一、需求

“天网工程”人脸识别系统涵盖了人脸抓拍比对、人脸检索以及视频后检索等多个应用系统，利用先进的人脸检测、跟踪、质量评分和识别算法，实现了在安防领域的全面应用。系统支持静态人脸比对功能，可从常住人口数据库、在逃库和抓拍数据库等导入的人脸信息中进行高效搜索和身份查询。同时，具备动态人脸比对功能，通过摄像机实时抓拍人员，在监控中心进行黑名单比对，一旦发现可疑人员即刻发出报警信号，实现多种联动通知值班人员。该系统集成了高清人脸图像的抓拍、存储、特征提取、分析识别、报警和联网布控等功能，可广泛用于重要关卡的行人监控，与车辆卡口系统协同构建智能监控网络，提升治安卡口的现代化水平。

二、系统架构

人脸识别系统主要采用人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法。其实现了对进出人员人脸的抓拍采集、建模存储，实时黑名单比对报警和人脸大库检索等功能。

三、系统组成

人脸信息综合应用平台由人脸动态比对单元、人员轨迹分析单元、人员身份鉴别单元以及视频存储单元组成。

*人脸动态比对单元

人脸动态比对单元部署在视频专网内，主要基于自主知识产权的人脸建模算法、以及人脸比对算法，可接入前端人脸抓拍机，提供人脸实时黑名单比对报警功能，实现对涉恐、涉稳、犯罪分子的提前布控和实时预警，实时掌握治安动态。

*人员轨迹分析单元

人员轨迹分析单元部署在视频专网内，可接入前端人脸抓拍机，对前端人脸抓拍机回传的抓拍数据进行建模、存储，建立海量人脸特征数据库；同时支持对抓拍人脸库的快速检索和以图搜图功能，利用人脸识别特征的唯一性，精准、高效地实现对海量人脸照片库的有效排查，帮助快速锁定嫌疑人的活动轨迹，提高案件侦查效率。

*人员身份鉴别单元

人员身份鉴别单元建议部署在有关部门的信息网内，通过与业务库的对接，可通过导入常住人口库、暂住人口库的照片及人员身份信息，建立静态人脸特征数据库，支持静态人脸库的快速检索和以图搜图，可实现不明人员的身份的快速确认，同时支持安卓系统的手机、警务通等移动终端进行远程人脸检索，快速确认人员身份。

*视频存储单元

前端人脸抓拍机采集的实时监控视频可通过流媒体直写模式写入视频存储单元，流媒体直存技术可以提高系统性能和可靠性，并具备高密度、大容量、易扩展的特点。视频存储单元支持RTSP、GB/T28181、ONVIF、PSIA等多种协议接入，集编码设备管理、录像管理、存储和转发功能为一体，平台和客户端可以直接从存储单元中点播、下载。

四、系统功能

*人脸动态比对预警

支持导入户籍或常住地在当地的吸毒人员、在逃人员和前科人员，以及其他本地管控人员的人像照片及信息，包含姓名、性别、身份证号、家庭住址、人脸照片等信息，实现对上述人员的提前布控(可按照时间、地点、布控等级、相识度报警阈值等信息，对人员进行布控)。系统可对前端人脸抓拍机抓拍的人脸与布控库进行实时比对，当抓拍人脸与布控库的人脸相似度达到设定报警阀值时，系统进行实时自动报警。

*人员轨迹分析追踪

1、特征搜人

系统可对前端人脸抓拍机回传的抓拍数据进行建模、存储，建立海量人脸特征数据库，并支持根据性别、年龄段、是否戴眼镜等特征，以及抓拍时间、地点等信息对卡口抓拍人员进行快速搜索。

2、照片搜人

输入一张人脸照片(证件照或治安监控截取的清晰人脸图片)，可在海量人脸抓拍库中，根据人像特征点比对算法，检索出与其最相似的人员，按照相似度从高到低依次排列，并显示其被抓拍的地点与时间信息，从而帮助快速锁定嫌疑人的活动轨迹。

3、频繁出现分析

根据抓拍时间段、抓拍卡点位置，在海量人脸抓拍库中，按照相似度条件进行碰撞比对，查找出该时间段、位置出现的相似人脸，从而分析活动异常的人员，以及时发现嫌疑人案前踩点会频繁出现等特征行为。

4、区域碰撞分析

对于指定的两个或两个以上区域范围，在海量人脸抓拍库中，按照相似度条件进行碰撞比对，查找出设定时间内，在上述多个区域抓拍卡点位置出现的相似人脸，从而快速确认锁定可疑人员，为连环案、类案等串并案分析提供关键线索。

*人员身份鉴别查询

1、身份鉴别确认

输入一张人脸照片(前端人脸抓拍机抓拍的人脸照片或治安监控截取的清晰人脸图片)，可在静态人脸特征数据库中(通过导入常住人口库、暂住人口库的照片及人员身份信息建立)，根据人像特征点比对算法，检索出与其最相似的人员，按照相似度从高到低依次排列，帮忙快速锁定不明人员的身份信息。

同时支持安卓系统的手机、警务通等移动终端进行远程人脸检索，支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索，快速确认人员身份。

2、身份比对查重

系统支持针对常住人口库、暂住人口库、身份证库等进行人员信息的N：N方式比对检索，找出重复办理身份证、户籍、暂住证等人员的名单。

同时系统可通过将普通案件嫌疑犯的人脸照片和在逃库中的在逃人员进行碰撞比对，帮助快速确认该嫌疑犯涉及其他案件的可能性；或针对全国在逃人员库进行人员信息的N：N方式比对检索，为在逃清网等行动提供关联线索。

查重结果通过图形化显示，方便人工对排查结果进行核实。

人脸识别技术发展到今天，还存在一定的局限性。灯光、姿态、表情、年龄等对人脸比对的影响比较大。人脸识别对场景的要求比较高，只能在特定的场景中使用。随着3D人脸扫描技术的发展和深度学习算法的不断提升，未来的人脸识别将更广泛的应用于金融、交通等各个领域中，普及到人们的日常生活当中，真正发挥安全防范的预见作用，给人们的工作和生活带来安全保障。

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