刷脸时代的人工智能

□ 文/李欢

人脸与人体的其它如指纹、掌纹、虹膜、视网膜等具有唯一生物特征性，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别还具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；视觉特性：“以貌识人”的特性，操作简单、结果直观、隐蔽性好；这些特性使得人脸技术取得突破后，迅速得到普及，业内掀起了人脸识别应用浪潮。

系统构成

人脸识别技术主要包括四个组成部分：人脸图像检测及采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸特征数据匹配与识别。

人脸图像采集及检测：基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或视频流，首先判断是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果，通过人脸智能算法，对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择，挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征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法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸特征比对识别：通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据，与后端人脸库中的人脸特征数据模板进行搜索匹配，通过设定一个阙值，相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

人脸应用重点场景

人脸门禁

通过人脸识别门禁系统，加强小区、企业生产园区、办公楼宇、仓库厂房等门禁出入管理控制，完全使用人脸识别技术替代刷卡、密码等门进出入方式，做到精准识别、安全门禁人员进出。

人脸考勤

利用人脸识别进行企事业单位人脸考勤，做到无接触、精准身份信息确认，防止代打卡情况发生，并可通过视频进行事后准确复核考勤记录，做到有据可查，实时效率大大提升。系统可与HR（HRM/SAP）系统进行数据对接，实现人脸考勤数据实时互通及保存备份。

企事业访客

访客系统利用人脸识别进行访客人员身份信息确认，简化访客登记流程，提高企事业单位及园区安全等级，提升企业园区访客进出体验与企事业园区形象等，并有效提高接待人员接待工时，配合大华门禁系统，实现人脸访客企事业园区安全进出管理。

活动签到

活动签到免除人工纸质签注记录，利用人脸识别进行活动人员名单记录及身份信息确认，有效避免代签注及真实记录活动人员身份信息。

小区/单元门人脸布控

人脸识别部署在小区出入口、单元门等场所，对进入小区的居民、租客和外来人员进行出入管控，通过高清视频结合人脸识别，将惯犯、危险人员照片录入人脸数据库（可与公安进行人脸数据对接），一旦闯入小区能第一时间发现潜在的危险，并且可进行人脸路径追踪，有效加强小区安保强度。

酒店住客&访客身份登记及验证

酒店住客身份登记及验证系统采用人证一体机设备，部署在酒店的前台，

住客或访客于前台登记时，出示身份证，通过人证识别一体机验证身份真伪、读取身份证信息、抓拍记录登记人员，并自行将抓拍人脸与身份证照片进行比对，识别持证人与证件是否为同一人，加强酒店反恐的安全。

重点场所人员布控

将布控人员的信息（包含姓名、性别、身份证号、家庭住址、人脸照片等信息）加入到黑名单，然后按照时间、地点、布控等级、相识度报警阈值等信息，对人员进行布防。如果人脸的相识度达到设定报警阀值，系统自动可通过声音、弹出窗口等方式进行预警，提醒监控管理人员。监控管理人员可以根据双击报警信息查看抓拍原图和录像进行核实。

人员布控主要针对高危人员及特殊人员，高危人员包括有全国在逃人员、全国违法犯罪人员、全国出入境人员等等。方案可通过导入手段将高危人员导入人脸注册库中，通过摄像机实时视频检测和照片信息检索，与注册库内人脸进行比对识别，在出现高危人员时通过平台告警方式通知公安。

斑马线人行横道/机动车道做违章行为管理，失驾毒驾管理。基于视频的行人闯红灯抓拍系统、卡口系统等在不需要人工介入的前提下实现对行人过街、车辆驾驶的规范管理。人脸系统应用在交通行业，可以提高对违章人员的警醒和打击力度，有针对性的进行警告、处罚及管理。

金融大厅/商场/新零售场所做VIP客户管理及数据管理。在入口通道安装人脸相机，通过人脸识别vip客户，调出客户档案，提供针对性服务，提高客户满意度。

逻辑构架

系统业务逻辑包含三块内容：

人脸采集系统：人脸采集系统包括普通高清网络摄像机及人脸检测服务器，将前端采集到的视频图片等非结构化数据进行分析处理，定位检测获取人脸图片。

人脸比对系统：人脸比对识别系统是对人脸采集系统传输的数据进行智能分析处理，进行人脸建模，通过人脸眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，进行人脸特征数据提取入库，并根据考勤业务需求进行二次人脸确认和事后人脸检索应用。

人脸库：人脸库包括人脸抓拍库、人脸注册库，其中抓拍库包括场景图片、场景下扣取的人脸图片、人脸特征数据，是人脸采集系统采集的人脸图片存储库，用于人脸比对识别系统进行人脸图片比对检索；注册库包括标准人脸图片、人员身份信息、人脸特征数据，用于人脸比对系统进行人脸图片比对检索。

