微图动态人脸识别布控系统，智能视频监控在原有视频监控的基础上增加了智能视频分析功能，系统可以根据需要自动判断各个监控通道设定部署控制方案现场是否出现异常情况，出现异常情况时系统会自动产生报警...前言随着经济全球化影响的加深，改革开放的深入推进，而城镇化步伐的加快，城市人口密度、流动人口的增加，引发了城市建设中重点区域的交通、社会治安、防控等城市管理问题。当前治安形势的多样性、复杂性、犯罪手段的隐蔽性、犯罪案件的高发性，特别是近年来城市反恐工作提出的新要求，给治安管理特别是预防犯罪和反恐工作带来了新的挑战。执法。然而，由于当前公安警力的增加远远不能满足实际需求，随着人工智能技术和监控摄像头技术的发展，能够将科技手段转化为直接战斗力的城市公安图像监控，已经成为了一种新的趋势。成为解决这一问题的重要手段。为直接破案提供了方便。传统安全识别方式的不足及解决传统监控识别方式带来的问题，首先，人类无法回避自身不可靠的弱点，不能时刻保持警惕，发现安全威胁，难以付出代价长时间关注，很容易错过重要的屏幕信息。其次，摄像头的数量大于监视器的数量。不采用1:1的方式，采用循环显示、多屏小图的方式，很可能会漏掉异常现象，让事态发展。另外，监控和录像是分开的，无法保留瞬间的画面或快速调出视频来辅助分析。最后，当前视频内容仅供活动结束后参考。如果出现异常情况或突发事故，其损失和影响将是不可逆的，属于被动监控。微图动态人脸识别布控系统解决方案微图动态人脸识别布控系统，智能视频监控在原有视频监控的基础上增加了智能视频分析功能，系统可以根据监控场景自动判断是否存在各个监控场景。设置部署控制计划异常情况，当出现异常情况时，系统会自动产生告警。一、人脸识别技术1、人脸检测“人脸检测（FaceDetection）”是一种检测人脸在图像中的位置的技术。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0人脸框或1人脸框或多人脸框）。一般情况下输出的人脸坐标系是正方形朝上，但是也有一些人脸检测技术输出的是长方形朝上，或者是有旋转方向的长方形。常见的人脸检测算法基本上是一个“扫描”和“判别”的过程，即算法在图像范围内进行扫描，然后逐一判断候选区域是否为人脸。因此，人脸检测算法的计算速度将与图像大小和图像内容有关。在开发过程中，我们可以通过设置“输入图像大小”，或“最小人脸大小限制”，或“人脸数量上限”来加速算法。2.FaceAlignment“FaceAlignment”是一种将五官关键点坐标定位在面部的技术。人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加上“人脸坐标系”，输出是人脸特征关键点的坐标序列。面部特征的关键点个数是预先设定的固定值，可以根据不同的语义定义（常见的有5个点、68个点、90个点等）。目前效果较好的一些人脸注册技术，基本都是通过深度学习框架实现的。这些方法都是基于人脸检测的坐标系，按照一些预先设定的规则扣除人脸区域，固定缩放。大小，然后计算关键点的位置。因此，如果不包括图像缩放的耗时过程，人脸配准算法是一个计算量固定的过程。此外，与人脸检测，或者后面提到的人脸特征提取过程相比，人脸配准算法的计算时间要少得多。3、人脸属性识别“人脸属性识别（FaceAttribute）”是一种识别人脸的性别、年龄、姿势、表情等属性值的技术。一般人脸属性识别算法的输入是“人脸图”和“人脸特征关键点坐标”，输出是人脸对应的属性值。人脸属性识别算法一般是根据人脸特征关键点的坐标对人脸进行对齐（经过旋转、缩放、扣除等，将人脸调整到预定的大小和形状），然后进行属性分析。传统的人脸属性识别算法在识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是一类算法的总称，性别识别、年龄估计、姿势估计、表情识别都是相互独立的其他。算法。但是，一些基于深度学习的人脸属性识别也具备算法同时输入性别、年龄、姿势等属性值的能力。4、在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运行速度优化到移动端可用的状态5、人脸比对（人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类）》人脸比较”是一种衡量两张人脸相似度的算法。