大數(shù)據(jù)文摘記者譚婧,、魏子敏

安防現(xiàn)已成為人工智能落地場(chǎng)景中的重要賽道,，其觸及的智能視頻剖析、人臉辨認(rèn)等要害技能也在研討范疇受到了極大的重視,。那么安防范疇中觸及的人臉辨認(rèn)有何痛點(diǎn),？人工智能+安防的未來(lái)又有哪些新的趨勢(shì),？

10月29日,，2017年第十六屆中國(guó)國(guó)際公共安全博覽會(huì)（CPSE安博會(huì)）在中國(guó)深圳會(huì)展中心開幕。在政府辦理論壇上,，清華大學(xué)媒體大數(shù)據(jù)認(rèn)知核算研討中心主任王生進(jìn)教授宣布了題為《人像態(tài)勢(shì)辨認(rèn)及其在智能視頻監(jiān)控中的使用》的講演,，他指出，目前我國(guó)視頻監(jiān)控建造行之有用,，攝像頭的數(shù)量驚人,，到達(dá)了2000多萬(wàn)個(gè)。如此很多級(jí)的數(shù)據(jù)只依托人工監(jiān)控現(xiàn)已無(wú)法完結(jié)大規(guī)模視頻監(jiān)控,，急需人工智能以及智能剖析技能有用的技能支撐,。

王生進(jìn)教授從三個(gè)方面論述了人臉辨認(rèn)在安防中的使用：1,、新一代人工智能展開與智能安防,；2、人臉辨認(rèn)技能與使用體系,；3,、以人為中心的安防理念與人像態(tài)視辨認(rèn)。

大數(shù)據(jù)文摘從現(xiàn)場(chǎng)發(fā)來(lái)一手報(bào)導(dǎo),，以下為王生進(jìn)教授講演精華,，在不改動(dòng)原意的狀況下有部分修改：

一、新一代人工智能展開與智能安防

當(dāng)時(shí),，國(guó)際范圍內(nèi)公共安全面對(duì)嚴(yán)峻形式,，是國(guó)際上重視的嚴(yán)重課題，信息內(nèi)容與情報(bào)成為掌控形勢(shì)的要害要素,。面向大數(shù)據(jù)布景下國(guó)家公共安全保證是嚴(yán)重的國(guó)家的需求,。集合公共安全、安全城市,、視頻監(jiān)控,、網(wǎng)絡(luò)安全的需求，以安防視頻大數(shù)據(jù),，及網(wǎng)絡(luò)空間各種視頻,、圖畫、語(yǔ)音,、網(wǎng)絡(luò)信息為大數(shù)據(jù)根底,，立異人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建公共安全大數(shù)據(jù)使用技能立異渠道是我們作業(yè)的要點(diǎn),。

我們現(xiàn)在面向的空間首要有兩個(gè),。

榜首面向物理空間安全：全國(guó)安全城市建造視頻監(jiān)控前端數(shù)量已超越2000萬(wàn)。方針感知才能缺乏,，大數(shù)據(jù)給公共安全事情即時(shí)感知,、精確剖析,、快速搜索帶來(lái)巨大困難，急需人工智能技能支撐,。

第二面向網(wǎng)絡(luò)空間安全：網(wǎng)絡(luò)空間富媒體通訊的引進(jìn),，帶來(lái)新式媒體信息管控難題，國(guó)家急需大數(shù)據(jù)環(huán)境下富媒體內(nèi)容感知,、網(wǎng)絡(luò)信息安全,、網(wǎng)絡(luò)多媒體內(nèi)容監(jiān)測(cè)的支撐技能。

十二五期間,，全國(guó)600大中城市視頻搜集體系建造已初具規(guī)模,，監(jiān)控體系26.8萬(wàn)余個(gè)（2009），裝置攝像頭2000萬(wàn)余個(gè)（2013）,。按每個(gè)攝像頭每天約7.2GB (0.3G（CIF）*24)的數(shù)據(jù)量,，北京市攝像頭40余萬(wàn)個(gè)（2011），每天發(fā)生的數(shù)據(jù)量為 2800TB,，數(shù)據(jù)量巨大,。

在這樣很多的數(shù)據(jù)下，依靠人工監(jiān)控,，智能化程度低,，無(wú)法完結(jié)大規(guī)模視頻監(jiān)控環(huán)境下的事前感知、事中聯(lián)動(dòng),、過(guò)后有用處理及智能檢索,。急需人工智能以及智能剖析的技能，在視頻監(jiān)控里能夠供給有用的技能的支撐,。

