文/吳曉明 宋紹峰

　　人臉識(shí)別系統(tǒng)

　　XX市軌道交通一號(hào)線共有20個(gè)車站，在每個(gè)車站的出入口閘機(jī)設(shè)置8套人臉識(shí)別設(shè)備，共160套，對(duì)出入閘機(jī)的乘客面部特征實(shí)時(shí)采集，并與后臺(tái)公安部犯罪人員庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)報(bào)警。

　　通常頭像正面位置是人臉識(shí)別系統(tǒng)最佳的工作位置，但只要能同時(shí)看到兩只眼睛就可以識(shí)別人臉，而姿勢(shì)變化在35度范圍內(nèi)也不會(huì)影響識(shí)別效果。軌道出入口閘機(jī)作為特殊的通道具有天然的場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，攝像機(jī)可以很容易捕捉到乘客的面部特征，為公安機(jī)關(guān)抓捕犯罪分子和犯罪嫌疑人提供了一種行之有效的手段。

　　人臉識(shí)別包含人臉檢測(cè)、人臉跟蹤與人臉比對(duì)等技術(shù)。人臉檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中，判斷是否存在人臉并分離出人臉。人臉跟蹤指對(duì)被檢測(cè)到的人臉進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。人臉比對(duì)則是對(duì)被檢測(cè)到的人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或在人臉庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。

　　人臉檢測(cè)分為參考模板、人臉規(guī)則、樣本學(xué)習(xí)、膚色模型與特征子臉等方法。參考模板方法首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉模板，然后計(jì)算測(cè)試樣本與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，通過(guò)計(jì)算機(jī)比對(duì)來(lái)判斷是否存在人臉;人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，人臉規(guī)則即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷是否測(cè)試樣本包含人臉;樣本學(xué)習(xí)則采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過(guò)對(duì)人臉樣本集和非人臉樣本集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;膚色模型依據(jù)人臉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);特征子臉將所有人臉集合視為一個(gè)人臉子空間，基于檢測(cè)樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在人臉。

　　人臉跟蹤一般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，另外，膚色模型跟蹤也是一種簡(jiǎn)單有效的手段。人臉比對(duì)從本質(zhì)上講是采樣人臉與庫(kù)存人臉的依次比對(duì)并找出最佳匹配對(duì)象。因此，人臉的描述決定了人臉識(shí)別的具體方法與性能。本系統(tǒng)主要采用特征向量法先確定瞳孔、鼻翼、嘴角等人臉五官輪廓的大小、位置、距離、角度等等屬性，然后計(jì)算出它們的幾何特征量，這些特征量形成描述該人臉的特征向量。

　　XX市軌道交通一號(hào)線的人臉識(shí)別系統(tǒng)采用 "局部特征分析"算法，具有速度快，誤認(rèn)低，無(wú)需學(xué)習(xí)。其主要利用人臉各器官及特征部位的方位、比例、對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系等數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)，與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有原始參數(shù)比較、判斷、確認(rèn)。

　　局部特征分析源于類似搭建積木的局部統(tǒng)計(jì)的原理，是基于以下事實(shí)的一種計(jì)算方法,即所有的人臉(包括各種復(fù)雜的式樣)都可以從由很多不能再簡(jiǎn)化的結(jié)構(gòu)單元子集綜合而成。這些單元使用了復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)技術(shù)而形成的,它們代表了整個(gè)人臉。他們通?？缭蕉鄠€(gè)象素(在局部區(qū)域內(nèi))并代表了普遍的面部形狀,但并不是通常意義上的面部特征。實(shí)際上面部結(jié)構(gòu)單元比人臉的部位要多得多。

　　然而,要綜合形成一張逼真,精確的人臉,只需要整個(gè)可用集合中很少的單元子集(12-40特征單元)。要確定身份不僅僅取決于特性的單元,還決定于他們的幾何結(jié)構(gòu)(比如他們的相關(guān)位置)。

