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。     

人像识别系统在视频监控领域的应用

人像识别系统依托现有网内应用系统的各类图像资源,采用国内先进的人像识别与微人脸重建技术,遵循"智慧警务"的总体架构,在视频监控领域通过监控视频获取现场人脸图像,经微人脸重建、模糊人脸还原、人脸组合部件比对、画像比对、串并案关联分析、人像侦查舱等多种特色应用,运用人像识别技术实现视频监控侦查破案中犯罪嫌疑人识别、重点区域人员布控等应用,完成公安工作业务流与视频监控数据流的融合碰撞。     

中科奥森人脸识别和智能视频应用系统

中科奥森人脸识别和智能视频应用系统包括人脸监控识别、人脸识别出入口识别、手持式人脸识别、人数统计和视频浓缩五个子系统。该系统jl~fJ通过公安部组织的成果验收,具有国际先进水平。     

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。     

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。     

安保工作中无线图像传输系统的应用和功能扩展

一、引言 近年来,无线图像传输系统越来越多地服务于安保工作任务,成为维稳处突、安保警卫、救援救灾等必不可少的技术保障手段,为实时准确地决策指挥提供了重要保障.在安保工作中,对监控图像的要求不仅限于简单的图像回传,除了要求能够看清监控图像中与人、车、物等相关的细节外,还需要具备人脸识别、人数统计、触发报警等一系列的功能.传统的无线图像传输系统多采用标清格式,一般只用于视频观看,无法满足安保工作的需要.如何充分发视频监控系统的功能,在观看视频的同时还能对视频资源进行后台分析、整理,从而实现功能扩展,提高安保工作的安全系数,是目前需要解决的一个问题.     

人脸识别技术的发展:从可控条件到识别对象不配合的非可控条件

机器人脸识别的研究至今已经有四十多年的历史了。在此期间,人们提出了许多具备一定应用前景的算法,商业市场上也出现了许多有实用价值的产品。但目前依然有许多难点问题亟待解决。本文分为五个部分,第一部分简要介绍一下人脸识别技术的相关背景知识。第二部分对1993至2013年间由一些研究机构和公司开发的在人脸鉴别、人脸确认方面的各种算法和软件工具包(包括FRVT2000、FRVT2002、FRVT2006、MBE2010、GUB2011、LFW2011、PaSc2012)的性能评估结果进行回顾。第三部分讨论了由密歇根大学进行的关于用人脸识别技术搜索波士顿马拉松爆炸案嫌疑犯的一个案例研究。第四部分将展示我们在视频监控中人脸识别与跟踪方面的一些研究成果。第五个部分联系智能监控系统的发展趋势对全文做出总结。     

公安大数据背景下的人脸识别技术进展

人脸识别技术由于其非接触性采集的特点和良好的用户接受程度,在公共安全领域得到广泛应用。然而,大数据时代的来临和公安大数据业务的变革给现有公安人脸识别应用带来技术挑战的同时,也从平台、产品和技术等方面推动了该技术的进展,出现了基于云架构的人脸识别平台、结合智能视频监控的人脸识别产品和基于低质量图像重建的人脸识别技术,为人脸识别在公共安全领域下一阶段更广泛的应用奠定了基础。     

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。     

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。     

视频监控中的行人再识别技术综述

针对视频监控中的行人再识别问题,介绍了行人再识别概念、研究现状、性能评测、安防应用四个主要部分;通过对行人再识别算法的性能分析,论述了各种算法的特点;同时,重点介绍了行人再识别算法性能测试所采用的常用数据集,以及相应的评测指标;最后介绍了视频监控中的行人再识别使用情况和所需要关注的重点研究内容。     

FAT-AI人脸识别应用测试结果及基线报告

为对当前人脸识别技术在公安业务中的应用效果和水平进行评估,采用大规模实际应用场景数据,组织行业主流企业进行人脸验证、人脸检索、人脸布控、人像(全身)检索测试,形成了人像人脸识别应用关键技术指标参考基线。该基线报告适用于我国各地公安人像人脸识别系统和工程项目的建设规划、选型、升级及应用效果综合评价考核。     

基于三维视频监控系统的应用研究

视频监控系统在平安城市建设中的作用越来越明显。传统的二维视频监控系统是从二维的角度对目标对象进行扫描和识别,其识别精度、识别率以及图像的还原能力方面存在着先天的不足;而三维视频监控系统从多个角度对目标对象进行扫描和识别,再利用三维重建技术进行还原,大大提高了视频监控系统的识别精度、识别率,以及图像的还原能力,具有明显优势,是未来视频监控系统的发展方向。     

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。     

开放场景口罩人脸识别挑战赛冠军技术方案分析

为推动疫情防控等应用场景下戴口罩人脸识别的技术创新和应用水平提升,中国图象图形学学会与视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室组织了开放场景口罩人脸识别挑战赛。介绍了挑战赛的技术测评方案,并分析了冠军团队的技术方案,为开放场景口罩人脸识别的技术研究提供参考。     

公安机关人脸比对系统联网应用的探索与实践

对人脸比对系统联网应用的现状及需求进行了分析,提出了省市县三级人脸比对系统联网应用和人脸资源汇聚整合应用的总体技术架构,开展了多源人脸识别算法在警务实战中的应用探索。     

用科技提升警务，用大数据提升效率——从打防管控到实有人口管理，临江派出所创新基于人脸识别的基层警务新机制

在基层治安管理工作中,研究和探索基于"人脸识别"的基层警务新机制,提升技防手段,在提高安防水平、便民的同时,不知不觉的完成了核心数据的采集和分析,并应用大数据、机器学习和分析模型等信息处理技术,实现了以人脸为核心的AI+公安视频分析应用,推动了警务新机制的变革。     

基于安全同步机制的多算法人脸大数据平台

针对市县两级公安人脸识别系统协同应用需求,提出了多算法人脸大数据平台的总体架构,设计并完成了平台各项组成系统,解决了不同厂家算法不兼容、敏感数据传输等问题,实现了在市县两级公安信息网和公安视频专网进行数据安全同步,以及全区域的动态布控、静态检索,轨迹分析等应用。     

论我国视频警务的现状与完善

随着公安视频监控建设飞速发展,以充分发挥视频图像信息效能为核心的视频警务模式已悄然兴起。当前,视频警务在视频监控系统建设、视频图像分析技术等方面存在诸多问题,但最为核心的还是体制和机制方面的问题,表现为缺少系统化的工作体制,缺少规范化的工作流程。因此,应从视频图像信息的获取、分析、应用环节构建视频警务工作体系,科学设计视频的采集报送、分析研判、运行和保障的工作机制,进一步完善视频警务工作。