人脸抓拍库做为静态库，适用于事后查询检索目标、人脸注册库作为动态库，用于实时比对报警，与前端实时视频进行人脸比对报警。

其中抓拍库因人流量和存储时间跨度，需根据项目情况合算存储设备大小。人脸注册库库数据由或专业人员导入，存储大小一般有微调，但是不会有数量级上的变化。

业务流程

人脸系统业务流程如下：

实时视频人脸比对：普通高清网络摄像机通过人脸检测服务器或专业人脸抓拍相机分析视频中的人脸，提取人脸图片转发给人脸识别服务器，人脸识别服务器通过智能算法，从抓拍的人脸中提取特征数据，与注册库中的人脸特征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：通过平台客户端提交需检索的人脸图片，人脸识别服务器提取人脸图片特征数据，与人脸抓拍库或人脸注册库中的人脸特征数据进行比对，最后由平台展现人脸比对结果。

人脸应用设计

人脸检测抓拍

人脸识别系统能够对检测区域出现的人员进行人脸检测和评分，并筛选出最为清晰的人脸图像最为抓拍人员人脸图片。即避免了对出现人员的重复抓拍又可以采集人员最佳照片。

当屏幕中出现多个人脸时，也可同时进行抓拍。

比对识别报警

根据前端摄像头中出现的人脸图片和黑名单或者白名单中的人脸进行实时比对，如果人脸相识度超过设定阀值，系统可自动通过声音等方式进行报警。系统可按通道对人脸进行布防，每个通道可以单独配置黑名单，实现单独布防。

人脸建模比对

管理人员可以根据双击报警信息查看抓拍原图和录像进行核实。根据人脸特征库的大小，50W特征库下，人脸实时比对报警响应时间在5秒以内。

抓拍库查询检索

对现场地点出现的人员目标查询，用户可根据时间、采集地点信息，查询历史人脸图片，也可关联录像查看现场具体情况，支持内容的导出。

用户上传目标人脸图片，根据抓拍地点、相似度、抓拍时间等检索条件，通过以图搜图方式检索注册库比对结果，可以快速查询人员身份信息。

全息档案

公安可通过一人一档的方式，构建人员档案，这些档案不仅涵盖了人员基础信息、关联人员信息、涉案信息、活动轨迹等常规性信息，还使用预置的规则算法，通过大数据流式计算、定时离线批量计算等方式，挖掘大数据中隐藏的规律，智能总结人员行为习惯，形成基本的人物画像，并据此实现智能研判结果标签化。这些智能研判信息，其实都包含在传统查询可以看到的数据里面，但通过这种“数据的再工”而产生的数据，形成对实战更加具有指导意义的信息。

用户画像建设

通过从公安接口获取的关联数据，来分析出丰富的关系模型，利用这些关系可以追踪出以前难以捉摸的目标之间的联系。关系图谱呈现包括关系详情、1度关系的检索，可按需实现矩阵、环形、直线等形状的排列，支持关系展开收拢等操作。

系统设计提供基于身份证号码的人物画像服务，设计围绕着人物的家庭、婚姻、亲朋等社会关系、教育水平、经济情况、前科背景、行为特征等方面信息的总结分析建设一系列的分析模型，通过这些模型组成一个“人物画像”的服务接口，对人员各类信息进行提炼总结，形成基本的人物画像。当一线民警在对一个人进行信息的综合检索时，通过这个接口往往对这个人进行一个直观的总结性描述，而不是一条条复杂的数据。

具体的描述性标签可包括：岁数、有没有结婚、文化程度怎么样、家庭关系怎么样、经济水平怎么样、在哪里工作、平时在哪里活动、有什么样的活动特点、经常跟什么样的人联系、有没有网购习惯、有没有犯罪前科、是否属于特别关注的群体、社交圈子里有没有前科或者特殊的人员、是不是在逃人员等等。

最终通过这些信息，可以比较清晰的了解到这个人是不是一个有潜在风险的人员，是不是需要进行重点关注。

这些信息，其实都包含在传统查询可以看到的数据里面，但通过这种“数据的再工”而产生的数据，是对实战更加具有指导意义的信息。

▲人物画像

轨迹分析

系统对人像关系进行关联，可生成轨迹，并可作落脚点等分析。

当然，人脸识别不限于以上应用，还有户籍管理、出入境管理、出所人员管理、上访人员管理、重点人员动态管控、各种案件侦查等等，人脸技术的场景及应用将越来越广泛，我们将全面进入刷脸时代。