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行業(yè)解決方案

人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城城市建設(shè)中的深度應(yīng)用

來(lái)源：http://lujiong.cn/news412671.html發(fā)布時(shí)間：2018-12-14 00:00:00

人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城城市建設(shè)中的深度應(yīng)用

人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城市應(yīng)用中的現(xiàn)狀

智慧城市建設(shè)如火如荼，各類(lèi)智慧

城市應(yīng)用的使用也逐漸發(fā)展到千家萬(wàn)戶，滲透滲出到了老百姓的衣食住行中。每一個(gè)市民都接觸并使用到了多種與身份認(rèn)證、鑒權(quán)服務(wù)有關(guān)的城市服務(wù)，從電子政務(wù)辦理各類(lèi)事項(xiàng)，到個(gè)人使用支付寶掃一掃消費(fèi)，身份識(shí)別技術(shù)越來(lái)越普及，從原來(lái)的開(kāi)個(gè)證實(shí)各個(gè)委辦局跑斷腿，到足不出戶網(wǎng)上辦事大廳處理各種委辦局的政務(wù)服務(wù)；從開(kāi)具各種公章證實(shí)進(jìn)行身份識(shí)別，帶齊戶口本身份證結(jié)婚證駕駛證等一包證件，到現(xiàn)在可以讓辦事后臺(tái)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)多跑路，百姓少跑腿，一門(mén)式一網(wǎng)式的新型互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)模式的實(shí)踐推廣。我們見(jiàn)證了多種身份識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，而人臉識(shí)別技術(shù)從中脫穎而出，作為一種直接，有效的輔助手段使得智慧城市應(yīng)用形式和城市感知大數(shù)據(jù)越來(lái)越豐碩，提供的服務(wù)越來(lái)越精準(zhǔn)。

以人為本，人臉即服務(wù)！

如今，在人與人相連的時(shí)代，圍繞人提供的服務(wù)首先要解決的是辨識(shí)人的身份，為此人們發(fā)明了良多卡、證作為識(shí)別人身份的依據(jù)，這種身份識(shí)別本質(zhì)上是“見(jiàn)物如見(jiàn)人，認(rèn)物不認(rèn)人”，它忽視了人們最本質(zhì)的需要，解決老題目的同時(shí)，也帶來(lái)一些新的題目。順應(yīng)時(shí)代的潮流，充分利用人臉識(shí)別技術(shù)，夸大人臉大數(shù)據(jù)共享和開(kāi)放，建設(shè)人像庫(kù)、人臉卡口系統(tǒng)。人臉識(shí)別技術(shù)可廣泛應(yīng)用于智慧警務(wù)和智慧城市建設(shè)，為全社會(huì)提供智慧人臉?lè)?wù)。

人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。針對(duì)輸入的人臉圖像或者視頻流，首先判定其是否存在人臉,假如存在人臉，則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部器官的位置信息。然后依據(jù)這些信息，進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征數(shù)據(jù)，并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比，從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別。因?yàn)橐曨l監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)間隔、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)間隔快速確認(rèn)職員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警，而人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)疑是最適合的選擇。

  人臉識(shí)別系統(tǒng)，可以廣泛應(yīng)用于公安、金融、機(jī)場(chǎng)、地鐵、邊防口岸等多個(gè)對(duì)職員身份進(jìn)行天然比對(duì)識(shí)別的重要領(lǐng)域。

應(yīng)用場(chǎng)景：身份證查驗(yàn)，確保真實(shí)證件

當(dāng)前主要是通過(guò)掃描或者復(fù)印身份證信息，人工比對(duì)身份證照片。掃描或復(fù)印身份證只是作為存案，并不能有效核實(shí)身份證真?zhèn)?。要確保是采用真實(shí)身份證辦理業(yè)務(wù)，必需有某種技術(shù)手段對(duì)辦事人提供的身份證進(jìn)行查驗(yàn)。

