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人脸抓拍比对系统方案

人脸抓拍比对系统

引导方案

1

人脸识别的优势

在当今社会信息安全问题备受人们的关注。

自身安全和个人财产及隐私保护成为这个时代的热门话题。

基于密码、个人识别码(PIN)、磁卡和钥匙等传统身份识别技术存在明显的缺陷:

容易遗忘、丢失或被伪造,更为严重的是传统的身份识别技术无法真正的区分拥有者和冒充者。

在这样一个背景下,人们把目光投向了生物特征识别技术(Biometrics)-利用人体固有的生理特征或行为特征来进行身份的鉴别或确认。

生理特征通常是指人类个体“与生俱来、独一无二”的生理特征,如人脸、指纹、虹膜、掌纹、手形、视网膜、耳郭、DNA等;行为特征通常是指人类个体的习惯性行为特点,如签名、声纹、步态等。

相比传统的身份鉴定手段,生物特征识别技术具有不易遗忘或丢失、防伪性能好、随身携带等优点,这些优点可以从根本上杜绝伪造和窃取。

与其它生物特征识别技术相比,人脸识别在实用性方面具有独到的技术优势,主要体现在以下方面:

⏹不需要检测人员配合,具有操作隐蔽性强,因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。

利用采集指纹、虹膜等,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。

⏹采用非接触式采集,没有侵犯性,不会令人反感,容易被接受。

而指纹、虹膜采集往往给人造成不适的感觉。

⏹并发性,即实际应用场景下可以进行多个人脸的抓拍、判断及识别。

⏹事后追踪能力强,简单易用,普通操作人员即可进行判断核实。

而普通人一般不具备对于指纹、虹膜的判断能力。

⏹实现设备通用、简单,尤其是采集设备成本较低。

而虹膜采集仪、DNA鉴别仪等都需要专用的采集设备,而且设备昂贵。

2

应用场景

目前人脸抓拍比对系统主要应用在以下几个方面:

⏹企业、住宅安全和管理等:

在一些关键出入口、通道等卡口位置加强对进出人员的管理和安全防范。

主要应用在对一些敏感人员布控,一旦发现可疑人员进出(黑名单人员),系统自动报警,并提示安保人员。

⏹公安、司法和刑侦:

针对一些人员密集区域(如车站、地铁站、机场、社区等)的关键出入口、通道等卡口位置做人脸识别,实现搜捕嫌疑犯、逃犯等。

⏹重要通关口岸的身份验证:

主要是实现对进出口岸人员和电子护照及身份证等信息的核实和确认。

 

3

系统设计

1.

2.

3.

3.1系统简介

海康威视通过多年的潜心研发,成功推出了人脸抓拍比对系统,系统主要采用具有自主知识产权的人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法。

其实现了实时人脸抓拍建模、实时黑名单比对报警和人脸后检索等功能。

3.2系统架构

系统前端高清网络摄像机或人脸抓拍机、人脸智能分析服务器、存储设备、客户端管理软件等组成。

前端摄像机:

前端摄像机有两种选择,可以采用普通高清网络摄像机或者人脸抓拍机。

普通高清网络摄像机主要实现图像采集、编码等功能。

人脸抓拍机不仅实现普通高清网络摄像机的所有功能,其DSP内置智能分析算法,还能对人脸进行自动捕获、跟踪、抓拍的功能。

人脸抓拍机分担了人脸智能分析服务器的人脸抓拍运算量,使人脸智能分析服务器能有更多的资源用来人脸的建模、比对识别等功能。

人脸智能分析服务器:

人脸智能分析服务器主要实现对前端摄像机采集的图像进行人脸抓拍、建模、比对识别以及后检索功能。

针对小型人脸系统,人脸抓拍、建模、比对识别以及后检索功能可以在一台人脸智能分析服务器中全部完成。

对于一些大型人脸系统中,涉及人脸算法的高运算量,我们推荐使用人脸抓拍机,在前端摄像机中实现人脸抓拍功能,在后端将人脸建模、比对功能和人脸后检索功能分别采用两台人脸智能分析服务器来实现。

存储设备:

系统可以根据不同的规模和实际环境选择NVR或IPSAN等。

另外我们建议架设单独的数据库服务器专门存储人脸系统的数据。

客户端管理平台:

客户端管理平台主要实现人脸抓拍机、人脸智能分析服务器、报警联动等配置和管理。

客户端实现对图像的预览、各种报警信息的查看等操作。

 

整体系统结构如下图所示:

系统架构拓扑图

3.3系统功能

3.3.1人脸抓拍

本系统能够对经过设定区域的行人进行人脸检测和人脸跟踪,并形成该行人的特定轨迹,然后利用人脸质量评分算法从人脸轨迹中筛选出最为清晰的人脸图像作为该行人的抓拍图像。

具体流程如下图所示。

人脸抓拍流程图

人脸抓拍界面示意图

3.3.2人脸比对识别

系统可以按通道对人脸进行布防,每个通道可以单独配置黑名单数据库,实现单独布防。

人脸比对识别主要是利用人脸识别算法对抓拍到的人脸图像进行建模,同时与黑名单数据库中的人脸模型进行实时比对,如果人脸的相识度达到设定阀值,系统自动可通过声音等方式进行预警,提醒监控管理人员。

监控管理人员可以根据双击报警信息查看抓拍原图和录像进行核实。

具体流程如下图所示。

人脸比对识别流程图

人脸比对识别界面示意图

3.3.3人脸检索

人脸检索功能,在系统中输入待查询的人脸照片,系统自动检测出照片中的人脸信息并截取人脸,用户选择需要检索的人脸后进行相似度、时间段等参数设置后开始检索,最后检索出的相似人脸的结果会在界面上显示出来。

具体流程如下图所示。

人脸检索流程图

人脸检索界面示意图

3.3.4查询

人脸系统查询包括黑名单报警查询和人脸抓拍查询。

我们可以通过时间、通道等相关参数快速查询信息。

⏹黑名单报警:

可以查询某个时间段、通道的所有报警事件,并可详细查看报警详细信息。

⏹人脸抓拍查询:

可以查询某个时间段、通道的所有抓拍人脸事件,并可详细查看图片、具体抓拍时间点等信息。

黑名单报警查询界面示意图

人脸抓拍查询界面示意图

3.3.5其他功能

此系统同时具备传统监控系统包括的视频预览、设备管理、智能配置、报警设置、用户管理等功能。

3.4

摄像机选型及架设要求

3.4.1摄像机选择

摄像机一般选用百万高清摄像机。

由于需要保证拍摄到的图像中的人脸区域像素不小于80*80像素,因此摄像机的型号与监控范围有着密切关系,具体选型如下表所示。

监控区域宽度

像素要求

推荐型号

备注

3-5米

500万高清

——

<3米

200万高清

iDS-2CD976/F

前端抓拍处理

<2米

130万高清

iDS-2CD864FWD-E(W)/F

前端抓拍处理

<1米

标清

DS-2CD893PF(NF)-E(W)

注意:

如果监控区域宽度在5米以上,需要多加装高清摄像机。

现场环境复杂多样,根据具体得实际环境,摄像机还需要考虑到以下几个方面:

⏹支持低照度、宽动态等功能——主要考虑室内光线偏暗,或逆光情况。

⏹支持自动光圈——夜晚抓拍或光线变化剧烈场所。

3.4.2镜头选择

不同的相机、镜头焦距、监控的宽度也决定了其不同的监控距离和摄像机架设。

其之间的换算关系如下

U≈f*W/a

h=U*tan(13*3.1415926/180)+1.7

⏹senser粑面尺寸a(mm)

⏹监控宽度W(米)

⏹监控距离U(米)

⏹镜头焦距f(mm)

⏹相机架设高度h(米)

摄像机

类型

senser粑面

尺寸a(mm)

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)

