人脸识别技术方案

人脸识别技术方案内容摘要：

（射灯）（白炽灯） 补光灯架设要求 安装补光灯时需要注意以下几点条件： 避免补光不均匀： 如果补光灯的安装角度、灯光强度不合适，会造成人脸光照不均匀；比如，垂直安装强烈的射灯会导致人脸光照不均匀，会产生 “额头高光，眼窝有阴影 ”效果，见下图；如果条件允许，尽可能采用漫反射（光线没有明确的方向性）的方式进行补光。 人脸识别技术方案 考虑不同时段设置光照： 有些场景，白天、夜晚、晴天、阴天的光照条件差异大，白天的 “阴阳脸 ”、 “背光 ”到了夜晚会切换成光线不足，此时就需要灵活设置补光方式；根据不同时间段的环境变化，调试最佳的补光时间。 根据现场情况灵活变 通： 在没有光照或灯光的情况下（如夜间），安装补光灯的效果不如直接安装照明灯，单独的补光很容易造成补光不均；故室外要求进行夜间人脸识别时需要慎重，当前在室外夜间还未有较好效果的人脸系统应用。 避免直射行人眼睛： 补光设备如果直射行人的眼睛，行人会用手遮挡光线，反而影响了人脸的拍摄，架设补光灯应注意在补光灯外增加一层隔膜，减弱补光灯光源亮度，避免对人的眼睛直接照射。 点位架设要求设计 人脸识别技术方案 IPC 前端相机主要作用是获取的高质量的正脸图片，避免人员前后通过导致人脸出现遮挡。 摄像机安装原则及示意图： 摄像机安装在通道的正前方，正面抓拍人脸。 保证人脸左右偏转 30176。 ，上下偏转 15176。 对此，相机要求吊装或者横臂挑出正装，避免侧装。 摄像机架设高度建议在 ~ 摄像机俯视角度α 15176。 保持画面水平、抓拍对象处于画面正中，人脸（脸颊最左侧到最右侧，额头到下巴下端如下图片绿框）像素至少达到 150X150 像素以上。 人脸像素点大小查看办法：在摄像机 Web 界面进行抓图，然后用画图工具打开，操作如下： 人脸识别技术方案 相机监控宽度建议不超过 3m，镜头焦距和安装高度的关系如下： 架设物理参数的示意图如下： 监控宽度 W（米） 监控距离 U(米 ) 镜头焦距 (mm) 相机架设 高度（米） 俯视角 （度） 8 13176。 177。 3176。 12 13176。 177。 3176。 5 16 13176。 177。 3176。 7 25 13176。 177。 3176。 （不推荐） 10 35 4 13176。 177。 3176。 （不推荐） 15 50 13176。 177。 3176。 2 2 8 13176。 177。 3176。 2 3 12 13176。 177。 3176。 2 4 16 13176。 177。 3176。 2 6 25 3 13176。 177。 3176。 （不推荐） 2 8 35 13176。 177。 3176。 （不推荐） 2 12 50 13176。 177。 3176。 人脸识别技术方案 说明： 当摄像机与人脸的水平距离在 米之间，并且摄像机到人脸的俯角在 10176。 到 15176。 之间（假定人脸的高度为 米）。 因此，当摄像机与人脸的水平距离为 米时，摄像机的高度应当在 米之间； 当摄像机与人脸的水平距离为 10 米时，摄像机的高度应当在 米之间。 如果俯角太小（比如镜头平行于人脸），会造成人脸遮挡严重；如果俯角太大，会造成拍摄的五官变形。 正确示例： 人脸识别技术方案 错误示例： 画面歪斜安检门不处于画面正中 场景过大，人脸偏小聚焦不清 人脸识别技术方案 非标人脸采集场景前端设计 方式一、人脸采集摄像机 +身份证识别器 人脸采集摄像机的部署通常比实时布控预警场景下的摄像机部署要容易，我们可以根据环境选择合适的型号及部署方式，调整光线和角度，限定采集画面中的人脸数量。 比如机场安检场景下，我们限定为每个人依次办理业务，可以确保画面中始终只有一个人脸。 另外，该采集方式的核心是人脸采集摄像机和身份证识别器要后端做关联，同时需要实现身份证识别器与我们后端系统的对接。 人脸抓拍系统要求刷卡与抓拍的实时性较高，因此采用接口方式实时传输数据。 大华根据身份证识别器公司提供的数据格式，开发对应的 sdk 开发包，身份证识别器公司根据要求将 sdk 数据包加入身份证读卡系统中，这样就可以之间通过网络方式将数据信息传递给大华的人脸抓拍系统中。 由于身份证的照片信息是加密的，需要身份证识别器公司提供照片解码包，这样大华就能够完成身份信息及照片的提取。 方式二、高拍仪（内置身份识别模块） 目前，不少高拍仪整合了二代证识别模块，兼具拍照和身份证识别功能，只要高拍仪厂家提供相关数据读取接口，我们获取身份证信息与人脸关联好的数据并接入人脸识别系统分析。 系统可以实时反馈认证合一的比对结果，同时将信息存入后人脸识别技术方案 台系统建库。 高拍仪适合部署在一些办事窗口的桌面上朝向来访人员。 方式三、单兵 +身份证识别器 在非固定场所的人员身份排查场景，我们配套提供单兵外接身份证识别模块的方案。 身份证识别器外接在单兵上，读取的数据统一汇聚给单兵，同时单兵可以现场对被查人员进行拍照，选择效果较好的照片和身份证识别器读取的数 据关联后统一回传系统。 系统可以实时反馈认证合一的比对结果，同时将信息存入后台系统建库。 