  應(yīng)用場(chǎng)景：人臉與身份證匹配查驗(yàn)，確保人證合一

除了采用真實(shí)身份證辦理業(yè)務(wù)外，人工核對(duì)相片往往由于身份證相片相對(duì)早期、當(dāng)事人帶墨鏡、化妝、發(fā)型等根本無(wú)法有效核實(shí)。假如查問(wèn)過(guò)多會(huì)讓持證職員感到厭煩，輕易產(chǎn)生一些不必要的摩擦。故在查驗(yàn)身份證的基礎(chǔ)上，通過(guò)攝像機(jī)無(wú)接觸自動(dòng)捕捉人臉影像，并自動(dòng)與身份證里存儲(chǔ)的影像信息比對(duì)，或者與后臺(tái)更多的真實(shí)身份人臉比對(duì)，并以多種方式提醒窗口業(yè)務(wù)職員比對(duì)結(jié)果，確保持證人是本人持真實(shí)身份**理業(yè)務(wù)。

應(yīng)用場(chǎng)景：人臉證據(jù)留存，增強(qiáng)事后取證能力

  因?yàn)樯矸葑C信息中的照片相對(duì)陳舊，除了將攝像機(jī)捕捉確當(dāng)時(shí)人臉與身份證存儲(chǔ)的相片比對(duì)外，系統(tǒng)不斷積累辦理業(yè)務(wù)時(shí)的人臉捕捉數(shù)據(jù)，在人臉匹配查驗(yàn)過(guò)程中，不僅能跟身份證中存儲(chǔ)的照片信息比對(duì)，還能對(duì)歷史人臉信息比對(duì)，確保在身份證中的照片相對(duì)陳舊時(shí)，有更加接近當(dāng)前時(shí)間的人臉數(shù)據(jù)，進(jìn)步比對(duì)精確度。同時(shí)每次辦理業(yè)務(wù)留下的人臉數(shù)據(jù)，可作為泛起業(yè)務(wù)異常時(shí)追溯的重要證據(jù)。

應(yīng)用場(chǎng)景：支持未來(lái)刷臉辦理業(yè)務(wù)

跟著人臉識(shí)別技術(shù)的不斷成熟，對(duì)于公共服務(wù)部分來(lái)講，對(duì)客戶的貼身服務(wù)至關(guān)重要，系統(tǒng)要支持未來(lái)直接刷臉辦理業(yè)務(wù)。即對(duì)于部門(mén)業(yè)務(wù)，要支持未來(lái)在無(wú)需身份證信息的情況下，依然可以直接通過(guò)人臉識(shí)別身份信息，減少身份證查驗(yàn)、復(fù)印存檔等環(huán)節(jié)，進(jìn)步客戶辦理業(yè)務(wù)的便捷性，進(jìn)步窗口辦理業(yè)務(wù)的效率。人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用上風(fēng)人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。每個(gè)人的面孔都由額頭、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、雙頰等部位組合而成，它們之間的大**置關(guān)系也是固定的。然而，人臉具有獨(dú)一性，這個(gè)世界上找不出兩張完全相同的人臉，人們通常能夠根據(jù)不同面孔之間的細(xì)微差異將不同人區(qū)分開(kāi)來(lái)。人臉具有相似性和易變性，不同環(huán)境、光線、角度、春秋，均會(huì)對(duì)人臉的成像產(chǎn)生變化，因此，人臉識(shí)別是生物識(shí)別領(lǐng)域最難題的研究領(lǐng)域之一。

  人臉識(shí)別技術(shù)具有非強(qiáng)制性、非接觸性、并發(fā)性等幾大上風(fēng)。

非強(qiáng)制性：系統(tǒng)在用戶在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，不需要專(zhuān)門(mén)配合；

非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸，就能獲取人臉圖像，提取人臉特征進(jìn)行檢測(cè)；

  并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行同時(shí)多個(gè)人臉的分揀、判定及識(shí)別；