976

8.5

2.5

2.5

8

2.3

13°±3°

976

8.5

2.5

3.5

12

2.5

13°±3°

976

8.5

2.5

5

16

2.8

13°±3°

976

8.5

2.5

7

25

3.3

13°±3°

976

8.5

2.5

10

35

4

13°±3°

976

8.5

2.5

15

50

5.2

13°±3°

976

8.5

2

2

8

2.2

13°±3°

976

8.5

2

3

12

2.4

13°±3°

976

8.5

2

4

16

2.6

13°±3°

976

8.5

2

6

25

3

13°±3°

976

8.5

2

8

35

3.5

13°±3°

976

8.5

2

12

50

4.5

13°±3°

976

8.5

1.5

1.5

8

2

13°±3°

976

8.5

1.5

2

12

2.2

13°±3°

976

8.5

1.5

3

16

2.4

13°±3°

976

8.5

1.5

4.5

25

2.8

13°±3°

976

8.5

1.5

6

35

3

13°±3°

976

8.5

1.5

9

50

3.8

13°±3°

864

6

1.5

2

8

2.2

13°±3°

864

6

1.5

3

12

2.4

13°±3°

864

6

1.5

4

16

2.6

13°±3°

864

6

1.5

6

25

3

13°±3°

864

6

1.5

9

35

3.8

13°±3°

864

6

1.5

13

50

4.7

13°±3°

864

6

1

1.5

8

2

13°±3°

864

6

1

2

12

2.2

13°±3°

864

6

1

2.8

16

2.4

13°±3°

864

6

1

4

25

2.6

13°±3°

864

6

1

6

35

3

13°±3°

864

6

1

8.5

50

3.7

13°±3°

893

4.8

0.8

1.5

8

2

13°±3°

893

4.8

0.8

2

12

2.2

13°±3°

893

4.8

0.8

2.8

16

2.4

13°±3°

893

4.8

0.8

4.5

25

2.8

13°±3°

893

4.8

0.8

6

35

3

13°±3°

893

4.8

0.8

8.5

50

3.7

13°±3°

3.4.3

安装位置选择

⏹摄像机设在通道正前方,正面抓拍人脸,左右偏转<30°,上下偏转<15°

⏹建议架设高度h大约2.0-3.5米左右。

⏹推荐摄像机的俯视角度α=15度。

⏹d和选用的不同镜头的焦距有关系,焦点在通道出入口,且人脸像素大小不小于80*80像素。

注意:

摄像机架设位置主要目的是要抓拍到一张正面清晰人脸照片,且需要尽量避免前后人脸遮挡情况。

详细位置的选点和镜头选择有关系,可以查看镜头选择章节中的详细列表。

3.4.4

人脸成像要求

4性能指标

性能指标包括人脸抓拍率、建模成功率和比对性能等指标。

人脸抓拍率:

对于光线较好的监控环境下,正常的人脸抓拍率可以达到95%左右(其中抓拍到的人脸姿态偏转在左右60度之内、上下偏转30度之内),即100个人经过,大约有95个人的脸会被准确抓拍。

建模成功率:

由于当前的人脸识别主要针对准正面人脸进行(左右偏转30度,上下偏转15度,脸部区域分辨率不能低于80*80个像素,且成像清晰),因此在建模时必须要对抓拍到的人脸进行筛选。

如果满足上述条件,建模成功率不低于90%,即100个人经过,大约有90个人的脸能够符合建模标准。

比对性能:

人脸比对性能与黑名单注册图像质量和黑名单数据库大小密切相关,性能指标主要从由两个指标进行衡量:

误拒率和误识率,误拒率是指黑名单人员漏报的比率,误识率是指错误报警的比率。

一般情况下如果错误报警越多(误识率越高),那么漏报的可能性就越小(误拒率越低),如果错误报警越少(误识率越低),那么漏报的可能性就越大(误拒率越高)。

在非常理想情况下(注册图像的采集环境与真实监控环境接近,包括相机型号与架设角度一致且近一年之内采集),误识率为千分之一情况下,误拒率小于10%,也就是说有90%以上为正确识别,系统可以根据客户实际需要设置不同的人脸相识度阀值来调节误识率和误拒率之间关系。