人脸识别技术方案 方式四、 APP 采集 +后端对接全国人口基本信息资源库 针对用户已经采购的警务通或专用手机，存在无法对接身份证识别器的情况。 或者被采集人也有可能没有随身携带身份证。 当设备满足安卓系统，且兼容性不存在问题，我们可以提供基于安卓开发的 APP。 用户通过警务通或专用手机对被查人员进行拍照，同时通过 APP 录入被查人员的姓名和身份证号码等，和照片关联，统一传回后端。 后端平台对接全国人口基本信息资源库，通过身份证号码检索出人员信息和图 片，和 APP 传回的图片在系统做比对。 比对结果反馈给前端，关联数据进入非标人脸库。 其他要求 为了保证人员库实施比对报警功能的准确率，需做好以下几个方面： 对人员经过监控点的行为规范 待比对人员在经过卡口时不规范会导致不满足比对要求，比如佩戴墨镜，口罩，低头，侧脸等，均会影响人脸识别准确率。 所以要求通过人员布防卡口的人员保持正面朝向人脸抓拍，并保持五官不被遮挡提高报警准确率。 避免时间跨度大的黑名单照片 人脸的外形很不稳定，在不同年龄，不同时间段人脸也会不同的变化，当然对人脸识别技术方案 人脸识别率高低也会产生一定影响。 所以导入关注人员名单时，需要选择关注人员最近时间的人脸照片。 照片质量 人脸照片质量的好坏直接影响到识别的效果，照片质量包括清晰度、人脸大小的分辨率等。 人脸照片包括前端高清摄像机抓拍到人脸的照片和导入关注人员名单库中的照片。 在导入关注人员照片时，需要选择尽量清晰的人脸照片。 人脸采集设备的安装位置 人脸照片一般需要一张正面人脸的清晰照片。 如果在人员正常通过情况下，始终没有一张正面人脸的清晰照片，会大大影响其识别率。 所以需要根据要求架设相机，并尽量避免逆光的拍摄情况。 避免光线 的影响 光线的变化会大大影响人脸的外观，从而影响识别的性能。 现代人脸识别技术的多项测试都表明光照变化仍是实用人脸识别系统的瓶颈之一。 所以现场环境尽量选择光线变化不大的场景，同时做好补光。 人员库来源 人脸动态识别系统人员库导入有三种方式进行添加，分别是前端摄像机、关注人员照片和常住人口身份证照。 图像存储设计 人脸识别系统需存储的视频图像数据包括：监控摄像机实时视频流存储、人脸场景图片 /人脸小图存储、人脸特征数据存储。 人脸识别技术方案 图像存储设计 人脸识别系统需存储的视频图像数据包括：监控摄像机实时视频流存储、人脸场景图片 /人脸小图存储、人脸特征数据存储。 存储总体设计 实时视频流存储： 人像卡口汇聚平台向视频云存储管理节点下发视频录像计划，存储管理节点根据各存储节点的负载状况，给存储节点的接入服务软件同步录像计划。 接入服务软件获取录像计划后，直接访问监控点 IPC 获取到视频数据，再通过调用数据存储软件将数据写入存储节点中。 人脸场景图片 /人脸小图存储： 人脸识别服务器从云存储管理节点索要图片存储资源，前端摄像机或人像卡口汇聚平台获取人脸图片流存储至指定存 储资源下。 根据公安实际人脸业务需求，人脸图片可用于布控预警 —黑名单库 ，用于图片检索以图搜图 —注册库 ，用于实时抓拍人脸图片检索管理 —抓拍库。 人像特征数据存储： 人脸特征数据是系统通过人脸识别算法将非结构化图片信息计算为结构化信息后的一条可用于检索，比对的记录。 系统中每张人脸图片均会经过服务器运算产生一条特征数据。 人脸识别技术方案 … …前 端 普 通 高 清 摄 像 机… …人 脸 抓 拍 单 元抓 拍 库 、 黑 名 单 库D S S C 8 1 0 0 平 台视 频 流人 脸 识 别 服 务 器 集 群视 频 云 存 储视 频 存 储 N V R图 片 流 图片存储容量计算（项目修改） 人脸抓拍库存储计算： 场景图片存储要求：图片存储 12 个月，每路每分钟抓拍 10 张，工作时间 10小时，一天存储 ,6000 张图片。 存储一天的容量计算： 10 60 10≈ 存储 12 个月共需： 365≈ 人脸小图存储： 存储一天的容量计算： 40KB 10 60 10≈ 存储 12 个月共需： 365≈ 抓拍库特征数据计算： 存储 12 个月共需： 10KB 6000 365=22GB 所以，一路摄像机抓拍一年存储容量约 人脸识别技术方案 视频存储计算 *视频存储与正常平安城市视频存储相同，按照摄像机输出码流为准，一般公安要求存储 3 个月。 非标人脸采集应用设计 人脸识别应用中，公安现有的一些人员库太过庞大，使用不便。 其他行业使用人脸识别技术时也缺少一些现成人脸库。 这都需要我们系统支持采集和建立非标人脸库，满足上层丰富的业务应用。 人像 /身份信息关联 人脸和身份证信息关键是建立非标人脸库的基础，关联的方式根据场景不同，数据采集前端目前主要可以分为四大类方式，参考 章节。 根据人像、身份信息采集场景不同，分为： 限制性场景 ，如办事大厅、派出所、看守所、监狱等，这类场景要求人证必须一致，不一致的情况可以及时预警，现场人员可以采取措施处置，同时有条件抓拍较为优质 的人脸图片，可用于后续布控应用； 非限制场景 ，如酒店、网吧、街面排查等，这类场景或者是抓拍的人脸质量参差不齐，有可能未达人脸布控的要求，或者当人证不一致时，现场人员没权利或义务去处置。 因此人证信息关联时，在后端数据库需要标注是否达到布控。