除此之外，還有操縱簡(jiǎn)樸、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。

從古至今，人臉是進(jìn)行身份辨識(shí)的重要方式。在古代，政府為了達(dá)到對(duì)特定職員的身份識(shí)別、防控圍捕的目的，會(huì)發(fā)布“海捕文書(shū)”。海捕文書(shū)中包括了職員的畫(huà)像、涉案信息等，通過(guò)賞格及威懾測(cè)試調(diào)動(dòng)人民群眾積極性，實(shí)現(xiàn)對(duì)職員的發(fā)現(xiàn)、舉報(bào)、抓捕；在現(xiàn)代，在身份證、駕駛證、護(hù)照等重要的個(gè)人證件上，均會(huì)印刷或粘貼人臉照片，或者證件內(nèi)置芯片中植入人像照片。除此以外，在公安、金融、公證、互聯(lián)網(wǎng)支付等越來(lái)越多行業(yè)，人臉已經(jīng)作為身份鑒別或業(yè)務(wù)授權(quán)的重要依據(jù)之一。在人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用之前，已經(jīng)誕生了良多對(duì)職員身份進(jìn)行識(shí)別技術(shù)手段，可分為生物識(shí)別和非生物識(shí)別兩大類(lèi)，但在長(zhǎng)期的應(yīng)用過(guò)程中，其不足之處逐漸暴露出來(lái)：遺失、竊取、盜用、損壞、不衛(wèi)生、磨損、影響通行、用戶反感、逃避等。人臉識(shí)別的泛起及應(yīng)用并不能取代其他的技術(shù)，作為一種新的可應(yīng)用的身份識(shí)別技術(shù)，與其它的身份識(shí)別技術(shù)手段相互增補(bǔ)，揚(yáng)長(zhǎng)避短。而人臉識(shí)別在應(yīng)用上，具有先天性的隱蔽、利便、直觀等上風(fēng)，使得人臉識(shí)別在某些特定的場(chǎng)所、行業(yè)，有巨大的應(yīng)用上風(fēng)。

  人臉識(shí)別是應(yīng)用為導(dǎo)向的，換句話說(shuō)，就是客戶的需求。人臉識(shí)別做的好不好，樞紐是看，通過(guò)這個(gè)技術(shù)有沒(méi)有解決各行各業(yè)實(shí)際的題目。

靜態(tài)與動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別

靜態(tài)人臉識(shí)別是指被識(shí)別的人，處于靜止?fàn)顟B(tài)或配合狀態(tài)下，采集其人臉圖像，進(jìn)行人臉識(shí)別。

動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別是指被識(shí)別的人，處于移動(dòng)狀態(tài)或步行等非配合情況下，采集其人臉圖像，進(jìn)行人臉識(shí)別。

靜態(tài)人臉識(shí)別因?yàn)樾枰?dāng)事人配合、且采集人臉交互需要1-2秒時(shí)間，采集的人臉圖像質(zhì)量高，一般應(yīng)用于當(dāng)事人對(duì)時(shí)間不敏感或?qū)Σ杉四槻⒉皇址锤械膱?chǎng)景。例如：金融開(kāi)戶、人臉門(mén)禁、身份識(shí)別、網(wǎng)吧身份證核查、訪客登記、實(shí)名制驗(yàn)證等場(chǎng)合。

動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別不需要當(dāng)事人的配合，因此，一般應(yīng)用于對(duì)當(dāng)事人行為無(wú)干擾或當(dāng)事人不感知的場(chǎng)景，例如：車(chē)站、機(jī)場(chǎng)、碼頭的案犯抓逃，VIP識(shí)別，重點(diǎn)人臉管控等。

  1:1和1:N人臉識(shí)別

1:1人臉識(shí)別：將A、B兩張圖像相互比較，通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)判定兩張人臉圖像是不是統(tǒng)一個(gè)人，或者兩張圖片的相似度是多少。

1:N人臉識(shí)別：通過(guò)人臉識(shí)別，將A人臉圖片和由N張人臉圖像組成的人臉庫(kù)中進(jìn)行比較，得到A是否在人臉庫(kù)中，或者A和人臉庫(kù)中那張人臉最像。