　　通過(guò)這種方式, 局部特征分析將個(gè)人的特性對(duì)應(yīng)成一種復(fù)雜的數(shù)字表達(dá)方式,實(shí)現(xiàn)對(duì)比和識(shí)別。

　　人臉識(shí)別的步驟

　　1、建立人臉檔案：可以用攝像機(jī)或照片掃描等方法采集人臉文件或直接取照片文件，生成面部特征向量數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)入現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù);

　　2、獲取當(dāng)前比對(duì)對(duì)象人臉，用攝像機(jī)等捕捉人臉獲取照片輸入，生成比對(duì)對(duì)象的人臉特征向量數(shù)據(jù);

　　3、將當(dāng)前人臉的人臉特征向量數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的已有數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索比對(duì);

　　4、確認(rèn)人臉身份或提出相似人員的相似度列表。

　　上述整個(gè)過(guò)程都是自動(dòng)、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。而且系統(tǒng)只需要普通的處理設(shè)備。

　　系統(tǒng)的工作流程為：

　　1、自動(dòng)地在視頻數(shù)據(jù)流中搜索面部圖像;

　　2、當(dāng)系統(tǒng)捕捉到出現(xiàn)的完整頭像時(shí);

　　3、自動(dòng)使用多種類型的匹配算法來(lái)判斷在那個(gè)位置是否真的有一張臉。這些算法能夠精確地探測(cè)出同時(shí)出現(xiàn)的多張臉，并且能夠確定他們的準(zhǔn)確位置;一旦探測(cè)到一張臉，這張臉的圖像就會(huì)被從背景中分離出來(lái)，這幅圖像隨后將經(jīng)過(guò)一系列的特殊處理來(lái)恢復(fù)它的尺寸、光線、表情和姿態(tài);

　　4、將這幅臉部圖像在系統(tǒng)內(nèi)部轉(zhuǎn)換人臉數(shù)據(jù)，它包含了這張人臉的特有信息;

　　5、通過(guò)把實(shí)時(shí)獲取的"人臉數(shù)據(jù)"和數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的"人臉數(shù)據(jù)"進(jìn)行比對(duì);

　　6、完成對(duì)某張臉進(jìn)行確認(rèn)。

　　人臉識(shí)別的比對(duì)方式是根據(jù)臉部的本質(zhì)特征和形狀來(lái)工作的，它可以排除光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強(qiáng)大的可靠性，使得它可以從百萬(wàn)人中精確地辨認(rèn)出一個(gè)人。

　　圖像質(zhì)量自動(dòng)巡檢系統(tǒng)

　　市軌道交通一號(hào)線建設(shè)了一套圖像質(zhì)量自動(dòng)巡檢系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)1413臺(tái)標(biāo)清攝像機(jī)和522臺(tái)高清攝像機(jī)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，若出現(xiàn)視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲等八種情況，將自動(dòng)產(chǎn)生報(bào)警通知運(yùn)維人員，及時(shí)維護(hù)。

　　常見的圖像質(zhì)量巡檢只是對(duì)圖像是否丟失(黑屏)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)設(shè)備是否按要求正常工作、圖像內(nèi)容是否正確等深層次監(jiān)測(cè)則有所缺失。針對(duì)本項(xiàng)目應(yīng)用的所有攝像頭，利用視頻質(zhì)量診斷技術(shù)來(lái)檢測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)中存在的各種視頻常見故障，對(duì)于因使用過(guò)程中出現(xiàn)的故障(雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結(jié)、增益失衡和云臺(tái)失控等)進(jìn)行視頻質(zhì)量診斷，有效預(yù)防因硬件導(dǎo)致的圖像質(zhì)量問(wèn)題及所帶來(lái)的不必要的損失，為視頻監(jiān)控的持續(xù)和有效監(jiān)控提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

　　功能設(shè)計(jì)

　　1、圖像質(zhì)量智能巡檢

　　進(jìn)行圖像內(nèi)容分析報(bào)警，如：視頻信號(hào)丟失、藍(lán)屏、黑屏、彩條、視頻亮度異常、視頻干擾、雪花、抖動(dòng)、扭曲、偏色、PTZ運(yùn)動(dòng)異常、畫面凍結(jié)等。

