人脸识别系统方案.docx

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人脸识别系统方案

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人脸鉴识解决方案

浙江大华技术股份

有限公司

解决方案部大华人脸鉴识解决方案

学习参照

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1人脸鉴识技术3

2人脸鉴识解决方案4

3第二章.方案归纳5

3.1项目大要5

—

学习参照

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1人脸鉴识技术

建设的二期目标。

另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐

侦方式。

人脸鉴识技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。

人脸鉴识技术有对于其

、平生不变性等特点。

1.

2.

3.

判断

及鉴识

像采集及检测、人脸图像预办理、人脸图像特点提取以及人脸特点数据般配与鉴识。

人脸图像采集及检测基于人的脸部特点对输入的人脸图像或视频流,第一判断可否存在人脸若是存在人脸则进一步的给出每个脸的地址、大小和各个面部器官的地址信息

对于人脸的图像预办理是基于人脸采集及检测结果经过人脸智能算

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法对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择优选当前环境下最优

人脸并最后服务于特点提取的过程。

其预办理过程主要包括人脸图像的光辉补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特点提取人脸鉴识系统可使用的特点平常分为视觉特点、像素统计特点、人脸图像变换系数特点、人脸图像代数特点等。

人脸特点提取的方法归纳起来分为两大类一种是基于知识的表征方

是基于代数特点或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主若是依照人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特点来

获得有助于人脸分类的特点数据其特点重量平常包括特点点间的欧

对这些局部和它们之间结构关系的几何描述可作为辨别人脸的重要

几何特点的方法和模板般配法。

1.1人脸鉴识解决方案

人脸特点比对鉴识经过采集到的人脸图片

后端人脸库中的人脸特点数据模板进行找寻般配经过设定一个阙值

是一对

多进行图像般配比较的过程。

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2方案归纳

2.1项目大要

致城市中人口密集流感人口增加惹起了城市建设中的交通、社会治安、要点地区防范、网络犯罪日益突出等城市管理问题今后现代化城市的建设、网络信息必然将安全作为重中之重与城市的经济建设处于相同

重要的地位。

近来几年来社会犯罪率呈逐年高升的趋势特别是网络犯罪更

加的严重网络逃犯频频发生罪犯的犯罪手法也更加隐蔽和先进给广

大公安人员侦破案件增加了难度。

同时恶性事件时有发生令人们对公

共生活场所的安全感宽泛降低。

同时公安人员在对通缉犯进行人工排

查时如大海捞针成功率极低收效也不明显。

主要有以下实责问题第一

由于罪犯集体不断扩大概在数以百万计的人员照片库中找出犯罪嫌疑人不但费时费力还有可能造成遗漏等情况破案的效率大打折扣其次当前公安机关侦探案件大多数依旧依靠事后追查和通缉对已经发生的案件造成的损失很难有效填充最后若是在案发的同时即能防患于未然就能第一时间将损失控制在最小范围内。

需求解析

采

员迅速鉴识鉴识特定人员真实身份把过去难以想象的千万级的海量

照片库比对需求变成现实从而有效的为公安视频侦探、治安管理、刑

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侦立案等工作供应实战上的有效帮助和解决方法。

第二可帮助公安侦

查人员办案时候追查和通缉真实从打变成防能够极大的减少警力资源浪费和事故发生概率。

键出入口、通道等卡口地址部署人员卡口后端对要点关注人员、打防控人员进行黑名单布控经过实时视频流比对布控黑名单现人脸比对

鉴识。

不明身份人员身份确认治安人员在平常巡逻、人员身份考据过

过数据库进行人员信息比对解析达到人员身份确认的应用。

治安或刑侦人员对流动性人口中的无合法有效身份证件、无固定住所、无正当职业或合法经济本源的人员进行非接触性身份确认。

重要点位要点人员身份排查针对一些重要管控的地区如大型保障活动政府、公安出入口等部署前端摄像机对现场进行人脸抓拍每日安排公安人员人工进行要点人员优选排查。

建设目标

2.3.1要点人员布控

要点人员包括高危人员、特别人员等。

高危人员包括有全外国逃人

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员、全国违纪犯罪人员特别人员包括水客、涉恐涉案人员、涉毒人员、重要犯罪前科人员、闯事肇祸精神病人。