2017年7月8日,，國(guó)務(wù)院發(fā)布新一代人工智能展開規(guī)劃（國(guó)發(fā)〔2017〕35號(hào)）。人工智能成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn),，是引領(lǐng)未來(lái)的戰(zhàn)略性技能,；人工智能成為經(jīng)濟(jì)展開的新引擎，作為新一輪工業(yè)變革的中心驅(qū)動(dòng)力,；人工智能帶來(lái)社會(huì)建造的新機(jī)遇,，將深刻改動(dòng)人類社會(huì)生活、改動(dòng)國(guó)際,。搶抓人工智能展開的嚴(yán)重戰(zhàn)略機(jī)遇,，構(gòu)筑我國(guó)人工智能展開的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建造立異型國(guó)家和國(guó)際科技強(qiáng)國(guó),。

根據(jù)這個(gè)中心,，《規(guī)劃》里提出使用人工智能提升公共安全保證才能的規(guī)劃和要求。

榜首,、促進(jìn)人工智能在公共安全范疇的深度使用,，推進(jìn)構(gòu)建公共安全智能化監(jiān)測(cè)預(yù)警與操控體系,。

第二、環(huán)繞社會(huì)綜合治理,、新式違法偵辦,、反恐等火急需求，研制集成多種探測(cè)傳感技能,、視頻圖畫信息剖析辨認(rèn)技能,、生物特征辨認(rèn)技能的智能安防與警用產(chǎn)品，樹立智能化監(jiān)測(cè)渠道,。

第三,、加強(qiáng)對(duì)要點(diǎn)公共區(qū)域安防設(shè)備的智能化改造升級(jí)，支持有條件的社區(qū)或城市展開根據(jù)人工智能的公共安防區(qū)域示范,。

在智能視頻剖析要害技能方面,，我簡(jiǎn)單列了相關(guān)的要害技能：

1、侵入/越界檢測(cè)

2,、遺留物體事情檢測(cè)

3,、拿走物體事情檢測(cè)

4、徜徉檢測(cè)

5,、行人/車輛檢測(cè)、盯梢

6,、人臉（人像）/行人/車牌辨認(rèn)

7,、人群密度監(jiān)測(cè)

8、反常行為（奔馳打架斗毆）檢測(cè)

9,、視頻質(zhì)量診斷

10,、視頻濃縮與摘要

11、視頻內(nèi)容快速檢索

12,、圖畫增強(qiáng)與復(fù)原技能

人臉辨認(rèn)技能使用方面,，根據(jù)實(shí)踐使用場(chǎng)景，人臉辨認(rèn)能夠分為如下3類：

榜首,、有合作人臉辨認(rèn),。分認(rèn)證和查詢，一般使用在證件照人臉,，聲明我是A,，然后將A的模板人臉圖畫和現(xiàn)場(chǎng)搜集的A的人臉圖畫進(jìn)行比對(duì)，給出Yes or No,，或查詢大庫(kù),。一般要求合作。

第二,、半合作人臉辨認(rèn),。也分認(rèn)證和查詢,。一般使用在受限的通道、卡口,，進(jìn)行黑/白名單比對(duì),。該類使用一般光照安穩(wěn)，不要求合作,。

第三,、非合作人臉辨認(rèn)。查詢?yōu)橹?，一般使用在視頻監(jiān)控的動(dòng)態(tài)布控場(chǎng)合,，進(jìn)行黑名單查詢。該類使用光照雜亂,，姿勢(shì)不確定,，難度大。

清華人臉辨認(rèn)技能——人證合一驗(yàn)證通關(guān)使用：2005年,，由公安部出入境辦理局主持集成清華大學(xué)人臉技能,，國(guó)際上初次在我國(guó)出入境旅客最多的深圳羅湖口岸注冊(cè)“旅客自助查驗(yàn)通道” ，日均出入境人數(shù)在數(shù)十萬(wàn)以上,。已推廣到深圳,、珠海兩個(gè)區(qū)域的邊檢口岸共已注冊(cè)了近400條自助通道，近300萬(wàn)旅客,，驗(yàn)放旅客超越數(shù)億人次,，經(jīng)過(guò)率98％，成為國(guó)際人臉辨認(rèn)技能大規(guī)模成功使用的范例,。

