【人脸识别技术在治安防控中的应用探究7200字（论文）】

人脸识别技术在治安防控中的应用研究摘要在计算机视觉领域，人脸作为一种重要的生物特征，由于其缺乏接触性，舒适度高且准确率可靠，成为了目前普及最广的身份识别方法。为了保障进出人员在门禁系统所管辖区域的信息安全，目前已启用人脸识别安防手段，保证了治安管理的安全进行，在完善中国智能安防技术和跟上国际安保水平方面提供了非常好的一个机遇。为此本文对应用治安管理和日常生活的人脸识别技术进行了研究，结合人脸检测、人眼定位、人脸特征提取，并分析了将人脸识别技术运用在治安防控的价值，以及在杭州峰会中人脸识别技术的实现。物联网作为新一代的网络，其将渗透到了人们生活的各个方面，它所引起的个人隐私保护的法律问题已经被学者们广泛重视。最后，本文对于当前人脸识别技术在治安防控中应用的不足之处进行了分析，然后提出了一定的建议与对策，希望对于人脸识别技术在治安防控中的应有有所帮助。关键词：人脸识别；人脸检测；治安防控TOC\o"1-3"\h\u272131引言 1251592人脸识别技术在公安部门的实际应用 254552.1人脸识别技术功能 248682.2如何进行人脸识别 2241712.2.1人脸局部特征分析 2214552.2.2面部局部特征的提取 3156862.2.3图像预处理 3293502.2.4比对识别匹配 3207782.3实际应用 4322292.3.1杭州峰会中人脸识别技术的实现 44690 5273612.3.3在侦查破案中的实例 5119343人脸识别技术在治安防控中的不足 736713.1人脸识别技术存在匹配精度和速度上有待提高 7299053.2光照、表情、遮挡及时间跨度的影响 7238483.2.1光照变化的影响 727543.2.2人脸面目表情 8246453.2.3姿态视角变化的影响 9200183.3人脸识别技术与人权保障存在冲突 10237414人脸识别技术在治安防控中的应用 11320264.1杭州峰会中人脸识别技术的实现 11244714.2利用人脸识别技术锁定在逃犯罪嫌疑人 12190644.3在侦查破案中的实例 12298835结论 1410332参考文献 151引言作为人脸识别领域的管家技术，人脸检测是一个理论性和应用型都很强的研究课题。目前，人脸识别技术是公安系统中的高新技术，可以在公安工作中的许多领域发挥积极作用，比如识别犯罪嫌疑人、核对户籍、通缉逃犯、对重点场所进行布控等多种用途，对创建和平安定的社会具有重要的实际作用。此外，伴随着科技的进步、社会的发展，互联网科技依托无线网络技术的迅速发展，我们并没有足够重视隐私权的问题，本文的研究结果为相关法律在技术上提供法律保护监督作用，杜绝以互联网安全保障技术对用户信息特征自由以及通信秘密加以侵犯的活动发生。2人脸识别技术在公安部门的实际应用2.1人脸识别技术功能随着人脸识别技术的发展和使用规范性日趋完善，这项新技术应用于“互联网+警务”的建设中。一对一检验主要用于确定某人是否和其身份证件上的身份吻合。在本申请程序中，应提前手机被识别人的生物特征数据，并将其存储在证书或数据库中，可应用于公共安全领域。系统可以自动搜索、识别和检查人脸，并根据核查要求及时发出提醒。核查过程中，应当现场采集被认定的生物特征数据，并将此生物特征数据与之前存储的生物特征数据相对比，如果两者之间的重合度大于某预设好的值，则该人应被认为是他身份证件上的人，否则便不是。利用人脸识别技术识别黑名单上的危险人员那是公安领域最迫切需要的应用，这是一个典型的一对多比较应用程序。这种类型的应用程序应为黑名单模板创建一个数据库，申请时，应该把现场提取到的个人信息特征与黑名单模板中的各个数据都进行比对，如果相似度大于某值，则会发出警报并反悔比较结果。识别结果还可以帮助警方在有条件的场景中进行人工评估。目前数据库中用于查询和识别的静止图像的应用比较成熟，如对限制出入境人员的进行身份认证等，但是在监控识别这一方面的应用更为迫切，可以用来打击恐怖主义和逃生等[1]。2.2如何进行人脸识别2.2.1人脸局部特征分析利用自适应阈值方法首先提取候选人脸区域，采用人脸训练样本来对变化较大的系数进行训练，然后通过现有的人脸特征弱分类器，获取人脸特征的候选区域。