本方案可经过手动或自动批量导下手段将高危人员信息导入至人脸注册库中经过摄像机实时视频检测和照片信息检索与人脸注册库内高危人脸进行实时比对鉴识在出现高危人员时经过平台告警方式通知公安。

犯、涉恐、涉案、涉毒、水客等人员。

本方案可经过手动或自动批量

导下手段将要点人员信息导入至人脸注册库中经过在商场、大楼、火车站、港口等出入口摄像机实时视频检测和照片信息检索与人脸注册库内高危人脸进行实时比对鉴识在出现高危人员时经过平台告警方

式通知公安。

高危人员布控

特别人员包括有水客、涉恐人员、涉毒人员、有重要犯罪前科人员、闯事肇祸精神病人、要点上访人员等。

人脸鉴识系统将利用实时视频

进行审查鉴识。

高危人员包括全外国逃人员、全国违纪犯罪人员、重要犯罪前科人员、闯事肇祸精神病人等。

人脸鉴识系统将利用实时视频和身份证信息

对出入境人士进行审查鉴识。

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2.3.3敏感人群布控

敏感人群包括来自特别地区、特别身份、特别职业等人员如来自新疆地区人群、个别少许民族人群、长远无工作人群、非法上访人群等。

经过在出入境、要点人脸采集卡口对这些人群进行身份信息和

出没时间等进行管控从而做到敏感人群防控的目的。

2.3.4身份信息检索

人

脸鉴识确认人员身份信息。

这种方式适用于未携带身份证、驾驶证的

驾驶人员身份迅速确认。

2.3.5身份信息查重

多证的问题。

建设内容*依照详尽情况编写

3整体设计

大华人脸鉴识系统采用拥有完好自主知识产权的人脸检测算法、人脸追踪算法、人脸抓拍算法、人脸质量评分算法及人脸鉴识算法、并结

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脸抓拍建模、实时黑名单比对报警、事后静态人脸图片检索等功能。

本方案针对人脸注册库/人脸抓拍库小于300万、黑名单库小于

30

抓拍相机。

经过人脸检测服务器对实时视频中出现的人脸进行抓拍。

人脸鉴识服务器可对抓拍的照片进行数据库比对。

依照人流量和抓拍

上传照片。

在方案中采集图片和结构化特点数据保存在人脸鉴识服务

可扩容IPSAN储藏设备保证储藏容量。

人脸采集系统包括专业人脸抓拍机和一般高清网络摄像机+人

脸检测服务器是将前端采集到的视频图片等非结构化数据进行解析

办理定位检测获得人脸图片并结合人员身份信息采集系统获得人员

身份信息进行关系管理。

3.1.2人脸比对系统

人脸比对系统是对人脸采集系统传输的数据进行智能解析办理

这些局部和它们之间结构关系的几何描述进行人脸特点数据提取入

库并依照平台业务需求进行实时比对鉴识和事后辈脸检索应用。

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3.1.3人脸库

包括场景图片场景下抠

统采集的人脸图片储藏库用于人脸比对系统进行人脸图片比对检索

是系统设

定前公安批量导入的要点人员库用于人脸比对系统进行人脸图片比

对检索

时比对人脸采集系统传输的人脸图片。

经过平台进行实时布控、盘问检索、配置管理等功能应用。

3.2人脸三大业务库

系统数据库应包括三种业务库人脸抓拍库、人脸注册库和黑名

单库。

人脸抓拍库-包括抓拍现场图片、人脸小图和结构化的人脸特点

数据、抓拍地址、抓拍时间等信息此类库的主要业务应用途景是图片

检索比对

人脸注册库-主若是导入一些大规模的人像图片、结构化的人脸

特点数据和身份信息如一个地级市当地的社保人像信息库等导入后

主要的应用途景是图片检索比对和身份信息盘问确定人员身份黑名

学习参照

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单库-包括高危人员、特别人员的人脸图片、结构化的人脸特点数据