  綜上可知，1:1人臉識(shí)別在人證一致性核查、網(wǎng)上支付身份核查等領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛，對(duì)打擊盜用、冒用證件、身份有非常好的針對(duì)性。1：N人臉識(shí)別在身份識(shí)別主要用于人臉身份查詢。例如：布控抓逃、人臉查詢、戶口查重等均屬于此類(lèi)。

可見(jiàn)光和主動(dòng)近紅外人臉識(shí)別

可見(jiàn)光人臉識(shí)別：在可見(jiàn)光環(huán)境下（太陽(yáng)光、日光燈等照明光源），采集的人臉圖像，進(jìn)行人臉識(shí)別，適合在光線好的前提下應(yīng)用。

  主動(dòng)近紅外人臉識(shí)別：在主動(dòng)紅外光源環(huán)境下（太陽(yáng)光、日光燈等照明光源），采集的人臉圖像，進(jìn)行人臉識(shí)別。采用主動(dòng)紅外光源是為減弱環(huán)境光對(duì)人臉成像造成不利的影響（逆光、側(cè)光、強(qiáng)光、弱光），紅外主動(dòng)光源位于不可見(jiàn)波段，不會(huì)**人的眼睛，而中/遠(yuǎn)紅外波段成像會(huì)損失物體表面大多數(shù)信息，所以近紅外是最適宜的選擇。

因?yàn)榻t外無(wú)法在中、遠(yuǎn)間隔采集人臉圖像，并且要求底庫(kù)的人臉圖像也是近紅外模式下采集的照片，因此其存在比較大的應(yīng)用局限性，目前主要用于人臉考勤、門(mén)禁。在現(xiàn)階段的實(shí)際應(yīng)用中，可見(jiàn)光的人臉識(shí)別的應(yīng)用更加廣泛。

人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城市應(yīng)用案例解析

  人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城市應(yīng)用中已經(jīng)部署并推廣了多種產(chǎn)品形態(tài)和解決方案植入。人是社會(huì)的主體，所有服務(wù)的本質(zhì)都回歸到對(duì)人的服務(wù)，人臉識(shí)別要解決的也是各行各業(yè)知足人的需求、規(guī)避人的風(fēng)險(xiǎn)、解決人的題目。技術(shù)逐漸成熟，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶來(lái)的技術(shù)突破，使得人臉識(shí)別技術(shù)達(dá)到可應(yīng)用的下限水平，人臉識(shí)別相關(guān)產(chǎn)品和系統(tǒng)非常多。固然人臉產(chǎn)品種類(lèi)繁多，無(wú)論業(yè)務(wù)應(yīng)用多么繁雜，但萬(wàn)變不離其宗，客戶通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)手段達(dá)到驗(yàn)證人的身份或識(shí)別人的身份的目的始終不變。

好比人臉實(shí)時(shí)報(bào)警系統(tǒng)：應(yīng)用人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)，在職員進(jìn)出重點(diǎn)區(qū)域設(shè)置人臉卡口攝像機(jī)，針對(duì)經(jīng)由卡口職員進(jìn)行人臉抓拍、識(shí)別和自動(dòng)報(bào)警，并可將報(bào)警信息推送到警務(wù)終端APP，實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)預(yù)案聯(lián)動(dòng)。人臉卡口系統(tǒng)可獨(dú)立部署，也可作為子系統(tǒng)對(duì)接到第三方治理平臺(tái)，可廣泛應(yīng)用于公安、交通、金融、司法、教育、病院等領(lǐng)域。功能方面：

人臉采集：可接入網(wǎng)絡(luò)高清攝像機(jī)，可對(duì)攝像機(jī)實(shí)時(shí)視頻畫(huà)面內(nèi)泛起的人臉抓拍1張或多張清楚人臉圖片并可截取抓拍的人臉對(duì)應(yīng)的背景照片。

  人臉儲(chǔ)存：可將抓拍的人臉圖片長(zhǎng)期保留，因?yàn)槿四槇D片所占空間相對(duì)視頻文件要小得多，在有限的存儲(chǔ)空間下，人臉圖片可存儲(chǔ)的時(shí)間比視頻長(zhǎng)得多。