提取出不同人的人脸图像差别尽可能大，而相同人的人脸图像差别尽可能小的鉴别特征，是特征抽取的目的。2.2.2面部局部特征的提取本文选取了眼虹膜、鼻翼、嘴角等人脸五官轮廓局部几何特征来描述眼睛。取单个特征组成的特征向量来表征人脸特征，如颜色特征、纹理特征等单个特征，在以瞳孔为中心，宽度和高度一定的某个矩形范围内依据以下算法进行搜索以二进制编码的方式来表征眉毛特征，将提取的特征进行降维处理，最后将特征写入数据库即构建人脸特征库，以不同尺寸大小的模板窗口对输入的整幅图像进行匹配搜索，并且对匹配搜索到的结果与标准人脸模板中不同子模板进行相关性搜索匹配，来判断该图像中是否包含人脸对象。2.2.3图像预处理由于人脸图像输入的光照程度、设备条件以及设备性能都不同，为此，输入的人脸图像往往都存在对比度不够、噪声较大等缺陷。为了改善人脸图像的质量，使图像更利于计算机的处理与识。在针对于复杂的使用环境，需要对场景中获取的图像进行合适的预处理。人脸图像的预处理主要包括人脸扶正、人脸图像的增强以及归一化等。在进行人脸大小校正时，需要特别是注意人眼坐标的定位。为了降低缺失深度信息对人脸检测的影响，采用一种改进的区域增长算法实现深度信息图像的增强，对图像进行缩小/放大变换，从而得到一个大小统一的校准图像。在人脸自动识别过程中需要通过旋转处理，使得人脸图像中的人脸的双眼一直保持在水平位置。通过将场景中的深度信息转化为图像中的灰度信息，便于使用诸多的图像操作来对深度数据进行处理[2]。2.2.4比对识别匹配在保证特征提取精度的前提下，更多的特征数量能够带来更高的识别率。同时把捕捉到的人脸图像与数据库中的注册图像进行比对识别。将犯罪嫌疑人的人脸图片与人脸资料库中的重点人口进行比对识别，帮助确认嫌疑人真实身份，提高办案效率[3]。完成了特征提取预处理之后，下一步的操作通过智能算法干预的方式对特征进行筛选，选择那些没有失真的、干扰因素少的特征，而抛弃那些不良特征，与数据库中存放的训练样本的特征进行一一比较，层层筛选直到分数最高的训练样本就是最匹配样本。在进行人脸搜索时，将指定的人脸进行建模，再将其与数据库中的所有人脸的模板进行比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表[4]。2.3实际应用2.3.1杭州峰会中人脸识别技术的实现近年来中国在安防领域发展迅猛，“人防+物防+技防”的三重保障使得国内的安保实力显著提高，而G20峰会正是检验我国安防实力的最好时机。比如，在重点区域进行动态人脸识别布控，在公共场所、关键通道布置高清摄像头，抓取人员面部数据，与大库数据比对进行黑名单预警。人脸识别等安保措施保障了G20峰会的安全进行。德生桌面式人脸和身份证核验一体机TSR-R2，是一款集被验证人员指纹采集与验证、人脸采集与验证的多功能一体机。恶劣环境下的人脸识别就是在恶劣环境中检测是否存在人脸，如果存在则对人脸进行识别，以提取该视频中人的身份信息。人脸和身份证核验一体机能够实现读取居民身份证芯片中的身份信息，现场采集指纹图像、人脸照片，获取验证结果等功能。在有网络环境下，验证人的身份信息和验证结果可以实时同步到服务器或推送到管理人员的客户端[5]。在犯罪嫌疑人入杭州峰会中的安检闸口时，安检部门通过人脸识别和大数据分析提供的线索，将其锁定。本系统的主要功能需求是通过在杭州峰会中的安检闸口架设多角度监控摄像相机，通过人脸识别算法辅助铁路公安进行在线追逃，整个系统主要包括多视角人脸检测及识别两个核心算法模块。本系统的性能要求为:（1）人脸识别处理精度高，再现性好。提高身份认证的速度与精度：性别识别可以充当“过滤器”的功能，提高身份认证识别的速度和精度。（2）在图像获取时特定的头像在相机规定的范围内进行自动的跟踪。（3）针对安检闸口的实际应用场景，从多个角度进行监控识别。（4）面向警务案件的人脸识别系统会扫描整个图像，对子图像分别检测判断，能够检测大小不同的多个人脸。识别过程中的数据要分类保存。（5）客户端控件显示数据的更新及初始化必须在10秒之内更新完毕，展示识别结果要直观，要包含必要的身份信息。