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      基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別布控系統(tǒng)

      2018-05-30 01:48:04山東信宇通信科技有限公司朱旭東
      電子世界 2018年9期
      關(guān)鍵詞:對(duì)焦人臉識(shí)別人臉

      山東信宇通信科技有限公司 江 洲 朱旭東

      1.引言

      隨著深度學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)等新技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用,人臉識(shí)別攝像機(jī)的效果,已經(jīng)具有了媲美人眼識(shí)別的精準(zhǔn)度。該系統(tǒng)具備人臉檢測(cè)、人臉自動(dòng)對(duì)焦、人臉數(shù)據(jù)庫(kù)更新、人臉識(shí)別等功能??膳浜瞎病⒕兌揪?、社區(qū)安保安保等部門,通過(guò)對(duì)交海關(guān)、火車站、機(jī)場(chǎng)、醫(yī)院、超市、酒店、集市的人流進(jìn)行人臉識(shí)別和數(shù)據(jù)比對(duì),用以尋找出潛在的犯罪嫌疑人或?qū)ふ易呤У膬和屠先恕?/p>

      2.基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別布控系統(tǒng)解決方案

      該解決方案是在原有安防系統(tǒng)上進(jìn)行改進(jìn),將前端IPC替換成具有深度學(xué)習(xí)算法的高清網(wǎng)絡(luò)IPC,并在后端增加人臉識(shí)別服務(wù)器(可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)獲得通緝犯、犯罪分子的面部信息)。

      2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

      如圖1所示,該系統(tǒng)主要由人臉抓拍攝像機(jī)、人臉識(shí)別服務(wù)器、NVR、電腦和網(wǎng)絡(luò)交換設(shè)備組成,為減輕前端工作壓力,該系統(tǒng)采用后端處理機(jī)制。前端攝像機(jī)負(fù)責(zé)識(shí)別出人臉并對(duì)人臉進(jìn)行對(duì)焦、抓拍,通過(guò)傳輸系統(tǒng)傳入人臉識(shí)別服務(wù)器中,服務(wù)器可以通過(guò)聯(lián)網(wǎng)獲得實(shí)施的通緝犯面部照片并通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法對(duì)得到的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,對(duì)比。最終識(shí)別出經(jīng)過(guò)卡口的犯罪嫌疑人。

      該系統(tǒng)同時(shí)與客戶端聯(lián)動(dòng)推送報(bào)警消息;錄像存儲(chǔ)設(shè)備則用于存儲(chǔ)前端IPC采集到的人臉視頻信息,方便對(duì)視頻信息進(jìn)行查閱以獲取犯罪嫌疑人的蹤跡,實(shí)現(xiàn)抓捕。

      圖1 人臉識(shí)別布控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

      2.2 人臉抓拍攝像機(jī)功能介紹

      人臉識(shí)別抓拍攝像機(jī)是通過(guò)對(duì)進(jìn)入其監(jiān)控范圍的人臉進(jìn)行識(shí)別、自動(dòng)對(duì)焦放大、跟蹤、抓拍等獲取到目標(biāo)清楚的面部信息并將其傳遞給后端。該攝像機(jī)具有逐幀抓拍功能,可以對(duì)每幀圖像(通常設(shè)置IPC的頻率為30幀/秒)進(jìn)行快速的人臉對(duì)焦、抓拍。這樣即使人群密集也能實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)成員的面部抓拍。同時(shí)集成了人臉及頭肩監(jiān)測(cè)跟蹤算法,可以有效的防止重復(fù)抓拍和漏拍等現(xiàn)象。支持人臉自適應(yīng)曝光,能適應(yīng)強(qiáng)逆光等不利環(huán)境,有效的保證了人臉的抓拍的最優(yōu)質(zhì)量。

      2.3 人臉識(shí)別服務(wù)器功能介紹

      3.人臉識(shí)別布控系統(tǒng)的特色功能

      人臉識(shí)別服務(wù)器具備靜態(tài)檢索功能,可以在每秒提取采集到的150張人臉特征照片,然后與服務(wù)器人臉庫(kù)中的照片信息進(jìn)行比對(duì),并將比對(duì)結(jié)果反映至軟件客戶端,極大地滿足了高人流密度環(huán)境下的實(shí)時(shí)人臉檢索識(shí)別功能。同時(shí)具備本地導(dǎo)入和網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)入兩種人臉數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入方式,可以錄入千萬(wàn)級(jí)的人臉數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)對(duì)常住人口和流動(dòng)人口的檢索功能。

      此外人臉識(shí)別服務(wù)器還可以對(duì)一定時(shí)間內(nèi)頻繁在同一區(qū)域出現(xiàn)的可疑人員進(jìn)行信息采集和報(bào)警,客戶可以在后臺(tái)設(shè)置重復(fù)出現(xiàn)次數(shù)和時(shí)間段的報(bào)警閾值,一旦視野中有人頻繁出入次數(shù)達(dá)到這個(gè)閾值,便觸發(fā)報(bào)警,如此一來(lái)可有效防治不法分子的盯梢、踩點(diǎn)等行為。變被動(dòng)安防為主動(dòng)防御。