人臉布控：支持對(duì)卡口過(guò)往職員的人臉布控。將布控的人臉圖片及信息，下發(fā)到指定的人臉卡口進(jìn)行布控，一旦攝像機(jī)內(nèi)泛起與布控庫(kù)內(nèi)高度相似的人臉，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)辨識(shí)出來(lái)，并將人臉圖片及識(shí)別結(jié)果上傳中央。

移動(dòng)APP：人臉布控報(bào)警可推送到移動(dòng)終端設(shè)備。

  好比人臉采集檢索系統(tǒng)。應(yīng)用人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)，在職員進(jìn)出重點(diǎn)區(qū)域設(shè)置人臉卡口攝像機(jī)，針對(duì)經(jīng)由卡口職員進(jìn)行人臉抓拍、建模以及事后的人臉查詢檢索技戰(zhàn)法等應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)人臉刑偵、技偵的深度應(yīng)用。人臉采集檢索系統(tǒng)可獨(dú)立部署，也可作為子系統(tǒng)對(duì)接到第三方治理平臺(tái)，可廣泛應(yīng)用于公安、交通、金融、司法、教育、病院等領(lǐng)域。功能方面：

人臉采集：可接入網(wǎng)絡(luò)高清攝像機(jī)，可對(duì)攝像機(jī)實(shí)時(shí)視頻畫(huà)面內(nèi)泛起的人臉抓拍1張或多張清楚人臉圖片并可截取抓拍的人臉對(duì)應(yīng)的背景照片。

人臉儲(chǔ)存：可將抓拍的人臉圖片長(zhǎng)期保留，因?yàn)槿四槇D片所占空間相對(duì)視頻文件要小得多，在有限的存儲(chǔ)空間下，人臉圖片可存儲(chǔ)的時(shí)間比視頻長(zhǎng)得多。

人臉技戰(zhàn)法：系統(tǒng)提供人多種人臉查詢與檢索的技戰(zhàn)法應(yīng)用，例如：職員泛起頻次、同行人分析、同伴分析等。

特征人臉技戰(zhàn)法:針對(duì)特征人臉或異凡人臉，例如：戴眼鏡、戴帽子等，提供可根據(jù)人臉的特征或異常的特征，實(shí)現(xiàn)特定特征的人臉查詢檢索。

好比人像庫(kù)共享服務(wù)平臺(tái)。人像庫(kù)共享服務(wù)平臺(tái)是一套專(zhuān)門(mén)針對(duì)公安等行業(yè)人口治理、案件偵查的人像檢索系統(tǒng)，系統(tǒng)并具有強(qiáng)盛的數(shù)據(jù)導(dǎo)入、批量建模、查詢檢索、統(tǒng)計(jì)分析等功能。為公安出入境、戶政、刑偵等部分提供快速定位職員、進(jìn)步刑偵、視偵的效率，同時(shí)可對(duì)接公安情報(bào)、警綜等系統(tǒng)，為公安追逃、偵查、尋人等應(yīng)用施展作用。人像庫(kù)共享服務(wù)平臺(tái)可獨(dú)立部署，也可與第三方系統(tǒng)對(duì)接，提供人像識(shí)別共享服務(wù)。功能方面：

職員信息庫(kù)數(shù)據(jù)對(duì)接：系統(tǒng)有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)接口，用于與公安的居民信息庫(kù)、重點(diǎn)職員信息庫(kù)進(jìn)行職員信息數(shù)據(jù)對(duì)接，在保障公安數(shù)據(jù)的安全性的同時(shí)，能夠快速抽取人臉數(shù)據(jù)。

  人臉特征提?。喝四樚卣髦凳菦Q定人臉識(shí)別精準(zhǔn)度的樞紐因素，也是影響人臉檢索速度的因素。系統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，進(jìn)行人臉特征提取，并將人臉的結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)儲(chǔ)存袋人臉特征庫(kù)，進(jìn)行人臉檢索。