和人员身份信息主要的应用途景是在各个人脸卡口进行实时人流的

人脸比对预警。

一般来说人脸抓拍库和人脸注册库做为静态库适用于事后盘问

检索目标、黑名单库作为动向库用于实时比对报警。

一个或多个黑名

单也能够进行勾选布控

视频进行人脸比对报警。

其中抓拍库因人流量和随着时间将越来越大

单库数据由公安或专业人

员导入储藏大小一般有微调但是不会有数量级上的变化。

3.3系统拓扑

系统由前端摄像机、人脸检测服务器、人脸鉴识服务器、储藏设备、

前端摄像机包括一般高清网络摄像机和专业人脸抓拍机。

一般

高清网络摄像机主要实现图像采集、编码等功能。

专业人脸抓拍机不

仅实现一般高清网络摄像机的所有功能其内置大华自主研发的智能

解析算法还能够实现对视频中人脸进行自动捕获、追踪、抓拍等功能。

同时专业人脸抓拍机拥有人脸地区自动曝光优化、人脸小图优化办理

等功能更适合于人脸卡口场景下获得最优人脸图片人脸检测服务器

人脸检测服务器搭配一般高清网络摄像机对传输的实时视频流进行

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图进行

建模和结构化获得人脸特点数据后为人脸实时比对鉴识、人脸后检索

等功能供应算法支持

人脸数据库特地用于储藏人脸系统的人脸数据要包括抓拍库人

脸特点向量、注册库人脸小图、注册库人脸特点向量、黑名单人脸小

图、黑名单人脸特点向量别的抓拍库图片人脸小图和抓拍大图

在人脸鉴识服务器中当鉴识服务器储藏容量不足时可外扩IPSAN设

备进行储藏。

人脸视频储藏前端摄像机对实时视频的储藏可储藏在平

台下挂载的IPSAN

盘录像机做视频储藏。

3.3.3管理平台

人脸鉴识系统平台主要实现人脸系统相关的设备管理、鉴识场景规则

各种报警信息的查察等操作。

高清IPC

高清IPCIP视频专网高清

IPC高清球

人脸抓拍相机

学习参照

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人脸抓拍相机

人脸抓拍相机

高清IPC

高清球高清球

高清球人脸抓

拍相机人脸检测服务器

人脸检测服务器

人脸鉴识服务器

DSS-C8100平台

人脸数据库服务器

平台客户端

人脸图片储藏IPSAN

实时视频储藏

IPSAN/NVR

平台数据库

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

学习参照

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拍相机

高清

IPC

高清

IPC

高清

IPC

高清球

高清

IPC

高清球

高清球

高清球

人服器

人服器

人服器⋯人抓

拍相机

人抓

拍相机

人抓

拍相机

人抓

学习参照

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拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

人脸抓

拍相机

3.3.4联网设计

人脸鉴识系统部署在视频专网下前端摄像机直连人脸抓拍服务器或

人脸鉴识服务器鉴识服务器对接基础平台。

在公安视频专网中部署人脸鉴识系统对出入口、要点道路等位

置安装前端摄像机并经过人脸鉴识系统平台进行一致管理。

同时数据

经过网闸共享到公安专网下公安能够对重要嫌疑目标进行事后目标

检索目标轨迹追踪并依照目标出没时间和地址安排警力部署。

3.3.53人脸鉴识流程

系统数据流包括人脸实时比对和人脸历史盘问。

其中实时比对发生在

预先或事中当系统发现有布控人员出现时执勤人员能够迅速作出反

查可经过可疑人员图片盘问

学习参照

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系统记录的人员信息。

实时视频人脸比对一般高清网络摄像机经过人脸检测服务器或

专业人脸抓拍相机解析视频中的人脸提取人脸图片转发给人脸鉴识

服务器人脸鉴识服务器经过智能算法从抓拍的人脸中提取特点数据

单库中的人脸特点数据库进行遍历检索最后由平台展现人

脸比对结果。

图片检索人脸比对

脸鉴识服务器提取人脸图片特点数据与人脸抓拍库或人脸注册库中

的人脸特点数据进行遍历比对现比对结果。

3.3.6性能指标要求

性能指标主要包括人脸抓拍率、建模成功率和鉴识成功率。

人脸抓拍率:

在吻合施工规范人脸距离相机中心左右偏离±30°

15°平面偏离±15°以内、光辉较好的场景人脸光照亮

度250~800Lux下正常人脸的抓拍率可达95%

人脸比对性能与黑名单注册图像质量和黑名单数据库大小亲近

鉴识成功率可达90%以上。

系统可依照本质需要设

置不相同的人脸认识度阀值来调治鉴识率。

别的人脸比对性能和黑名单

注册图像质量、数据库大小、环境、光辉等因素影响很大详尽比对性

能视本质场景及本质注册图像质量而定。

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支持4路1080P1080P分辨率下检测所需最

小人脸像素大小60*60同时能够对画面中最多20个的人脸进行检测

95%。

人脸特点向量大小在2KB

素大小支持100×

100

-支持30W的黑名单库能够支持

16路以上1080P人脸

鉴识前端相机人脸抓拍/注册库检干脆能-最大可支持300W库人脸检索。

4前端设计

4.1前端系统组成

一般高清IPC-后端需要配合人脸检测服务器进行人脸检测再接

入人脸鉴识服务器人脸抓拍IPC-能够直接接入人脸鉴识服务器

4.2布点设计

4.2.1平常人员抓拍相机对于安装的场景有比较高的

要求

人脸大小100像素以上（双眼距离大于50像素）角度上下角度在15度

30度以内（眉尖可见）图像质量聚焦清楚光照均匀

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特别注意防范逆光、侧光必要时进行补光其他情自然尽量防范帽子、围巾、墨镜等遮挡面部信息平常在一些城市中典型的适合人员抓拍的

1.火车站汽车站出入口

2.机场安检处

3.政府机关企事业单位重要场所的走道

4.大型商场出入口

5.小区、社区出入口非室外环境

采集场景典型案例建设人脸采集场景是为了提升人脸抓拍成功率、人脸鉴识比对成功率做为人脸鉴识系统可否满足公安要求最为

其中专业采集场景一般为室内场景保证光辉和环境标准化建设完成后可采集标准的人脸图像为后续建设人脸注册库做基础准备。

人脸比对场景依照公安要求建设用于道路和室外场景对目标人脸进行比对鉴识。

4.3.1安装指导规范专业采集场景环境要求

>=3>=6>=6米

人员采集点位确定被采集人员点位若环境光低于人脸采集要求

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进行补光注意背后不要有强光源。

摄像机安装

2米

米安装距离距被采集人员点位4-6米。

若采用三相机抓拍中间

的相机正对采集点位其他两个相机部署在中间相机的两侧1.5米处。

摄像机调整

安装人员甲站到采集点位安装人员乙依次对三个相机进行调整。

调整摄像机上下角度与焦距

离大于50像素。

对人脸进行对焦调整清楚度到最正确。

安装角度

要求相机与水平线的夹角α最幸好-15°度到15°度之间。

安装距离

要求摄像机一般采用百万高清摄像机。

距离和采用的不相同镜头

的焦距相关系焦点在通道出入口且人脸的宽度像素不小于100*100像素因此摄像机的型号与监控范围有着亲近关系。

人脸大小和姿态要求

人脸距离相机中心左右偏离±30°上下偏离±15°平面偏离±15°以内免冠不戴墨镜、口罩、帽子等遮挡面部的饰物眼镜框、头发不遮挡眼睛

环境光照要求

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无逆光面部无明显反光光辉均匀且无阴影。

别的为保证抓拍人

脸时现场光照足够建议若镜头画面中人脸不够亮时需要相应增加照

明设备对人员脸部补250~800Lux

人脸采集场

侧视图依照摄像机的安装地址和安装高度要求以下高度建议在

2.0~2.5米范围焦距距离摄像机在4~6米处保证相机照射目标人脸呈

15度角度。

俯视图平常对人脸进行采集过程中因人员不受控制常常无法采

集到正脸图片在后续比对鉴识过程中非标准的人脸图片将降低人脸

鉴识正确率。

经过部署三台相机每台相机相距1.5米两侧相机距抓拍

点表现30°夹角人员经过采集点能够同时进行人脸抓拍并关系储藏

入库能够大大减少因抓拍人脸角度问题惹起的鉴识比瞄正确率不高

的问题。

5储藏设计

1.人脸注册库储藏包括人脸图像和结构化的特点数据是公安人员对要点管控人员等建立的人员库在人脸鉴识系统中充当标准库

学习参照

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2.人抓拍存包括抓拍的像、人小和构化的特点数据在人系中充当抓拍下来的人面部特点供人系索比。