警方大力发展科技强警，其中大数据平台的建设和应用日趋完善，人脸识别等高科技技术已经在追逃中发挥越来越大的作用。人脸识别主要根据人脸图像的灰度特性用投影图和特征描述相匹配的算法初步确定人脸各部分的位置，然后利用投影法和模板匹配法准确地确定了瞳孔的位置及其它面部特征[6]。具体负责落实各项侦查和追逃措施。在具体操作上，警方对很多已经潜逃多年的境外逃犯强化二次侦查，综合利用各类警务资源，细致排摸分析境外逃犯情况，及时掌握国内外关系人情况、境外逃犯所持证照、活动轨迹及资金账户信息。在入境通关时广泛采用，通过识别数据与犯罪嫌疑人数据库的比对，可以初步筛选出可疑对象，再结合其他相关线索的人工核查，在逃嫌疑人即使多次变换身份信息，也会露出蛛丝马迹[7]。2.3.3在侦查破案中的实例天津市和平区自从在2017年采用人脸识别技术破案以来，取得了重大的突破2017年9月23日晚，和平区某超市有人报警：一男子用砖头打破玻璃门后进店行窃，盗窃财物价值总计1.2万元。和平警方接报后，第一时间到现场进行勘查，并通过视频追踪、实地走访等手段获取到嫌疑人较清晰的正面图像。同时，办案民警在被盗超市内提取到了嫌疑人清晰的指纹。接下来，民警将嫌疑人的正面人像录入人脸识别系统，两秒钟后，系统给出比对结果：该嫌疑人与男子徐某高度相似！民警随即围绕徐某展开调查，结合现场提取到的指纹确认其正是该案嫌疑人。

3人脸识别技术在治安防控中的不足3.1人脸识别技术存在匹配精度和速度上有待提高近几十年以来，人脸检测的精度得到了逐步提高，但是速度一直不能满足人们的要求。SVM的训练需要大量的存储空间，如果不加选择地采集样本，会影响SVM分类器的效率，特别是对非人样本人员的培训。申请治安管理，如户籍管理、出入境管理、犯罪嫌疑人鉴定等应以国家个人身份资料为基础[8]。SVM分类器需要更多的支持，数据库容量有几个亿甚至十几个亿，合规性请求的数量很大，方式也不一样，从如此庞大的数据库中快速准确地进行身份识别是一项非常困难的任务。在实际应用中，人脸识别受到图像质量的影响很大，由于内部生理和外部环境的变化，因此识别的准确性也存在不稳定的情况[9]。3.2光照、表情、遮挡及时间跨度的影响3.2.1光照变化的影响基于可见光图像的人脸识别是传统人脸识别技术的特征之一，但可见光图像受光源角度的影响很大，尤其在光照环境发生变化时，识别能力会急剧下降，无法满足实际需要。光照变化使得人脸图像发生巨大变化。目前，大部分的算法都是对图像进行整体变换，由于没有一个统一的人脸图像光照情况的评价标准，如果对所有的人脸图像都进行变换，往往会降低人脸图像的正确识别率[10]。如果直接用这样的图片进行识别，实验证明人脸识别系统的正确识别率将会大幅下降。3.2.2人脸面目表情人脸识别是在人脸检测的基础上进行面部特征提取，根据个性特征采用适当的算法进行个体认证。表情方面的变化，导致柔性特征的变化多样性，由于对细微的表情不敏感，可以在一定程度上容忍光线和角度的干扰，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，此外，人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素也成为的影响。由于人脸是一个复杂的形态，包括刚性区域和柔性区域，理想的特征区域应该是在不同表情下位置比较稳定，从而引起投影的二维人脸图像发生变化，造成人脸识别系统性能的下降[11]。图2特征提取流程随着训练样本的增加，识别率会有所提升，但是并不是越多越好，当超过一定的训练样本数目时，识别率反而有所下降。3.2.3姿态视角变化的影响由于投影形变而引起的脸部不同部位的拉伸和压缩，以及脸部不同部位的遮挡，使得二维人脸图像发生很大的变化。当人脸姿态即人脸相对于摄像机的视角发生变化时，由于投影形变而引起脸部不同部位的拉伸和压缩，以及脸部不同部位的遮挡，使得二维人脸图像发生很大的变化。由于姿态变化造成了人脸3D形状在2D人脸图像投影的形变和遮挡，而由单幅2D图像恢复3D模型是个病态问题，使得姿态变化的问题成为自动人脸识别中的又一难题[12]。而实际的人脸识别应用中，特别是非控制条件下的人脸识别，人脸的姿态经常发生变化，有时甚至变化巨大，因此姿态变化的影响是人脸识别系统必须解决的又一难题。