二,、人臉辨認(rèn)技能與使用體系

人臉辨認(rèn)技能經(jīng)過(guò)選用攝像機(jī)或攝像頭，搜集含有人臉的圖畫或視頻流,，并自動(dòng)在圖畫中檢測(cè)和盯梢人臉,，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)處理技能，一般包括：人臉檢測(cè),、人臉盯梢,、人臉五官定位、人臉歸一化,、特征提取,、分類器練習(xí)和比對(duì)匹配，以到達(dá)辨認(rèn)不同人身份的意圖,。被廣泛地使用在安全,、認(rèn)證等身份辨別范疇，因此被譽(yù)為”21世紀(jì)十大影響人類生活“的革命性技能,。

人臉辨認(rèn)從使用上一般分為人臉檢測(cè),，人臉五官定位,，1:1人臉辨認(rèn)，1：N人臉辨認(rèn),，M：N動(dòng)態(tài)布控,。人臉檢測(cè)與五官定位使用方向：客流量計(jì)算，視頻檢索等,。智能貼圖,，智能美妝美顏，變臉特效等：

1:1人臉辨認(rèn)使用方向是指身份證人臉認(rèn)證體系,，社保人臉辨認(rèn),。

1：N人臉辨認(rèn)使用方向是指身份證相片查重，護(hù)照相片查重,。比方你現(xiàn)在要做一個(gè)護(hù)照,，你是張三，公安部門會(huì)到人口庫(kù)里邊查一下,，看你會(huì)不會(huì)是代替,，也就是一人多證。

M：N人臉辨認(rèn)使用方向是指動(dòng)態(tài)監(jiān)控,，黑名單監(jiān)控,，VIP客戶辦理體系，學(xué)校人臉辨認(rèn)體系,，智能樓宇,。

人臉辨認(rèn)技能，近兩年展開非常敏捷,。根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉辨認(rèn)辦法方面，人臉辨認(rèn)辦法總體上可分為三大類：

一是根據(jù)計(jì)算的辨認(rèn)辦法,，首要包括特征臉(Eigenface)辦法,、隱馬爾科夫模型辦法、子空間法等,；二是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)連接機(jī)制的辨認(rèn)辦法,，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)辦法和彈性圖匹配辦法等；三是幾許特征辦法和三維模型等一些其他的綜合辦法,。

1,、人臉辨認(rèn)中心課題

人臉辨認(rèn)的過(guò)程：令x 為一個(gè)待辨認(rèn)的人臉輸入，F(xiàn)(x)為一個(gè)分類器函數(shù),，y 是關(guān)于x 的類別標(biāo)簽輸出,。人臉辨認(rèn)的要害，是獲得高性能的F函數(shù),。傳統(tǒng)的人臉辨認(rèn)的辦法（Deep Learning以前）： F分類器函數(shù)的構(gòu)建,，首要是分步處理,、人工規(guī)劃的。

根據(jù)計(jì)算學(xué)習(xí)的人臉辨認(rèn)辦法得到了廣泛的使用,。人臉辨認(rèn)當(dāng)時(shí)遇到的首要困難包括：

人臉面部結(jié)構(gòu)的類似性

人臉的姿勢(shì)改變

人臉的表情改變

雜亂環(huán)境的光照改變

人臉的飾物遮擋

人臉的年紀(jì)改變

以上問(wèn)題給人臉辨認(rèn)帶來(lái)了相當(dāng)大的應(yīng)戰(zhàn),。跟著深度學(xué)習(xí)的展開，我們遇到的困難得到了處理,。

2,、人工智能新浪潮的要害技能——深度學(xué)習(xí)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)辦法（全過(guò)程一次性學(xué)習(xí)）。端到端的學(xué)習(xí)辦法一呈現(xiàn)給人工智能帶來(lái)了巨大的推進(jìn),，使用在AlphaGo,，圖畫辨認(rèn)，語(yǔ)音辨認(rèn),，無(wú)人駕駛,，VR/AR，智能交通,，智能視頻,，才智醫(yī)療，智能制作,。

