先進(jìn)的特征提取算法
采用獨(dú)特的自適應(yīng)的分層特征學(xué)習(xí)算法，再現(xiàn)系統(tǒng)能針對(duì)任意的識(shí)別任務(wù)通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)生成*優(yōu)的特征提取，從而不斷增加新的檢索特征，具有其他系統(tǒng)無(wú)法比擬的自學(xué)習(xí)性和可擴(kuò)展性。
系統(tǒng)構(gòu)成：
系統(tǒng)分為服務(wù)器端和客戶端，服務(wù)器端由多臺(tái)視頻智能分析服務(wù)器和視頻檢索管理服務(wù)器組成，視頻智能分析服務(wù)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)從流媒體轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)器獲取視頻或圖片，由視頻智能分析算法進(jìn)行特征信息的提取，目前主要提供針對(duì)人和車(chē)輛的相關(guān)特征信息的分析與提取，具體包含：
1.人
包括長(zhǎng)相、年齡、性別、衣服顏色、褲子顏色、是否戴眼鏡、是否留胡子等
2.車(chē)
包括車(chē)牌、車(chē)身顏色、車(chē)標(biāo)、車(chē)型等
視頻檢索管理服務(wù)器主要負(fù)責(zé)與客戶端的交互、特性信息數(shù)據(jù)庫(kù)的管理以及特征信息的搜索。
技術(shù)原理：
人臉識(shí)別內(nèi)容
人臉識(shí)別技術(shù)包含三個(gè)部分：
(1)人臉檢測(cè)
面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計(jì)算測(cè)試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過(guò)閾值來(lái)判斷是否存在人臉；
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣品是否包含人臉；
③樣品學(xué)習(xí)法
這種方法即采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過(guò)對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類(lèi)器；
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。
⑤特征子臉?lè)?br>這種方法是將所有面像**視為一個(gè)面像子空間，并基于檢測(cè)樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)中也可綜合采用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對(duì)被檢測(cè)到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動(dòng)與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡(jiǎn)單而有效的手段。
(3)人臉比對(duì)
面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說(shuō)，將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì)，并找出*佳的匹配對(duì)象。所以，面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計(jì)算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫(kù)中存儲(chǔ)若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進(jìn)行比對(duì)時(shí)，將采樣面像所有象素與庫(kù)中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
人臉識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識(shí)別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。
人臉識(shí)別：技術(shù)挑戰(zhàn)
1、可見(jiàn)光
不同的光線環(huán)境是影響人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的一個(gè)主要因素
2、姿態(tài)
絕大多數(shù)人臉識(shí)別算法只能 15 度的人臉姿態(tài)變化
3、遮擋
帽子、眼睛、圍巾、發(fā)型等可能遮擋人臉的因素
4、年齡
針對(duì)同一個(gè)人不同年齡時(shí)期的照片進(jìn)行人臉識(shí)別，在技術(shù)上亦是一個(gè)挑戰(zhàn)。
5、海量人臉庫(kù)
當(dāng)人臉庫(kù)規(guī)模達(dá)到 100 萬(wàn)以上，對(duì)人臉識(shí)別算法的識(shí)別精度將是一個(gè)極大的考研，而且人臉庫(kù)規(guī)模越大，考研越大。

人臉識(shí)別：業(yè)界**
1、識(shí)別率更高
比以色列face.com 人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率高 25%比國(guó)內(nèi)某知名人臉識(shí)別商用系統(tǒng)準(zhǔn)確率高55%
2、識(shí)別速度更快
單臺(tái)服務(wù)器每秒可完成1500 萬(wàn)次人臉比對(duì)在移動(dòng)終端上人臉檢測(cè)幀率是 Google 的 3 倍
3、對(duì)人臉容忍度更高
人臉姿態(tài)變化30 度內(nèi)可識(shí)別，60 度內(nèi)可檢測(cè)人臉大小*低50 像素可識(shí)別，28 像素可檢測(cè)
4、在海量（百萬(wàn)級(jí)以上）人臉庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景下，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 92%
識(shí)別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發(fā)型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內(nèi)，依舊可以保持 90%以上的識(shí)別準(zhǔn)確率。