      3.1 高識(shí)別率

      基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別布控系統(tǒng)具有很高的抓拍率和識(shí)別率,通過(guò)人臉識(shí)別算法與攝像頭自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)和CCD傳感器的聯(lián)動(dòng),對(duì)捕捉到的人臉主動(dòng)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦和動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整,從而可以克服場(chǎng)景寬大,環(huán)境復(fù)雜,逆光,光線弱等不利于拍攝的環(huán)境。

      3.2 深度學(xué)習(xí)

      本系統(tǒng)采用的人臉識(shí)別算法是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱CNNs)深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,基于該算法的系統(tǒng)具有高效的數(shù)據(jù)建模方法,可以節(jié)省很多不必要的計(jì)算,在準(zhǔn)確識(shí)別的同時(shí)極大地減輕了CPU的壓力。同時(shí)算法具有極高的可塑性,系統(tǒng)可以根據(jù)識(shí)別到的人臉自動(dòng)調(diào)節(jié)參數(shù)改變模型,以達(dá)到完美的境界。深度學(xué)習(xí)通過(guò)多層非線性變換,從大數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征,從而替代手工設(shè)計(jì)的特征。深層的結(jié)構(gòu)使其具有極強(qiáng)的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力,尤其擅長(zhǎng)提取復(fù)雜的全局特征和上下文信息,而這是淺層模型難以做到的。一幅圖像中,各種隱含的因素往往以復(fù)雜的非線性的方式關(guān)聯(lián)在一起,而深度學(xué)習(xí)可以使這些因素分級(jí)開(kāi),在其最高隱含層不同神經(jīng)元代表了不同的因素,從而使分類變得簡(jiǎn)單。深度模型并非黑盒子,它與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)體統(tǒng)有著密切的聯(lián)系,但是它使得這個(gè)系統(tǒng)的各個(gè)模塊(即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)層)可以通過(guò)聯(lián)合學(xué)習(xí),整體優(yōu)化,從而性能得到大幅提升。與圖像識(shí)別相關(guān)的各種應(yīng)用也在推動(dòng)深度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、層的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練方法各個(gè)方面的的快速發(fā)展。我們可以預(yù)見(jiàn)在未來(lái)的數(shù)年內(nèi),深度學(xué)習(xí)將會(huì)在理論、算法、和應(yīng)用各方面進(jìn)入高速發(fā)展的時(shí)期,期待著愈來(lái)愈多精彩的工作對(duì)學(xué)術(shù)和工業(yè)界產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響?;谏疃葘W(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)具有更高更準(zhǔn)確的識(shí)別度。

      3.3 星光成像

      基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別對(duì)于彩色圖像具有更高的識(shí)別率,而一般的攝像頭在光線微弱的環(huán)境中便退變?yōu)榧t外黑白模式,不利于人臉識(shí)別的應(yīng)用,故該系統(tǒng)采用0.001lux的24小時(shí)全彩星光攝像機(jī),可保證在黑暗環(huán)境下也具有良好的彩色成像效果,從而大幅提升人臉識(shí)別準(zhǔn)確率。

      3.4 頭肩檢測(cè)

      因人體運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性和靈活性,使得很難用一種標(biāo)準(zhǔn)的模型來(lái)描述人體,但科學(xué)研究表明,人體肩部及以上部位卻在運(yùn)動(dòng)中保持基本的輪廓形狀不變。故該算法通過(guò)快速對(duì)人體頭部和肩部建立二維識(shí)別模型,可以對(duì)運(yùn)動(dòng)中的人群快速而準(zhǔn)確的定位到頭部進(jìn)行抓拍,基本上杜絕了錯(cuò)誤抓拍人臉的情況。

      3.5 質(zhì)量評(píng)估

      人臉識(shí)別布控系統(tǒng)具備人臉質(zhì)量評(píng)估算法,系統(tǒng)對(duì)于在一定時(shí)間內(nèi)采集到的同一目標(biāo)的重復(fù)照片,可以通過(guò)算法自動(dòng)比對(duì)、挑選出質(zhì)量最好的一張輸出對(duì)比結(jié)果,從而避免了重復(fù)抓拍大大降低了存儲(chǔ)服務(wù)器的壓力。

      4.結(jié)束語(yǔ)

      人臉識(shí)別系統(tǒng)在當(dāng)今物聯(lián)網(wǎng)及智慧系列解決方案中具有舉足輕重的地位,人臉識(shí)別技術(shù)也在很早之前就被人們提出,但受制于硬件和軟件上的限制,準(zhǔn)確率一直不高,該論文闡述的基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別布控系統(tǒng),從硬件成像質(zhì)量和軟件算法上雙管齊下,有效的解決了人臉識(shí)別效率低,準(zhǔn)確率差的缺點(diǎn)。

      [1]潘國(guó)輝.安防天下[M].

      [2]LeCun Y,Bengio Y,Hinton G.Deep learning[J].Nature,2015,521(7553):436-444.

      [3]西剎子.智能網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控技術(shù)詳解與實(shí)踐[J].

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