3．人臉辨認(rèn)要害技能

1)人臉檢測(cè)：判別輸入圖畫中是否存在人臉,；如果存在人臉，回來(lái)人臉地址的方位,。

2)要害點(diǎn)定位：確定人臉中眼角,、鼻尖和嘴角等要害點(diǎn)地址的方位，為人臉的對(duì)齊和歸一化做準(zhǔn)備,。

3)人臉歸一化：根據(jù)要害點(diǎn)的方位,，選用類似改換，將人臉對(duì)齊到規(guī)范臉要害點(diǎn),，并裁剪成一致大小,。

4)特征提取：使用海量數(shù)據(jù),，練習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),；將人臉圖畫表明成具有高層語(yǔ)義信息的特征向量。

5)特征比對(duì)：首要是使用Metric Learning等技能,，進(jìn)一步提升辨認(rèn)精確率,。

4．人臉檢測(cè)技能

（1）根據(jù)A CNN Cascade for FaceDetection結(jié)構(gòu)?？偣?個(gè)CNN,，3個(gè)detection-net用于判別輸入的區(qū)域是否是人；3個(gè)calibration-net對(duì)輸入的人臉框進(jìn)行校對(duì)，得到愈加精確的人臉框,。檢測(cè)過(guò)程中選用NMS消除高度堆疊的窗口,。

（2）人臉辨認(rèn)網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)不同人臉辨認(rèn)場(chǎng)景,，規(guī)劃了多種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),，以習(xí)慣不同場(chǎng)景（速度、精度）的要求,。圖是我規(guī)劃的一個(gè)網(wǎng)絡(luò),，左邊的網(wǎng)絡(luò)具有速度快的特點(diǎn)，僅需求5毫秒的CPU時(shí)刻,，在LFW上的辨認(rèn)精確率為97.28%,，首要用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景。右邊的網(wǎng)絡(luò),，RES-FaceNet,，總共包括26個(gè)卷積層，5個(gè)max-pooling和1個(gè)全連接,，單個(gè)model在LFW上的辨認(rèn)精確率可達(dá)99.22%,。

三、以人為中心的安防理念與人像態(tài)視辨認(rèn)

根據(jù)以人為中心的安防理念,，提出人像態(tài)視辨認(rèn)新概念,。安防的要點(diǎn)是人，特別需求重視和獲取要點(diǎn)人群的全面信息,。例如以下的相關(guān)信息：重視人物呈現(xiàn)在公共場(chǎng)所和交通卡口,；他的行為和舉動(dòng)是否反常；帶著包裹進(jìn)入公共場(chǎng)所,，走出后箱包是否消失,；其面部表情和神態(tài)怎么；近期是否有過(guò)靈敏接觸,、過(guò)激言語(yǔ)等,。

1、人像態(tài)視辨認(rèn)

人像態(tài)視辨認(rèn),，是我們構(gòu)建的深度人像辨認(rèn)的一個(gè)新概念，即關(guān)于人的像態(tài),、形狀,、神態(tài)、意態(tài),。

—像態(tài)包括人臉和行人表觀圖畫,；像態(tài)，感知兩個(gè)維度: 1,、對(duì)感知方針的物理特征進(jìn)行精準(zhǔn)認(rèn)知,，以表達(dá)如色彩,、尺度等；2,、對(duì)這些特征組合的表象進(jìn)行特點(diǎn)描繪,，以表達(dá)是什么，如車牌,、人臉,、行人。像態(tài)包括表觀：人臉,、指紋,、掌紋、虹膜,、指靜脈,、人群集合事情等。

形狀包括停止和序慣圖畫,。形狀,，感知兩個(gè)維度: 1、對(duì)感知方針的停止肢體特征進(jìn)行認(rèn)知,，以表達(dá)如動(dòng)作,、姿勢(shì)等；2,、對(duì)感知方針的肢體改變特征進(jìn)行描繪,，以表達(dá)做什么，如步態(tài),、奔馳,、逆行。形狀包括多種人體肢體特征：姿勢(shì),、行為,、動(dòng)作、步態(tài),、軌道等,。視頻監(jiān)控行人辨認(rèn)體系，是在跨視域視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中,，根據(jù)行人外觀和步態(tài)特征,，辨認(rèn)查找追尋在不同攝像頭下的特定行人。

神態(tài)包括自動(dòng)和被迫下的人臉圖畫,。神態(tài),，感知自動(dòng)和被迫兩個(gè)維度: 1、對(duì)感知方針的面部表情特征進(jìn)行認(rèn)知，以表達(dá)如喜怒哀樂(lè)等,；2,、對(duì)感知方針的面部神色特征進(jìn)行描繪，以表達(dá)其心里的動(dòng)搖,、思維的認(rèn)識(shí),、精力的狀況，一般不為人的意志所操控,。神態(tài)首要用于表達(dá)人的心里狀況：神態(tài)自若,、神色緊張、精力恍惚等,。