人臉比對(duì)檢索：系統(tǒng)可提供1:1人臉比對(duì)、1：N人臉檢索功能。支持多條檢索任務(wù)并發(fā)處理，當(dāng)任務(wù)數(shù)目超過(guò)上限時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)行排隊(duì)處理。

人像查重：實(shí)現(xiàn)單一人像檢索或批量人像檢索。

人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用疑難

人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用疑難主要體現(xiàn)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景與技術(shù)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)方面，技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面主要的難點(diǎn)包括：超大規(guī)模人臉異步集群識(shí)別檢索的難點(diǎn)，人臉識(shí)別最小支持到18.5亞像素級(jí)的難點(diǎn)，人臉識(shí)別技術(shù)與環(huán)境及樣本量的沖突難點(diǎn)。我們先看看第1點(diǎn)：超大規(guī)模人臉異步集群識(shí)別檢索的難點(diǎn)。

人臉識(shí)別應(yīng)用的困擾之一是，大容量的人臉庫(kù)的職員檢索查詢的時(shí)效性難以保障，目前，在安防行業(yè)，一般大容量人臉庫(kù)的規(guī)模能達(dá)到100萬(wàn)數(shù)目級(jí)，檢索速度委曲知足要求，但對(duì)于千萬(wàn)級(jí)甚至更大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫(kù)表檢索和硬件的機(jī)能均達(dá)到極限情況下，仍然難以支撐業(yè)務(wù)要求。為解決該題目，系統(tǒng)分別在海量運(yùn)算和海量存儲(chǔ)上做異步分步式的處理架構(gòu)，對(duì)前端提前的任務(wù)系統(tǒng)在優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)表檢索速度的同時(shí)，采用異步集群的架構(gòu)，利用開(kāi)源的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop在普通PC機(jī)上搭建起基礎(chǔ)云平臺(tái)，使得系統(tǒng)的基礎(chǔ)建設(shè)本錢(qián)降低，同時(shí)Hadoop基礎(chǔ)云平臺(tái)能利便快捷的水平擴(kuò)充系統(tǒng)機(jī)能，而不會(huì)引起大幅的本錢(qián)增加。人臉基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫(kù)則采用分布式的HBase，同時(shí)HBase還能存儲(chǔ)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)處理的中間結(jié)果。搜索引擎技術(shù)利便則采用Lucene的分布式實(shí)現(xiàn)Katta，Katta基于Hadoop框架實(shí)現(xiàn)，索引的建立和搜索的打分排序都能在Mapreduce運(yùn)算模型長(zhǎng)進(jìn)行，大大進(jìn)步了運(yùn)行的速度，這為超大規(guī)模數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供了技術(shù)支撐和保障?；谝陨霞夹g(shù)，在已測(cè)試的案例中，系統(tǒng)在6052路攝像機(jī)接入時(shí)，每路視頻每秒可處理5幀數(shù)據(jù)，針對(duì)1000萬(wàn)的人臉庫(kù)，檢索響應(yīng)時(shí)間小于1秒。如下圖所示：

第二個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是：人臉識(shí)別最小支持到18.5亞像素級(jí)。

  傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法對(duì)人臉像素的要求很高，良多號(hào)稱(chēng)小像素級(jí)的算法在小像素時(shí)效果很差，只有到60像素以上時(shí)，才有了較好的效果，本系統(tǒng)的核心算通過(guò)不斷的攻堅(jiān)技術(shù)難點(diǎn)，立異的提出一種基于雙層異構(gòu)的改進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了雙層網(wǎng)絡(luò)間的信息反饋與數(shù)據(jù)評(píng)介采樣，不僅進(jìn)步了網(wǎng)絡(luò)的不亂程度，而且在練習(xí)中可加入半監(jiān)視的處理流程，通過(guò)人工構(gòu)建一層網(wǎng)絡(luò)來(lái)不斷監(jiān)測(cè)和微調(diào)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，解決傳統(tǒng)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建很難人工干涉干與的題目，從而從根本上解決了人臉識(shí)別正確率與誤識(shí)率的題目。同時(shí)，為了解決小像素信息量嚴(yán)峻缺失的題目，系統(tǒng)對(duì)建立起了對(duì)人臉周邊區(qū)域信息的評(píng)介體系，通過(guò)建立精細(xì)像素信息網(wǎng)絡(luò)，對(duì)人臉信息進(jìn)行亞像素級(jí)的精細(xì)化處理，從而解決了小人臉識(shí)別的一大挫折。如下圖是人臉識(shí)別ROC比對(duì)曲線對(duì)比。