　　2、云鏡狀態(tài)智能巡檢

　　通過(guò)發(fā)送PTZ控制指令，判斷視頻畫面變化率是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，從而判斷云臺(tái)旋轉(zhuǎn)和鏡頭變焦是否能正常工作，由于該工作可能干擾圖像監(jiān)控人員的正常工作，該項(xiàng)巡檢功能不宜經(jīng)常開啟，并且注意回避重大保衛(wèi)警衛(wèi)活動(dòng)的監(jiān)視區(qū)域。

　　3、圖像智能巡檢管理

　　根據(jù)預(yù)定義的巡檢任務(wù)，主動(dòng)發(fā)起視頻切換指令，自動(dòng)輪巡檢查各個(gè)前端攝像機(jī)的圖像質(zhì)量和云鏡狀態(tài)。攝像頭輪巡間隔時(shí)間可設(shè)定，輪巡任務(wù)可定時(shí)觸發(fā)，并可自動(dòng)生成巡檢報(bào)告。

　　識(shí)別類型

　　具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，我們將視頻故障分成視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲、視頻雪花、視頻偏色、PTZ運(yùn)動(dòng)失控、畫面凍結(jié)、視頻信號(hào)缺失等八種類型。

　　1、視頻清晰度異常檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)視頻中由于聚焦不當(dāng)、鏡頭損壞或異物遮蔽引起的視野主體部分的圖像模糊;

　　2、視頻亮度異常檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)視頻中由于攝像頭故障、增益控制紊亂、照明條件異?；蛉藶閻阂庹趽醯仍蛞鸬漠嬅孢^(guò)暗或過(guò)亮;

　　3、視頻噪聲檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像中混有雜亂的“橫道”、“波紋”，或其他干擾導(dǎo)致的圖像模糊、扭曲及疊加噪聲等現(xiàn)象;

　　4、視頻雪花檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)視頻圖像中一陣陣雜亂的飛點(diǎn)、刺、線狀干擾導(dǎo)致的雪花或滾屏等現(xiàn)象;

　　5、視頻偏色檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)由于線路接觸不良、外部干擾或攝像機(jī)故障等原因造成的視頻中的畫面偏色現(xiàn)象;主要包括全屏單一偏色或多種顏色混雜的帶狀偏色;

　　6、PTZ運(yùn)動(dòng)檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)前端云臺(tái)和鏡頭是否能夠按用戶指令正確運(yùn)動(dòng)，包括上下左右運(yùn)動(dòng)以及鏡頭的推近拉遠(yuǎn);

　　7、畫面凍結(jié)檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)由于視頻傳輸調(diào)度系統(tǒng)故障引起的視頻畫面凍結(jié)，避免遺漏真實(shí)視頻圖像;

　　8、視頻信號(hào)缺失檢測(cè)：自動(dòng)檢測(cè)因前端攝像機(jī)工作異常、損壞、人為惡意破壞或視頻傳輸環(huán)節(jié)故障而引起的間發(fā)性或持續(xù)性的視頻缺失現(xiàn)象，包括藍(lán)屏、黑屏、彩條等。

　　結(jié)語(yǔ)

　　人臉識(shí)別系統(tǒng)意義在于對(duì)有可能進(jìn)出地鐵站的犯罪分子或嫌疑人進(jìn)行布控，提升地鐵主動(dòng)防范能力，提升打擊犯罪能力，提升治安威懾力。圖像質(zhì)量自動(dòng)巡檢系統(tǒng)則可以將運(yùn)維人員從繁瑣的工作中解脫出來(lái)，提升工作效率，確保系統(tǒng)無(wú)故障運(yùn)行。可以預(yù)見，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，智能分析技術(shù)肯定會(huì)在軌道行業(yè)發(fā)揮出更大的作用，逐步將目前“被動(dòng)防范”提升為“主動(dòng)防范”。

　　(本文作者皆任職于深圳市博康系統(tǒng)工程有限公司上海分公司)