發布時間：2020-06-11所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： 一、現階段人臉識別技術應用分析 現階段的人臉識別技術基是于人臉生物識別及計算機網絡技術，通過人臉比對，高效的實現訪客身份確認、訪客授權信息核查、訪客活動范圍管理等功能。 在安防領域，作為人員管理的重要手段，人臉識別技術應用越來越廣泛。在各類
一、現階段人臉識別技術應用分析
現階段的人臉識別技術基是于人臉生物識別及計算機網絡技術，通過人臉比對，高效的實現訪客身份確認、訪客授權信息核查、訪客活動范圍管理等功能。
在安防領域，作為人員管理的重要手段，人臉識別技術應用越來越廣泛。在各類園區及辦公場所，人臉識別門禁系統的熱度逐漸上升，已經成為一種趨勢，使得各大小區、辦公大樓、學校等場所開始將其作為安防管理的新標配。
作為時下主流的一種生物識別科技，相較于傳統的門禁卡、指紋識別，人臉識別門禁系統更便捷、更準確，更安全。再者，經過近些年的發展，人臉識別對不同環境的適應已經有很大進步，這提高了室外門禁系統的識別準確度，使其能夠做到無感通行。在提高出入口的通行效率的基礎上，極大的加強了出入人員身份安全的管理，保障了區域的安全。
二、現階段體態識別技術應用分析
對于體態識別技術，通過機器學習對視頻畫面中的行人體態進行識別對比，從而可識別圖像中的人員;但由于人員的體態信息不固定，特征不明顯、易于改變，導致體態識別技術對人員身份識別的準確率相較于人臉識別技術準確率底，特別是在授權、權限驗證等方面，不能實現較長時間、準確的身份認證識別，目前主要用于在安防監控區域下的實時監控畫面內人員的追蹤、預判，行人軌跡搜索等功能。
三、現有的基于人臉識別門禁的管理方式存在以下缺陷
只能在出入人員經過專業的人臉識別門禁系統，人員臉部對準識別攝像頭時，門禁系統通過人臉比對來確認是否有人員進入、以及進入人員的合法性，對于沒有專門的人臉識別系統的區域，或是門禁處于開放的區域無法進行人員身份識別以及授權管控;其人員識別功能僅限于識別系統部署通道，并需要進行近距離識別;這樣的單一人臉識別方式，無法滿足如同數據中心、物流園區、涉密單位區域、辦公樓宇、院校等需要全面覆蓋、實時、精確人員身份識別以及授權監管、快速定位、軌跡追蹤的場景，建設成本高、管理被動、不能滿足監管需求。
四、人臉識別與體態識別技術融合應用研究解決方案
本方案在傳統的人臉識別系統的基礎上，通過采用基于深度學習的體態識別技術應用，通過在人臉識別門禁區域的攝像頭實現人員實時體態數據的匹配學習;進行人臉、體態及人員信息的匹配模型建立，在監控區域內便可通過區域內的普通高清攝像頭信息進行體態識別分析，確認進入視頻監控畫面內的人員身份。在被動的人臉識別門禁管理系統基礎上添加基于體態分析的主動身份識別及認證，彌補僅基于人臉識別門禁系統的人員管理方案的不足之處，真正實現全區域覆蓋、低成本、實時在線、可快速定位追蹤的區域人員安防管理。
同時通過在安防管理區域內的可進行近距離圖像獲取的環境點部署遠、近景監控攝像頭，建立人臉及體態信息的多次匹配學習修正機制，通過在例如過道、電梯、門廊等區域，通過近景攝像頭畫面信息進行人臉信息的多次獲取確認，并結合前期已經進行匹配建模的人臉信息、體態信息、上時間軸、行人軌跡預判信息作為輸入數據，進行“人臉—體態—人員身份”信息多次的機器學習匹配，不斷修正模型信息準確性，保障在監控區域內人員發生面部、體態信息改變(如惡意遮擋、換衣服等)、遮擋時，同樣能夠有效準確識別;
五、技術方案詳細闡述
本方案在基于人臉識別的門禁系統之上，進行基于體態識別的人員身份分析、定位追蹤及告警，具體實現方式如下：
在區域入口處安裝人臉抓拍攝像頭，當有訪客進入時，首先獲取來訪人員的人臉信息圖像，并通過人臉比對與人臉識別訪客系統中訪客的身份相關聯，并同時利用區域入口的普通高清攝像頭首次獲取人員體態信息，通過機器學習技術進行數據關聯匹配;建立人員體態數據信息模型，形成包含人臉、實時體態、訪客信息相關聯的完整人員身份數據庫;當訪客人員進入安防區域后，通過區域內的普通高清視頻監控攝像頭，即可根據畫面中的全身體態圖像在數據庫中完成人員信息檢索，并以標簽的方式在視頻畫面中呈現出入人員的身份及授權信息，輔助安防管理人員通過普通的視屏畫面即可對其身份進行實時確認，同時對其行為是否在授權范圍內進行分析研判;
通過安防區域內部署的數據修正點(如過道、門廊、電梯、樓梯入口的等)區域的近景及遠景攝像頭信息，對 “體態—人臉—人員身份”三維模型數據進行修正學習，通過采集點所獲取的近景人臉及遠景體態數據，并結合前期的模型數據、歷史軌跡畫面、行人軌跡預判等信息，對進入安防區域的“體態—人臉—人員身份”三維模型進行實時修正及更新，不斷提高人員識別的準確度，同時可以實現存在體態或人臉信息不完整、不清晰的情況下，進行人員人別及信息的多維度修正，保障在安防區域內的人員發生面部遮擋、更換衣物、惡意改變外觀、步態等信息時，單一監控識別算法無法識別的缺點;
當監控區域內出現行人時，系統將進行人體圖像識別分析，通過機器識別技術，智能化的調取相應的視頻鏡頭進行呈現，并對畫面中的人員體態信息進行提取，輔助安防管理人員主動確認其身份的合法性;相較于傳統監控視頻系統可有效將海量的監控畫面進行聚焦篩選，為安防人員自動推送呈現有人員活動的監控畫面;同時可實現人員越界或是非法闖入進行自動識別告警。
同時對于監控攝像頭覆蓋區域，可以通過體態識別技術快速對指定身份人員或是監控圖像中框選鎖定的人員，通過在海量數據中進行機器學習最終，實現的實時位置及歷史軌跡進行追蹤。
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六、結束語
人臉識別與體態識別技術融合應用，有效建立了視頻監控系統中的實時時空數據關聯信息，實現了視頻畫面中的人員信息多維度比對關聯，可利用在園區、場館、展會、校園等場所的視頻監控系統中，實現準確實時的安防監控監控，實現人員信息呈現、多維度追蹤檢索、區域授權等功能。——論文作者：譚明強、雷劍
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