第三個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是人臉識(shí)別技術(shù)與環(huán)境及樣本量的沖突難點(diǎn)。人臉識(shí)別技術(shù)目前依然受限于人臉庫(kù)的樣本量影響識(shí)別精度，同時(shí)受限于單一算法，仍舊無(wú)法在黑夜，環(huán)境光低下，雙胞胎，戴帽子墨鏡等影響。固然目前阿泰克等日本供給商已經(jīng)通過(guò)近紅外+3D人臉識(shí)別解決了部門(mén)題目，但因?yàn)閷?shí)現(xiàn)原理制約，只能在樣本庫(kù)小的，事先注冊(cè)好人臉3D建模的場(chǎng)景下使用，好比大樓門(mén)禁，海關(guān)通關(guān)閘機(jī)，充分利用靜態(tài)人證比對(duì)和動(dòng)態(tài)3D掃描+近紅外實(shí)現(xiàn)。對(duì)于聰明城市的泛博區(qū)域，好比車(chē)站，碼頭等人流量會(huì)萃的場(chǎng)所，以及商場(chǎng)、社區(qū)等近民場(chǎng)景難以湊效

人臉識(shí)別技術(shù)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景下面臨的挑戰(zhàn)也比較多，仍需不斷發(fā)展探索。好比：人臉識(shí)別面臨綁架型解鎖就是一個(gè)挫折，利用合規(guī)的人臉來(lái)進(jìn)行相應(yīng)的犯罪反偵探，深度學(xué)習(xí)的樣本量中對(duì)與人臉的變化比較是難以湊效的，這對(duì)于安防行業(yè)中面臨的新需求好比反恐維穩(wěn)場(chǎng)景中的人臉更新周期長(zhǎng)、難以識(shí)別長(zhǎng)須前與長(zhǎng)須后。好比智慧明數(shù)據(jù)比對(duì)中的碰撞方式難以將人臉識(shí)別與其他有嫌疑的數(shù)據(jù)采集源真?zhèn)€二義性帶來(lái)的精準(zhǔn)度下降。好比很多少數(shù)民族地區(qū)因?yàn)闅v史沿革原因，出生有一個(gè)姓名，叫做阿凡提買(mǎi)買(mǎi)提，啟蒙按照宗教原因進(jìn)入寺廟啟蒙，叫做阿凡提里約買(mǎi)買(mǎi)提，類(lèi)似一個(gè)法名，入校后的會(huì)有一個(gè)學(xué)名阿凡提六法買(mǎi)買(mǎi)提，知足18歲辦理身份證的時(shí)候一般按照學(xué)名或出生名，結(jié)婚后會(huì)有從夫名。這些姓名對(duì)應(yīng)的不同時(shí)期的人臉照片差別迥異，成年男子由于宗教原因不得剃胡須，甚至不更新身份證，不辦理戶口，游離在法治邊沿。這樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，我們的深度學(xué)習(xí)，人工智能讀到的可托數(shù)據(jù)源（教育準(zhǔn)考證，公安身份證，戶口本）等可能會(huì)是一個(gè)人，多個(gè)正當(dāng)姓名，多個(gè)人臉樣本。但各類(lèi)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)取值不一致，導(dǎo)致二義性。造成人證臉聯(lián)系關(guān)系識(shí)別失敗。

