人脸识别技术准确性大幅度提升 在公安业务应用需求潜力逐渐被挖掘

在公安业务中，个人身份确认是较为普遍的需求。人脸识别技的准确性虽然目前受到光照条件、人脸的姿态、表情等因素的影响，但相比指纹、虹膜等生物特征的身份鉴别技术，人脸识别技术具备非常大的优势。近年来，随着深度学习等新理论和方法的突破，人脸识别技术的准确性有了大幅度提升，在公安业务应用需求潜力逐渐被挖掘。

当前，国内多家公司都围绕公安业务需求推出了一系列人脸识别产品，能在一定范围内取得了很好的效果，并开始尝试大规模部署应用，例如依托现有成熟的人脸算法，将分散采集的人脸数据联动共享，并进行综合研判分析，全面发挥人脸识别技术的作用成为可能。

人脸识别的实现流程

人脸特征与指纹、DNA等一样是与生俱来的独特特征，具有难以伪装的特点。从公安业务实践来看，相比衣着等外貌特征，人脸特征具有相当的稳定性。

人脸识别系统包括人脸身份注册和人脸身份识别两个过程，前一个过程是将已知的人脸图像记录在案的过程，后一个过程是根据现场采集的人脸照片从记录在案的人脸图像中找到最为接近的一个或几个。一般来说，注册和识别两个过程又都可以分为：人脸检测（从照片中确定人脸部分的准确位置）、预处理（将姿态、光照等影响系统识别的因素降到最低）、特征提取（利用人脸识别算法提取可以表示人脸独特性的数据）、特征建库（将注册人脸的特征数据构成结构化的数据库，以便识别应用）、特征比对（利用特征数据之间的相似性确定采集到的人脸对应的身份）。

人脸识别技术要求

公安大数据应用背景给人脸识别应用带来了机遇，同时也给人脸识别技术提出了更高的要求。虽然人脸识别技术性能已有较大提高，但它仍是在模式识别和计算机视觉等领域最困难的问题之一。如何利用人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个公安信息化的管理水平，已经是摆在我们面前的一个重要问题。

一是对人脸识别的比对容量要求更大、精确度要求更高

目前公安的户政管理、出入境、刑侦嫌疑犯的身份识别等各类应用，需要基于全国人脸数据进行识别，处理的数据库容量上亿或十亿，处理的比对请求数量大、模式不统一，快速准确地从如此规模数据库中快速识别身份是一件非常有挑战的任务。

二是系统输入从单纯的静态图片扩展到动态视频

近年来，全国各地公安机关大力开展视频监控系统建设，据不完全统计，全国每年需要存储的数据量高达3.3EB，结合视频监控和人脸识别，实现犯罪嫌疑人的快速识别和实时布控，是提高视频监控效率的一条重要途径。然而，由于人脸识别视频监控面临光线、角度、姿态、遮挡等一系列因素的影响，导致人脸的类内差距增大、类间差距缩小，给结合视频监控的人脸识别带来了巨大挑战。

三是图像来源更加广泛、图像质量差异较大

通过公安前期建设，公安已经成功建设了八大资源库，积累了海量的数据，为人脸识别技术在公共安全领域的广泛应用奠定了基础。然而，由于缺乏统一的建设标准，各类业务中人脸数据质量差异大，给人脸识别应用造成了难度。

人脸识别的公安应用分析

人脸识别技术在公安行业正在普及应用，目前来看，公安人脸识别应用一般分为三种类型：实现“关注”人员的实时预警，通过视频监控前端不断采集视频、后端以人脸识别技术为核心进行“关注”人员比对，并通过报警方式通知现场警员进行目标抓捕；实现事中、事后人员身份核查，需要后端系统对海量二代身份证库进行“打标签”，通过警用智能终端或系统上传目标人脸图片，后端从海量的二代身份证库中寻找匹配的身份证图片，并给出关联的身份信息；实现人员身份核查，即通过人脸识别技术实现手持身份证的人员和身份证的比对，进行人证合一的审查。

根据公安业务对身份识别的应用场景，人脸识别技术可以在以下重点场景中发挥重要作用。

一是街面巡控排查，在公安民警的日常巡逻办案中，利用随身配备的警用PDA、智能手机等终端设备采集人脸，于后台人脸数据库远程比对，核实人员身份；

二是人证合一检验，利用证件照片或者存储在电子证件内部的人脸特征与持有者持有的的证件现场照片进行比对，以判定持有者持有的是否为真。可用于电子证件自助通关、身份证件防伪鉴别；

三是一人多证比对，发现同一自然人持有多个有效身份证件的违规行为；

四是嫌疑人身份比对，利用案件侦破中从证件、监控画面、相关照片中提取的人脸图像，与嫌疑人人脸资料库比对，可以有效甄别犯罪嫌疑人以及有效信息，协助破案；

五是布控预警，由于交通的不断便利，使得人员流通量越来越大，单靠人为的布控排查显然已经不能适应现在的公安工作，利用在公共场所安装人脸识别系统既能起到威慑作用，又能及时识别重点人员并报警，提高民警工作效率。