偏转和俯仰变化是人脸在深度上即图像平面之外的变化，不能通过图像的代数变换校正到正面人脸图像，这两种姿态变化严重影响人脸识别的性能。3.3人脸识别技术与人权保障存在冲突物联网信息交换所产生的数据与我们每个人的生活息息相关，我们的私人信息之间具有很强的互联性。在这种情况下，我们对物联网信息共享的安全性和隐私保护便要提出更高的要求。消费者总是试图保护个人隐私信息不泄露，但信息接收方则总是想方设法获取消费者的数据从而实现商业利益，法律和社会规范在两者之间寻找平衡。由于人脸识别侵权行为具有独特的法律特征，对传统社会的法律制度带来了很大的冲击和影响，相较于传统侵权，人脸识别侵权在适用法律方面产生很多技术难点，这对于传统法律制度，是一个巨大挑战[13]。

4人脸识别技术在治安防控中的应用4.1杭州峰会中人脸识别技术的实现近年来中国在安防领域发展迅猛，“人防+物防+技防”的三重保障使得国内的安保实力显著提高，而G20峰会正是检验我国安防实力的最好时机。比如，在重点区域进行动态人脸识别布控，在公共场所、关键通道布置高清摄像头，抓取人员面部数据，与大库数据比对进行黑名单预警。人脸识别等安保措施保障了G20峰会的安全进行。德生桌面式人脸和身份证核验一体机TSR-R2，是一款集被验证人员指纹采集与验证、人脸采集与验证的多功能一体机。图3TSR-R2示示例恶劣环境下的人脸识别就是在恶劣环境中检测是否存在人脸，如果存在则对人脸进行识别，以提取该视频中人的身份信息。人脸和身份证核验一体机能够实现读取居民身份证芯片中的身份信息，现场采集指纹图像、人脸照片，获取验证结果等功能。在有网络环境下，验证人的身份信息和验证结果可以实时同步到服务器或推送到管理人员的客户端[14]。在犯罪嫌疑人入杭州峰会中的安检闸口时，安检部门通过人脸识别和大数据分析提供的线索，将其锁定。本系统的主要功能需求是通过在杭州峰会中的安检闸口架设多角度监控摄像相机，通过人脸识别算法辅助铁路公安进行在线追逃，整个系统主要包括多视角人脸检测及识别两个核心算法模块。本系统的性能要求为:（1）人脸识别处理精度高，再现性好。提高身份认证的速度与精度：性别识别可以充当“过滤器”的功能，提高身份认证识别的速度和精度。（2）在图像获取时特定的头像在相机规定的范围内进行自动的跟踪。（3）针对安检闸口的实际应用场景，从多个角度进行监控识别。（4）面向警务案件的人脸识别系统会扫描整个图像，对子图像分别检测判断，能够检测大小不同的多个人脸。识别过程中的数据要分类保存。（5）客户端控件显示数据的更新及初始化必须在10秒之内更新完毕，展示识别结果要直观，要包含必要的身份信息。4.2利用人脸识别技术锁定在逃犯罪嫌疑人警方大力发展科技强警，其中大数据平台的建设和应用日趋完善，人脸识别等高科技技术已经在追逃中发挥越来越大的作用。人脸识别主要根据人脸图像的灰度特性用投影图和特征描述相匹配的算法初步确定人脸各部分的位置，然后利用投影法和模板匹配法准确地确定了瞳孔的位置及其它面部特征。具体负责落实各项侦查和追逃措施。在具体操作上，警方对很多已经潜逃多年的境外逃犯强化二次侦查，综合利用各类警务资源，细致排摸分析境外逃犯情况，及时掌握国内外关系人情况、境外逃犯所持证照、活动轨迹及资金账户信息。在入境通关时广泛采用，通过识别数据与犯罪嫌疑人数据库的比对，可以初步筛选出可疑对象，再结合其他相关线索的人工核查，在逃嫌疑人即使多次变换身份信息，也会露出蛛丝马迹。4.3在侦查破案中的实例天津市和平区自从在2017年采用人脸识别技术破案以来，取得了重大的突破2017年9月23日晚，和平区某超市有人报警：一男子用砖头打破玻璃门后进店行窃，盗窃财物价值总计1.2万元。和平警方接报后，第一时间到现场进行勘查，并通过视频追踪、实地走访等手段获取到嫌疑人较清晰的正面图像。同时，办案民警在被盗超市内提取到了嫌疑人清晰的指纹。接下来，民警将嫌疑人的正面人像录入人脸识别系统，两秒钟后，系统给出比对结果：该嫌疑人与男子徐某高度相似！民警随即围绕徐某展开调查，结合现场提取到的指纹确认其正是该案嫌疑人。5结论随着计算机视觉领域和图像处理方面的技术的不断更新，人脸检测技术也在不断的发展与更