3.像存

可通DSS-C平台挂存

路数多情况下能够通前端直NVR行存减平台

存担。

⋯⋯前端一般高清像机⋯⋯人抓拍像机

抓拍片存

注册存、抓拍

特点存

DSS-C8100平台

流

抓拍大、人小存

存IPSAN

存NVR

其中前端像机抓拍到的片和人小存在服

器中一般人服器存容量小在无法吻合大量的抓拍片

IPSAN行展存抓拍人特点数据存在人数

条人特点数据大小2KB后端人注册

中的人片和人特点数据和人身份信息存在人数据

300W

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5.2存

5.2.1抓拍库图片储藏计算

1210

间10,6000张图片。

储藏一天的容量计算×10×60×10≈1.8G储藏12个月共

需×360≈0.63T5.2.2人脸特点数据储藏计算人脸鉴识系统

中

1.抓拍库人脸特点数据

2.注册库人脸特点数据

每条人脸特点数据大小约2KB300W抓拍库、300W注册库约占空

间×。

5.2.2视频储藏

一般使用摄像机主码流进行前端摄像机人脸抓拍辅码流进行录像存

储。

录像储藏方案可将前端直连NVRNVR直接储藏摄像机录像或经过

DSS-C8100挂载IPSAN方式进行录像储藏。

人脸鉴识系统前端摄像机采用200W

按公安要求一般储藏

1个月。

1

4Mb×60S×60MIN×24H×30天÷

8≈1.23T50

×50=61.5T视频储藏

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品进行计算需要明确选择的盘位数和所选单盘空间,一般建议采用3T

硬盘

6应用设计

6.1人脸检测抓拍

安全城市人脸鉴识系统平台供应简洁、完满的人脸监控界面。

能够方

像最为抓拍人员人脸图片。

人脸检测抓拍

6.2比对鉴识报警

依照前端摄像头中出现的人脸图片和黑名单中的人脸进行实时过预设报警阀值系统可自动经过声光方式

进行报警。

系统可按通道对人脸进行布防每个通道能够单独配置黑名单实现单独布防。

使用人员能够在监控界面查察抓拍原图和黑名单人

核实。

6.1.2抓拍库盘问

学习参照

.....

图片

容的导出。

抓拍库检索

用户上传嫌疑目标人脸图片依照抓拍地址、相似度、抓拍时间等检

搜图方式检索注册库比对结果能够迅速盘问嫌疑

目标可否在可疑时间段内出现在案发地址中。

6.1.4黑名单管理

除也许更正黑名单中已有人员的信息。

同时支持经过图片的单个人脸注册注册时需要输入姓名、寿辰、性别、省份、城市、证件种类、证件号码等信息。

图片中包括多个人

脸。

最大支持30万张黑名单人脸图片。

6.1.5注册库盘问

用户可经过注册库名称、姓名、证件种类、证件号码、性别等信息

对注册库进行人员检索支持内容的导出。

针对要点人员可盘问后对其

迅速进行黑名单布控实现人脸实时比对鉴识报警。

学习参照

.....

6.1.6注册库检索

认可疑目标身份信息。

注册库查重

排查。

报警管理

抓拍时间和抓拍库进行检索。

相关人脸报警信息包括相关人员人脸图

片、报警记录发生地址、报警记录发生时间时支持进行该时间段前后

联动相关录像进行确认。

7方案优势

7.1直观、自然、非接触性

的告警行动时间。

学习参照

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7.2国际当先的人脸鉴识算法

在国际人脸鉴识领域使用最宽泛、声威的非受限人脸数据库

LFW（LabeledFacesintheWild）

高出98%

国内当先的解决方案通

提出三路相机联动抓拍技术在后续作为黑名单布控或抓拍库检索时

可增强者脸比对成功率为后

续增强者脸比对成功率供应有力保障。

迅速响应能力人脸鉴识系统经过公司专业人脸鉴识专家长达一年优

化最大可布控30W黑名单库响应迅速从实时采集人脸到报警端显示

时间间隔1~2秒依照图片检索数据依照图片检索数据响应时间可在

1S内完成。

可在完好施工规范的场景下抓