臉識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)的幾個(gè)常用功能模塊：
一、人臉登記
人臉登記是指通過(guò)前端攝像頭或者圖像導(dǎo)入的方式，建立人臉庫(kù)。比如常見(jiàn)的各類(lèi)政務(wù)大廳中攝像頭的采集，以及公安系統(tǒng)的身份證照片庫(kù)等。
二、人臉抓拍
人臉抓拍是指對(duì)移動(dòng)中的人臉部進(jìn)行識(shí)別檢索提取，然后上傳到系統(tǒng)的人臉對(duì)比服務(wù)器，與人臉庫(kù)的黑名單白名單進(jìn)行比。
三、人臉智能曝光
攝像機(jī)安裝在室內(nèi)與攝像機(jī)安裝在室外光線不穩(wěn)定環(huán)境時(shí)，當(dāng)人走到相機(jī)有效采集距離時(shí)，攝像頭會(huì)智能曝光，圖像自動(dòng)增強(qiáng)，臉部不會(huì)出現(xiàn)陰陽(yáng)面(半臉暗，半臉亮)，看不到臉等，所采集的照片可以更好的識(shí)別和比對(duì)，同時(shí)黑夜細(xì)節(jié)也會(huì)更清晰。
四、人臉識(shí)別與報(bào)警
系統(tǒng)可以對(duì)每個(gè)通道進(jìn)行人臉布防預(yù)警，人臉抓拍識(shí)別的照片，通過(guò)建模與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉進(jìn)行比對(duì)，如果閾值到達(dá)預(yù)設(shè)的范圍，系統(tǒng)會(huì)通過(guò)聲音、光源等方式發(fā)出報(bào)警信號(hào)。
五、人臉檢索
人臉檢索是指系統(tǒng)輸入帶人臉照片，自動(dòng)檢測(cè)出照片中的人臉信息并截取人臉照片，用戶選取需要檢索的人臉，設(shè)置人臉相似度閾值、時(shí)間等信息，并顯示相似的人臉結(jié)果。
六、查詢功能
查詢功能包括報(bào)警查詢和人臉抓拍查詢。報(bào)警查詢是指，查詢某通道設(shè)定時(shí)間段內(nèi)所有的報(bào)警事件；人臉抓拍查詢是指，查詢通道內(nèi)設(shè)定時(shí)間范圍內(nèi)所有的人臉抓拍事件。

問(wèn)：人臉識(shí)別技術(shù)小知識(shí)？
答：人臉識(shí)別技術(shù)是一種基于人臉特征信息的生物識(shí)別技術(shù)。這一系列相關(guān)技術(shù)，通常也稱(chēng)為肖像識(shí)別技術(shù)，采用攝像機(jī)采集包含人臉的圖像，并自動(dòng)檢測(cè)和跟蹤圖像中的人臉，從而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行人臉檢測(cè)比較。傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要基于可見(jiàn)光圖像，這也是一種常見(jiàn)的識(shí)別方法。簡(jiǎn)單說(shuō)，這是一個(gè)讓電腦認(rèn)出你的過(guò)程。
人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于人臉圖像特征的提取和比較。面部識(shí)別系統(tǒng)搜索提取的面部圖像的特征數(shù)據(jù)并將其與存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征模板進(jìn)行匹配，并且當(dāng)人臉與輸入的信息吻合時(shí)輸出匹配結(jié)果。
將待識(shí)別的人臉特征與獲取的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)人臉識(shí)別技術(shù)判斷人臉的身份信息。該過(guò)程分為兩種類(lèi)型:一種是確認(rèn)，即一對(duì)一的圖像比較過(guò)程，另一種是識(shí)別，即一對(duì)多的圖像匹配和比較過(guò)程。
理論的面部識(shí)別具體包含搭建人臉識(shí)別技術(shù)的一連串有關(guān)技術(shù)性，包含面部圖象收集、面部精準(zhǔn)定位、面部識(shí)別歸一化處理、真實(shí)身份確定及其真實(shí)身份搜索等；而范疇的面部識(shí)別專(zhuān)指根據(jù)面部開(kāi)展真實(shí)身份確定或是真實(shí)身份搜索的技術(shù)性或系統(tǒng)軟件。
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