據(jù)。公安人員在對具有某些特征的*員進(jìn)行查找的過程中，可直接使用人像識別技術(shù)進(jìn)行語義檢索，例如輸入“男人、中年、戴眼鏡、背包、短袖”屬性，可在系統(tǒng)的抓拍人像中迅速縮小范圍，定位到目標(biāo)人員，達(dá)到視頻偵查業(yè)務(wù)中快速找人的目的。
人像識別之行人重識別應(yīng)用
通過普通監(jiān)控攝像頭，實現(xiàn)對目標(biāo)人員的追蹤與識別，這就是人像識別技術(shù)中的行人重識別應(yīng)用模式。公安人員即使只有該人員的視頻監(jiān)控截圖，從截圖中獲取不到清晰的人臉信息，但只要有完整的人體圖像，仍然可以通過人像識別技術(shù)在人像數(shù)據(jù)庫中對該人體圖片進(jìn)行檢索，匹配到超過設(shè)定閾值，相似度高的人員。通過這種方式，可以更加全面的分析出目標(biāo)人員更多的行動軌跡、活動范圍等重要信息。
人像識別之人像關(guān)聯(lián)應(yīng)用
上文提到，通過人像識別技術(shù)，利用攝像頭捕獲人臉和人體(可以是部分人體)圖像，并建立了人像數(shù)據(jù)庫。
在人像關(guān)聯(lián)應(yīng)用中，可利用人像數(shù)據(jù)庫中采集的人臉圖片特征進(jìn)行1:N檢索，從后臺人臉布控庫中匹配超過閾值，且相似度高的人臉，根據(jù)該人臉的身份信息，就確認(rèn)該人員的身份，并建立“人體采集數(shù)據(jù)—人臉采集數(shù)據(jù)—后臺布控人臉數(shù)據(jù)”的關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成人像關(guān)聯(lián)庫。
當(dāng)該目標(biāo)人員再次被監(jiān)控攝像頭捕捉到，攝像頭即使沒有抓拍到清晰的人臉，但仍然可以將抓拍到的人體圖像通過系統(tǒng)進(jìn)行特征提取后比對，在人像特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行1:N檢索，檢索到匹配的人體后，進(jìn)而關(guān)聯(lián)到后臺人臉數(shù)據(jù)，從而確認(rèn)該人員的身份信息。
結(jié)語
人像識別技術(shù)作為人工智能“AI+安防”中的典型應(yīng)用模式，彌補了人臉識別系統(tǒng)中只能對人臉進(jìn)行分析的局限性。在現(xiàn)階段，人像識別的技術(shù)還處于研究和探索階段，在國家人工智能發(fā)展規(guī)劃政策的強力推動下，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉和人體的識別信息會更加豐富，結(jié)果會更加準(zhǔn)確，人像識別技術(shù)會越來越成熟和完善。再結(jié)合車輛信息、手機WIFI信息，進(jìn)行多維的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立以人像為核心的綜合人像信息數(shù)據(jù)庫，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行碰撞分析，挖掘其內(nèi)在的線索和規(guī)律。在社會的各個行業(yè)，特別是公安部門，用于布控追逃、*的追蹤、走失人員的查找等，一定會充分發(fā)揮其實戰(zhàn)價值和意義。
原標(biāo)題 【聚焦】人像識別技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用
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