另外,人脸比对性能和黑名单注册图像质量、数据库大小、环境、光线等因素影响很大,具体比对性能视实际场景及实际注册图像质量而定。

5

人脸抓拍比对系统局限性

虽然人脸识别有其得天独厚的优势和广泛的应用范围。

但是目前国内外的人脸识别的技术还不是特别成熟。

人脸识别率的高低还受很多条件的限制,所以详细得了解人脸抓拍比对系统的局限性是系统应用好坏的一个关键环节。

相似性

不同人脸之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至有些人脸器官的结构外形都很相似。

这种情况对人脸识别率有很大影响。

本系统客户可以手动调节相识度的大小进行自动预警(如大于80%的相识度才报警),相识度越高识别的准确率也就越高,但是同时漏报的可能性也会增加。

所以系统对人脸相识度的设置就显得非常重要,客户可以根据实际情况合理的调节其大小。

易变性

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,当然对人脸识别率高低也会产生一定影响。

所以导入黑名单时,我们需要尽量选择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黑名单库中的照片。

所以导入黑名单时,我们需要选择尽量清晰的人脸照片。

人脸照片的角度

人脸照片一般需要一张正面人脸的清晰照片。

如果始终没有一张正面人脸的清晰照片,其会大大影响其识别率的高低。

所以导入黑名单时,我们需要尽量选择正面的人脸照片。

遮挡物干扰

人脸会有很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发等)多方面因素的影响,其也会对人脸识别率高低产生一定影响。

所以导入黑名单时,我们需要尽量选择没有遮挡的人脸照片。

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。

黑名单来源

目前我们黑名单导入有三种方式进行添加,分别是前端摄像机、已有照片和身份证照。

目前识别率最高的是通过前端摄像机采集的人脸照片作为黑名单,其次是已有照片(其他摄像机的照片或数码相机照的相片等),最后是公安库中的二代身份证照片。

黑名单数据库的大小

由于CPU的运算处理能力是有限的,人脸的比对识别对实时性又非常高,所以我们一般建议黑名单数量在1000个以下。

6

配置清单

设备名称

推荐型号

规格

数量

备注

人脸抓拍机

iDS-2CD976/F

监控区域<3米

带人脸抓拍功能,二选一

iDS-2CD864FWD-E/F

监控区域<2米

人脸抓拍比对服务器

iVMS-6200E-HW/F

实现人脸建模、比对

前端选择人脸抓拍机选择该款服务器

人脸检索服务器

iVMS-6200E-HW/F

实现人脸检索

仅实现人脸抓拍的话,可删除本服务器

存储设备

NVR或IPSAN

存储录像

人脸分析管理软件

iVMS-6000

标配支持10个IP

1套

7

主要设备介绍

4.

5.

6.

7.

7.1iDS-2CD976/F产品介绍

7.1.1产品概述

iDS-2CD976/F人脸抓拍机采用高清晰逐行扫描传感器,具有清晰度高、低照度、帧率高、色彩还原度好等特点,其DSP中内嵌人脸抓拍算法,能对图像中的人脸进行检测、跟踪和抓拍,可广泛应用于人员卡口系统。

人员卡口系统可以通过设卡,利用人脸抓拍机对经过卡口的行人进行治安监控及抓拍,并通过网络将抓拍数据上传至后台人脸分析服务器,利用后台人脸分析服务器上的智能人脸分析技术实现实时人脸识别和动态报警,为公安部门实现人员的管理提供准确的辅助信息。

7.1.2功能特点

⏹同时支持编码和抓拍功能,采用先进的视频压缩技术,压缩比高,且处理非常灵活

⏹支持人脸抓拍和人脸图片上传功能,满足人员卡口应用的基本需求

⏹支持智能人脸录像检索功能

⏹信息叠加功能

⏹H264,JPEG编码

⏹摄像机参数配置功能:

曝光速度、AGC控制、白平衡方式控制等

⏹本地视频,方便调试

⏹SD/SDHC本地存储

⏹超强的网络功能

7.1.3

面板说明

侧面板说明

图2.2.1

序号

描述

1

镜头接口(CS型)