  人臉識(shí)別技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用遠(yuǎn)景與趨勢(shì)人臉識(shí)別技術(shù)將與其他各種生物識(shí)別技術(shù)一起產(chǎn)生混合場(chǎng)景下的各種混搭應(yīng)用，利用人臉識(shí)別與聲紋識(shí)別，RFID技術(shù)等都會(huì)碰撞出奇妙的火花。人臉識(shí)別的算法也將由單一算法向混合算法聚簇、與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、人工智能、基因標(biāo)識(shí)一起融合發(fā)展形成新的應(yīng)用遠(yuǎn)景。

算法是人臉識(shí)別技術(shù)的核心，計(jì)算機(jī)通過(guò)人臉識(shí)別算法，可將一張張人臉的圖片轉(zhuǎn)換成可量化的人臉特征數(shù)據(jù)，從而量化人臉特征數(shù)據(jù)的差異性，得到相似度數(shù)值。

深度學(xué)習(xí)是目前最炙手可熱的人工智能算法，海內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)（Google、Microsoft、中科院等）投入大量研究資源，其成果廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、智能分析等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)不是一項(xiàng)新技術(shù)，其網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)有40多年的發(fā)展歷史。學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界，越來(lái)越多研究深度學(xué)習(xí)理論，使得深度學(xué)習(xí)的模型得到加強(qiáng)和優(yōu)化。數(shù)據(jù)太大，模型不夠復(fù)雜，籠蓋不了所有數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)非常依靠練習(xí)樣本的數(shù)目，跟著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的發(fā)展，更多的人臉樣本數(shù)據(jù)加入練習(xí)模型中，使得算法模型針對(duì)人臉更加通用，更接近于真實(shí)的世界。深度學(xué)習(xí)的“深度”便指的是模型的層數(shù)以及每一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，越是低層，特征越簡(jiǎn)樸，越是高層，特征越抽象，越接近要表達(dá)的意圖。對(duì)于圖片來(lái)說(shuō)，最低層次的特征是像素（0-255的矩陣），這個(gè)特征對(duì)于我們來(lái)說(shuō)沒(méi)有價(jià)值，但從像素中可以找到邊沿特征、再找到部位特征，最后形成不同的目標(biāo)物。傳統(tǒng)的智能算法為了進(jìn)行某種模式的識(shí)別，通常的做法首先是以某種方式，提取這個(gè)模式中的特征。這個(gè)特征的提取方式有時(shí)候是人工設(shè)計(jì)或指定的，有時(shí)候是在給定相對(duì)較多數(shù)據(jù)的條件下，由計(jì)算機(jī)自己總結(jié)出來(lái)的。深度學(xué)習(xí)提出了一種讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)出模式特征的方法，并將特征學(xué)習(xí)融入到了建立模型的過(guò)程中，從而減少了人為設(shè)計(jì)特征造成的不完備。而目前以深度學(xué)習(xí)為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在知足特定前提的應(yīng)用場(chǎng)景下，已經(jīng)達(dá)到了超越現(xiàn)有算法的識(shí)別或分類(lèi)機(jī)能。也就是說(shuō)，深度學(xué)習(xí)算法得到的人臉特征，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我們?nèi)祟?lèi)所能理解的外形、角度、比例、膚色等特征，其絕大部門(mén)特征是算法自己通過(guò)學(xué)習(xí)得到，并能夠被計(jì)算機(jī)所理解。深度學(xué)習(xí)固然能夠自動(dòng)的學(xué)習(xí)模式的特征，并可以達(dá)到很好的識(shí)別精度，但這種算法工作的條件是，使用者能夠提供“相稱(chēng)大”量級(jí)的數(shù)據(jù)。也就是說(shuō)，假如提供有限數(shù)據(jù)量的應(yīng)用場(chǎng)景下，深度學(xué)習(xí)算法便不能夠?qū)?shù)據(jù)的規(guī)律進(jìn)行無(wú)偏差的估計(jì)，因此在識(shí)別效果上可能不如一些已有的簡(jiǎn)樸算法。另外，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)中，圖模型的復(fù)雜化導(dǎo)致了這個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度急劇晉升，為了保證算法的實(shí)時(shí)性，需要更高的并行編程技巧以及更好更多的硬件支持。

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