人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征是通过前面的人脸特征提取算法得到的），输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加入一些策略来实现的，与人脸特征提取的过程相比，单次人脸比对的耗时极短，几乎可以忽略不计。FaceVerification、FaceRecognition、FaceRetrieval、FaceCluster都可以基于人脸比对推导出来6.人脸验证“FaceVerification”是一种确定w的算法两张人脸图像是否属于同一个人。它的输入是两个人脸特征，通过人脸比对得到两个人脸特征的相似度，通过与预设阈值的比较来验证两个人脸特征是否属于同一个人（即相似度大于门槛，这是同一个人；低于门槛是不同的）。7、人脸识别“人脸识别（FaceRecognition）”是一种识别输入人脸图像对应身份的算法。它输入一个人脸特征，将其与库中注册的N个身份对应的特征一一比对，找出与输入特征相似度高的“一个”特征。将这个较高的相似度值与预设的阈值进行比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中”。8.FaceRetrieval“FaceRetrieval”是一种寻找与输入人脸相似的人脸序列的算法。人脸检索将输入的人脸与集合中的所述人脸进行比较，并根据比较后的相似度对集合中的人脸进行排序。人脸相似度从高到低排序的序列就是人脸检索的结果。9.人脸聚类“人脸聚类（FaceCluster）”是一种根据身份对集合中的人脸进行分组的算法。人脸聚类也是通过比较集合中的所有人脸，然后分析这些相似度值，将属于同一身份的人分成一组。在人工身份标注之前，只知道分配到一个组的人脸属于同一个身份，但确切的身份是未知的。另外，假设集合中有N张人脸，人脸聚类的算法复杂度为O(N2)10。人脸活度“FaceLiveness”是判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体（照片、视频等）。与前面提到的人脸技术相比，活人脸不是一个简单的算法，而是一种解决问题的方法。该方案将用户交互与算法紧密结合，不同的交互方式对应完全不同的算法。鉴于方法多种多样，这里只介绍“活人脸”的概念，不再展开。2、装备系统微模动态人脸布控系统是基于人脸识别核心算法的智能化系统。通过人口密集、重点人员控制场所的入口通道，设置人脸图像采集摄像头，系统对采集到的图像进行搜索、采集。人脸图像与人脸图像数据库进行比较。比对成功后，快速锁定嫌疑人，辅以人工研判，将预警信息发送至责任单位或责任人终端，由相关人员进行处置工作。该系统能够快速、准确地识别关键控制人员，是安全保障的重要手段，应用广泛。系统设备：人脸图像采集终端：1、人脸抓拍摄像头通过摄像头抓拍人脸后，摄像头自动对抓拍到的人脸图像进行人脸去除、人脸质量评价等过程操作，最终得到合格的人脸照片图像传输到后台和关键人员人脸库进行识别、比对、验证。2、普通网络摄像机通过网络摄像机监控区域，摄像机自动获取视频流发送到人??脸检测服务器。人脸检测服务器对视频流进行人脸检测、人脸去重、人脸质量评价，最终将合格的人脸照片图像发送至后台，与重点人员人脸库进行识别、比对、验证。产品功能介绍：1、市局权限分类：市局授予权限，为支行分配不同账户，实现多账户信息共享；2、预警发送：短信、微信等发送至管控端，实时掌握重点人员信息；3、研判工具：根据案件侦查情况，可按时间、地域等对重点人员进行管控和追溯；4、平安城市视频对接：与平安城市视频监控对接，重点人员布控；5、公安局平台对接：与公安系统平台对接，实时发送预警信息。6应用场所：火车站、汽车站、地铁站、汽车站、机场等，人口密集场所，大型会议安保，重点人员临时控制。三、部分应用场景1、教育行业：应用于幼儿园、中小学，提高校园安全率。快速识别学校学生、老师、家长，防止陌生人进入，防止儿童被冒充。在各类重大考试中，人脸识别技术可用于确认考生身份，防止假证考试和代考。在考场可以全程监考，避免作弊，既保证了考试的公平性，也大大降低了学校的人力成本。2、公安行业：在一些公共场所安装摄像头，利用动态人脸识别对民警进行管控，让民警从重复复杂的视频观察中解脱出来。通过高清摄像头抓拍人脸，并与大型图库进行比对，民警可以轻松摸清重点人员的流动路径。可广泛应用于机场、车站、港口、地铁重点场所、大型超市等人员密集的公共场所，以达到筛查部分重点人员、抓捕逃犯的目的。