意態(tài)包括顯性信息和隱性信息,。依照這個(gè)范疇界說(shuō)，構(gòu)成人像態(tài)勢(shì)辨認(rèn)新概念,，智能安防,，人是其間中心要害的要素。意態(tài)與隱形信息相相關(guān),，首要體現(xiàn)在信息的邏輯關(guān)系的相關(guān)上,，具有顯性和隱性兩個(gè)維度: 1、對(duì)感知方針行為的妄圖,、方針,、結(jié)果的顯性特征進(jìn)行認(rèn)知；2,、對(duì)感知方針行為的妄圖,、方針、結(jié)果的隱性特征進(jìn)行認(rèn)知,，以表達(dá)其行為與其他事情的相關(guān),、影響、及潛在的可能結(jié)果,。意態(tài)的顯性特征認(rèn)知較為容易完結(jié),，意態(tài)的隱性特征認(rèn)知難度較大，但實(shí)踐的事情猜測(cè)非常需求,。例如,，同樣是購(gòu)買一把菜刀，如果是一個(gè)主婦,，可能是用于家庭的廚房餐飲,；但若是有前科的人，則需求預(yù)警,；—又如，一個(gè)人長(zhǎng)時(shí)刻在某個(gè)地方徜徉，像態(tài)是徜徉,，但意態(tài)可能預(yù)示可能的事情,。

大數(shù)據(jù)年代，怎么處理從各個(gè)數(shù)據(jù)源搜集來(lái)的信息,，怎么對(duì)不同地址,、不同媒體、不同時(shí)刻,、以及不同清晰度,、不同粒度的信息進(jìn)行綜合使用，包括對(duì)信息的真?zhèn)芜M(jìn)行判定,；都是從未完結(jié)過(guò)的應(yīng)戰(zhàn),。顯性信息相關(guān)，首要體現(xiàn)在方針表觀信息的相關(guān)上,，如方針類型,，方針特點(diǎn)，方針狀況,，方針時(shí)空點(diǎn),；隱性信息相關(guān)。首要體現(xiàn)在邏輯關(guān)系信息的相關(guān)上—“蝴蝶效應(yīng)”,，亞洲蝴蝶拍拍翅膀,，將使美洲幾個(gè)月后呈現(xiàn)比暴風(fēng)還兇猛的龍卷風(fēng)！

人像態(tài)視辨認(rèn),，全面構(gòu)建對(duì)人的像態(tài),、形狀、神態(tài),、意態(tài)的深度辨認(rèn),。經(jīng)過(guò)人像態(tài)視辨認(rèn)，完結(jié)對(duì)方針人的全體信息剖析,、完善的狀況描繪,。1、2態(tài),，偏重“格物”,，原意即為調(diào)查人這個(gè)事物; 3、4態(tài),，傾向“致知”,，進(jìn)而到達(dá)完善的辨認(rèn)和理解; 人像態(tài)視辨認(rèn)的方針就是“格物致知”。綜上,，經(jīng)過(guò)人像態(tài)視辨認(rèn),，完結(jié)對(duì)方針人的全體信息剖析,、完善的狀況描繪。人臉辨認(rèn)體系包括人臉辨認(rèn),、年紀(jì)估量,、性別辨認(rèn)等，新一代的具有智能的安全監(jiān)控技能,，可完結(jié)對(duì)人臉的檢測(cè),、辨認(rèn)和分類；人像態(tài)視辨認(rèn),，全面構(gòu)建對(duì)人的像態(tài),、形狀、神態(tài),、意態(tài)的深度辨認(rèn),。經(jīng)過(guò)人像態(tài)視辨認(rèn)，完結(jié)對(duì)方針人的全體信息剖析,、完善的狀況描繪,。

將人像態(tài)視辨認(rèn)與智能視頻剖析有機(jī)結(jié)合，運(yùn)用于安防范疇,，無(wú)疑將進(jìn)步公安安防作業(yè)的效率,，為安全城市建造和公共安全保證供給精準(zhǔn)和有用的信息技能手段，大數(shù)據(jù)布景下國(guó)家社會(huì)安全保證嚴(yán)重需求,。

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