基于人脸识别的安防系统解决方案

基于人脸识别的安防系统解决方案

1、应用背景

随着中国社会国际化程度的不断深化，奥运会、世博会、亚运会等大型活动在中国的举办，中国已经成为全球瞩目的焦点，世界各地包括国内数以百万乃至千万计的游客、官员、新闻记者、运动员、裁判员、工作人员、志愿者等各类人士将集聚中国的场馆。与会人士中不乏企图制造事端、普通民众为之色变的恐怖分子，如何确保各种级别、各类型的运动会、会议或展会的安全、有序进行，已经成为摆在各组委会等机构面前的头等大事。

长期以来，与会人员凭门票、代表证、参展证等各类证件（凭证）在经过工作人员人工查验后即可进入会场。这种模式以低廉的代价为会场的管理提供了一些基本的保障，但也存在着严重的管理漏洞和安全隐患。在相关人士意识到了问题的存在之后，条码、IC/ID卡、RFID等技术便逐步引入了大型会场的管理，原有的证件人工查验模式变为计算机系统的自动查验为主、人工为辅的查验模式，这一模式的改变减少了人为错误的发生。同时，在应用上述技术后，证件伪造的难度也有了显著增加。应该说，上述技术的应用在一定程度上提升了会场的管理和安全保障水平，但单凭证件的与会人员身份认证模式仍然存在证件存在被伪造的可能、证件可能被他人借用或冒用、证件遗失会给持证人带来极大的不便等问题。

人体生物特征具有唯一性、稳定性、不可复制、不可假冒等显著特点，用于身份认证具有更高的安全性。在指纹、掌纹、虹膜等人体生物特征识别技术中，人脸识别技术的优势非常明显。首先，作为识别特征，人脸具有稳定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下，人的面部特征是非常稳定可靠的，“携带”便利。面像也是用于区分人的首要特征。其次，人脸图像的采集非常方便，尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前，绝大多数安防系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头，完全满足人脸图像的采集要求，不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的，也不需要人主动配合，最大限度地提高了系统的响应速度。第三，与安防系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的

优势，真正达到“预防-记录-取证”的目标。我们知道，目前安防系统最关注的还是监控场景中的人，这种关注通常是“隐性的”，“非介入式”的，不能进行专门的干预。采用人脸检测技术可以快速的分析出场景中人的位置，采集到人的面部图像。采用人脸识别技术，可以迅速的将这些图像与数据库中的“嫌疑人、“危险人物”等进行比对排查。一旦命中，系统将迅速做出响应。人脸识别系统采集的人脸图像又可以作为非常重要的监控数据记录下来，存储在监控数据库中，作为事后检索的索引，或者与公安、安全部门的数据库接驳，进行取证、认定。

2、人脸识别技术

一个典型的人脸识别系统主要包括训练过程和识别过程。训练过程主要完成将已知人脸进行定位、特征提取与选择、以及分类器的设计；识别过程则完成将未知图片进行处理，并最终识别出身份的分类和决策。其工作流程如图1所示：

图1 典型人脸识别系统的工作流程

从图中可以看出，其主要功能模块包含如下几个部分：

图像获取：人脸图像数据源包括运动图像序列（视频流）和静止图像。主要可以通过扫描仪，数码照相机，摄像头等数字输入设备获取。

人脸检测与定位：该模块用来分析输入的图像，判断其中是否有人脸，如果有，则找出人脸的位置，并把人脸图像从背景图像中分离出来。

图像预处理：预处理的主要作用在于尽可能的使得人脸图像处于同一尺度和标准，最终为后续处理提供高质量的输入图像。通常这部分需要完成对抽取图像的尺度归一化、灰度归一化、降噪、去光照、白平衡等功能。

特征提取和选择：对于处理后的人脸图像按照某种策略抽取出用于识别的特征，将原始的脸空间映射到新的特征空间。在此步骤中，不仅注重如何提取具有良好分离性能的特征数据，还必须考虑到整体算法的鲁棒性和处理效率等应用指标。

训练：即分类器的设计。此过程主要生成可用于识别的参数。通常，在已有

的样本训练集基础上确定某个判定规则，使得按此规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或者结果期望最大。

识别：通过比对获得的未知人脸参数和训练所得的参数完成人脸的分类和判别，给出识别结果。

3、方案设计

整个系统的架构如图2所示。在每一个入口或关键区域安装摄像头，该摄像头传出来的信号通过分频器分别传到视频监控系统和人脸特征提取器。在人脸特征提取器中完成人脸的检测、存储、记录后，将人脸图像通过局域网提交到人脸识别服务器上，与各类特殊人群数据库进行比对计算。计算的结果存在某一特殊人员，则将其人脸图像实时显示在显示器上，确定为可疑人员。同时，系统将触发语音报警系统，并将计算结果写入系统日志。在监控室中，监控人员可锁定可疑人员，将可疑人员的照片录入到监控对象数据库中，提交到人脸识别服务器中进行二次确认。一旦确认，则由相关工作人员处理。

图2 系统架构图

该系统具有如下功能：

（1）人脸捕获与跟踪功能

人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

（2）人脸识别计算

人脸识别分核实式和搜索式二种比对计算模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。

（3）人脸的建模与检索

可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板保存到数据库中。在进行人脸搜索时，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。