人像识别技术在警务工作中的应用

随着智慧警务建设的深入推进,应用于公安信息化的技术日新月异,特别是以高清视频监控技术为核心的监控前端建设,为打击违法犯罪、开展快速侦查提供了有力支撑。人像识别技术作为视频图像领域的一项新兴技术,随着深度学习的引入,在公安实战应用中发挥着越来越大的作用。人像识别技术依托人脸、人体识别技术,通过对视频图像中人像的结构化,实现人像存储、检索和比对。在介绍人像识别技术概况,尤其是基于深度学习的人脸识别技术的基础上,着重阐述和分析人像识别技术在公安实战中的应用,包括嫌疑人员布控排查、嫌疑人员定位识别等。     

基于警务实战应用的蜻蜓眼人像大平台创新和应用

作为生物特征识别技术中的主要技术之一,人像识别的应用范围十分广泛,安防视频监控则是其应用的重要一环。自上世纪九十年代开始,到如今深度学习的广泛应用,人像识别技术发展逐渐成熟。蜻蜓眼人像大平台是结合警务视频侦查需求自主研发的人像识别警务应用平台,通过解读核心算法和工程应用的创新,对人像识别在视频侦查工作中的应用场景进行分析和总结。     

人像属性识别关键技术研究进展及应用探索

人像属性识别通过监控视频对目标性别、年龄、种族等属性进行估计,能够减少在数据库中的查找范围,增加身份识别的准确率。作为当前人工智能领域的国际热门研究技术,人像属性识别在公安视频图像侦查业务中具有极高的应用价值和探索空间。对人像属性识别的基础概念、关键技术、应用领域进行阐释,并对当前和未来的研究方向进行分析和展望。     

面向警务实战的人像识别关键技术研究

视频图像建设应用工作是构建立体化现代化社会治安防控体系的重要组成部分,也是深入推进"警务大数据"工程的重要抓手。人像识别作为视频图像应用的新方法新手段,在图侦实战中具有重要价值,但受到姿态、表情、光照、装饰以及摄像头角度等因素影响,人像识别准确率较低,影响了实战应用。通过3D人像矫正,模糊人像清晰化,污损人像修复等关键技术,提高了人像识别的准确率。最后,通过苏州公安积极实践,验证了关键技术的有效性。     

人脸识别技术在公安实战中的创新应用——以县级公安单位为例

人脸识别技术已经成为县级公安日常视频侦查防控体系的重要抓手和技术突破点,由于县级人像卡口监控建设覆盖区域有限、信息化应用发展相对滞后,人脸识别技术还停留在比对和布控应用,制约了县级公安实战业务水平的进一步提升。探索通过引入移动式人像设备与人像卡口形成监控互补扩大覆盖区域,建立人像数据技战法模型深入挖掘分析人员行为规律,成为下一步提升县级公安实战业务水平的重点方向。     

基于图像配准的人像重建技术研究

目前,监控视频、手机视频等各类影像采集技术与设备已在全社会普及,并且大量应用于各类场所。而此类视频的影像视觉效果往往较差。本文所探讨的人像重建技术就是针对此类问题而提出的,研究如何通过对模糊人像的特征采集,进而将这些特征融入为之所建立的高分辨率人像模型中,最终得到高视觉质量的人像图像。     

视频监控图像侦查方法研究

狭义的视频监控图像侦查方法指的是视频监控图像在侦查活动中的应用模式与套路。视频监控图像侦查方法的实施受到视频监控图像的质量与数量、侦查主体的思维形态、视频监控配套与辅助技术三大变量的影响;视频监控图像侦查方法涉及对象信息、背景信息与过程信息三类信息要素;视频监控图像侦查方法包括基于信息辨识、基于信息比对、基于信息重构、基于信息辐射等四个方面的具体内容。     

视频人像的辨认路径探析

视频监控系统的侦查应用一直受到侦查部门重视,同时也是理论研究热点,但对视频人像的辨认路径探讨并不充分。通过全面回顾视频人像的利用路径,提出视频人像辨认的重要性,继而提出视频人像辨认应具备的客观条件、主体条件和主观条件,在此基础上阐述了视频人像的清晰化处理现状,之后对于视频人像辨认范围的确定进行重点探讨。根据视频人像辨认范围的不同,分别对在警方内部开展辨认、根据视频中目标对象的籍贯范围、职业范围、活动范围进行有限范围内的辨认,以及无限范围辨认的方式与风险作出深入探讨。     

视频中人像检验在案件侦破中的应用

视频中的人像检验主要是辨认、比对检材视频人像和样本视频人像或样本人像,通过检验获得有价值的线索。随着视频监控信息的有效提取和利用,视频中人像检验在法律实务运用中也在不断增多,本文从视频中人像检验的概念、特点入手,结合两个实际的案例,分析了视频中人像检验在案件侦破中的应用。     

人口信息人像比对算法评测方法研究

针对人口信息人像比对应用,提出了一种综合评价人像比对算法的方法。分析了人口信息人像数据的特点,设计和创建了超大规模人口人脸图像数据库。评测数据按照性别、年龄、民族分布,从全国人口库中抽取真实的人像信息数据。该人脸库分为测试库和探测库。测试库容量为1亿1千张,其中1亿张为人像照片,1千张为非人像照片;探测库容量为20万张人像照片(探测库中的照片不能与测试库中的照片为同一张照片)。介绍并探讨了人口信息人像比对算法性能评测的基本原则和相关评测指标,详细列举并分析了评测结果。     