2

固定支架安装座

3

自动光圈镜头插座

自动光圈镜头插座接口类型为阴式方四孔型,其各个针定义如图2.2.2。

视频驱动自动光圈接口使用三个针,即电源正、视频、接地;直流驱动自动光圈接口使用四个针,即阻尼正、阻尼负、驱动正、驱动负。

图2.2.2

后面板说明

图2.2.2

序号

描述

1

F1+,F1-,F2+,F2-,F3+,F3-:

触发输出接口

2

T1,T2,T3,T4,GND:

暂不用,保留

3

RS-485接口

4

10M/100M自适应标准以太网口

5

VIDEOOUT:

模拟视频输出接口

6

RESET:

暂不用,保留

7

RS-232接口

8

电源接口

9

POWER:

电源指示灯

10

SD卡插槽

11

AUDIOIN:

暂不用,保留

12

AUDIOOUT:

暂不用,保留

13

GND接地端

7.1.4

技术参数

型号

参数

iDS-2CD976/F

200万1/1.8"CCD智能交通网络摄像机

摄像机

传感器类型

1/1.8"SONYProgressiveScanCCD

最小照度

0.1Lux@(F1.2,AGCON)

快门

1/25秒至1/30,000秒

镜头接口类型

C/CS接口

自动光圈

DC驱动

压缩标准

视频压缩标准

H.264

压缩输出码率

32Kbps~16Mbps

图像

图像格式

JPEG

最大图像尺寸

1600×1200

帧率

15fps(1600×1200)

图像设置

饱和度,亮度,对比度,白平衡,增益通过软件可调

网络功能

存储功能

支持SD/SDHC,NAS

支持协议

TCP/IP,HTTP,DHCP,DNS,RTP/RTCP,支持FTP上传图片

通用功能

心跳,密码保护

专用功能

支持人脸检测,人脸录像检索,支持JPEG抓图功能

接口

通讯接口

1个RJ4510M/100M自适应以太网口,1个RS-485接口

触发输入

4路外部触发输入

触发输出

3路(光耦隔离3500VAC),可作为闪光灯同步输出控制

视频输出

1Vp-pCompositeOutput(75Ω/BNC)

一般规范

工作温度和湿度

-10℃~60℃,湿度小于90%(无凝结)

电源

DC12V±10%

功率

10WMAX

尺寸(mm)

71.6×67.6×165

重量

750g

7.1.5订货型号

⏹iDS-2CD976/F

7.2

人脸抓拍比对服务器产品介绍

7.2.1产品概述

人脸抓拍比对服务器iVMS-6200E-HW/F是海康威视通过多年的潜心研发,成功推出了一款新品,iVMS-6200E-HW/F主要采用具有自主知识产权的人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法。

其实现了实时人脸抓拍建模、实时黑名单比对报警和人脸后检索等功能。

7.2.2功能特性

⏹提供后端智能视频分析集中处理的解决方案。

⏹支持8路720P或4路1080P视频接入的人脸比对

⏹支持人脸抓拍、建模、比对识别和后检索功能。

⏹操作人性化,简洁方便,支持黑名单批量导入功能。

⏹支持图片、录像、实时图像等多种方式注册黑名单。

7.2.3

面板说明

人脸抓拍比对服务器iVMS-6200E-HW/F后面板

1.电源接口

2.电源开关

3.网络接口

4.网络接口

5.RS-232串行接口

6.VGA接口

7.USB接口

声明:

面板物理接口的分布与类型以实物为准。

7.2.4技术参数

型号

iVMS-6200E-HW/F

处理器

IntelXeon3470系列多核处理器

智能分析能力

8路720P或4路1080P视频接入做人脸比对

芯片组

Intel3420芯片组

内存

DDR31333DIMM2G

网络控制器

集成两个Intel千兆自适应以太网控制器

支持双网卡绑定

显卡

集成显卡8MBDDR显存

外部设备接口

4个USB接口;1个串行接口

电源

交流电源输入220V,47~63Hz300W

工作环境温度

5℃~35℃

外形

1U机架式(550mm*430mm*43mm)

最大重量

15Kg

声明:

以上配置仅供参考,以实际发货为准。

7.2.5订货型号

人脸抓拍比对服务器iVMS-6200E-HW/F

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