基于FAT-AI测试的实时人脸比对技术分析

基于FAT-AI细粒度视频分析应用测试中对行业主流企业实时人脸比对系统的测试结果,分析了大规模开放场景、大规模数据条件下,实时人脸比对识别准确率受候选集容量、性别、墨镜、口罩等因素的影响,为公共安全领域疫情防控等应用中实时人脸比对系统的项目规划、产品选型、改造升级及应用效果评价等工作提供参考。     

基于多视统一子空间的跨姿态人脸识别应用技术研究

由于监控摄像头的安装位置相对零散且位置偏高,以及犯罪嫌疑人故意躲避等因素,监控录像通常不能抓取到犯罪嫌疑人的正面图像。因此,自动从海量监控录像数据中识别不同姿态人脸图像的计算机视觉技术,对于快速侦查、追捕刑事案件的犯罪嫌疑人具有重大的实际应用价值与意义。采用数字图像处理和模式识别等技术原理,通过建立多视统一的人脸线性子空间方法,研究不同姿态下人脸图像的匹配问题。     

视频监控图像侦查之我见

视频监控图像侦查作为一种崭新的侦查方式,具有资源丰富,简洁高效,可互联性、直接证据性等特点。实现视频监控图像侦查需要具备的条件是:基础条件——视频监控设备,技术条件——视频监控图像处理技术,必备条件——专业图像侦查队伍,保障条件——视频监控图像侦查工作机制。现阶段视频监控图像侦查的困境主要表现在两个方面:一是视频监控基础设施建设存在的问题,二是视频监控图像侦查应用中存在的问题。     

大图像时代下视频图像侦查技术的应用现状和“新型”实验室建设

图像时代的悄然来临,带来了视频图像应用技术的快速发展。伴随着公安天网和平安城市工程的快速推进,利用视频图像应用技术侦查已经发展成为一种新的侦查模式。然而,视频监控和图像处理等新技术的快速发展,必然带来侦查队伍人才紧缺和知识更新滞后等问题,因此"新型"的视频图像侦查实验室的建设迫在眉睫。     

面向视频的动态人脸识别研究进展

人脸识别作为生物特征识别的典型应用,在国防、金融、司法、商业等领域有着广阔的前景,受到了社会的密切关注与认可。基于现实复杂视频监控环境的动态人脸识别技术利用监控环境下的低质量人脸图像与数据库中的高清原像进行比对识别,进而确定人员的身份是面向安全防控的典型应用。本文对动态人脸识别技术的主要特点和关键问题作系统分析,总结现有方法的优劣,并简要介绍常用的视频数据库和实验结果,最后展望动态人脸识别未来的发展和趋势。     

人像透视画法在视频画像中的运用

现在常用视频作侦查手段,视频中模糊变形的人像可通过画像复原。本文专门研究人像的解剖结构与透视变化规律,以求为模拟画像提供客观依据,提高画像的准确率。     

公安人像比对应用的建设与探索

通过对静态人像和动态人像技术的比对分析,提出了公安静态人像比对系统和动态人像卡口系统的建设思路,并对动态人像卡口系统的应用进行了实践探索,希望为公安实现大数据条件下的颠覆式发展提供全新的发展思路。     

深化视频监控应用 加快图侦技术发展——专访公安部科技信息化局总工程师朱抚刚

图侦技术即视频监控图像侦查技术,从本质上讲,就是对视频监控图像进行梳理、查阅、分析、研判、提取、加工和应用的一系列过程,通过提取分析视频监控图像这一载体中所蕴含的信息,从中筛选有价值的线索或证据为侦查破案活动提供服务。近年来,伴随公安部"金盾工程"的组织实施,公安信息化建设在全国范围火热开展,图侦技术广泛应     

视频监控中人脸识别现状与关键技术课题

针对视频监控中的人脸识别问题,介绍了视频监控中的人脸识别研究和应用现状,并结合人脸识别中的人脸图像采集、人脸检测、姿态估计和光照处理、特征提取、人脸识别等五个主要部分分析了视频图像人脸识别系统的构成。通过分析当前视频监控人脸识别需要解决的技术课题,重点论述了视频图像人脸识别中的姿态、分辨率、光照以及年龄等几个影响人脸识别性能的关键技术课题,明确了今后视频监控中的人脸识别所需要关注的重点内容。     

基于低质量人脸图像的综合人脸比对技术研究

人脸识别具有非接触、非强制、易采集、结果直观等优点,在公共安全领域得到广泛应用并发挥了重要作用。但是,在实战应用场景下,由于易采集到的人脸存在角度姿态大、图像不清晰、细节特征丢失严重等问题,比对性能下降严重。针对低质量人脸图像比对难题,采用融合处理方法,探索一种采用多源异质图像预处理、多算法融合和多维信息融合研判的综合人脸比对方法,用于提高人脸识别精度,提升实战应用人脸比对性能。