人脸识别技术在军港安全管理中的应用

2019-03-23仇忠宁丽徐均

智能城市 2019年3期

仇忠宁丽徐均

（1．91458部队保障信息中心，海南三亚 572000；2．北京京航计算通讯研究所，北京 100074）

军港，是联系陆地与海洋军事力量的枢纽，是供舰艇获得战斗、技术和后勤保障的军事设施，是舰艇作战能力生成和恢复的后方依托，是海军战场的重要组成部分。同时，军港也是战时敌人打击破坏的主要目标和平时敌人获取情报的重要目标。随着军港大型化、综合化和军港保障工作的社会化发展，其陆域范围越来越大，港内人员组成越来越复杂，对安全性要求越来越高，传统的刷卡、密码、口令等模式已满足不了军港安全管理的要求，对安全、可靠、便捷的军港安全管理技术手段有着迫切的需求。

随着“山大校园宿舍刷脸”事件的升温，“刷脸”背后的人脸识别技术再一次进入人们的视野中，如将成熟的“刷脸”模式应用到军港安全管理中，必会提升军港的整体安全性。

1 人脸识别技术的发展及现状

人脸识别人们已不陌生，从手机上的面部解锁，到机场使用的扫脸登机系统，人脸识别技术已经慢慢融入人们的日常生活中。人脸识别技术兴起于20世纪50年代，经过将近70年的探索研究，判别方法从最初的人脸几何结构分析辨识到“特征脸”识别，从Fisherface判别方法到弹性图匹配技术等，现今主流的深度学习算法已在人脸识别中广泛应用。2014年的CVPR上，Facebook、CUHK、Face++等通过深度学习在LFW上取得了97%以上的准确率，尤其是CUHK的汤晓鸥实验室对其DeeDlD系列算法不断改进，其DeeDlD2算法取得了99%以上的准确率，第一次使算法的性能在LFW数据集上超过了人类[1]。在近期的IEEE计算机视觉应用冬季会议上，美国陆军研究实验室的研究人员利用卷积神经网络和一系列算法，实现在黑夜中进行人脸识别，并且识别准确率超过了80%。

近几年，人脸识别技术的应用在国内外掀起一片热潮。据悉，美国FBI在2014年就推出了新一代的电子识别系统，总投入超过10亿美金，用于利用监控锁定犯罪嫌疑人，从而进行全网追捕。不仅如此，美国国防部和国土安全部门加大了对人工智能识别技术的投资，用来防止恐怖分子对公共安全造成的威胁。在日本，2015年日立公司推出了视频监控人脸识别系统，该系统能够以3600万张图像/s的速度进行扫描，以高精度识别出路人，并且及时存储路人脸部图像，将长相相似的人脸进行分类[2]。

在我国，人脸识别技术也得到了广泛的应用。中科院重庆分院人脸识别团队就与呼和浩特铁路局合作，将“刷脸”模式带进铁路安防中。虽然火车票实名制有效地阻止了不法分子进入车站，但目前铁路客运安全检查仍然是靠相关安检人员进行人、证、票统一来判别，介于证件的时效性，照片往往是多年前的，辨识度较低。使用人脸识别技术进行刷脸比对，做到人证合一，不仅提高了准确率，也大幅度提升了旅客进站的速度，让不法分子无空可钻。徐州人事考试基地也运用人脸识别技术对考生逐一排查，做到了严把考生入场关，严控作弊行为，集中监控管理，有力增强了考试的组织管理和作弊防范能力。在厦门东渡邮轮中心鼓码头和嵩屿码头也启用了人脸识别“刷脸”机，检票时游客不仅需要刷二代身份证还要“刷脸”，两者进行比对，只有当人证合一时才能通过。

2 人脸识别技术流程

人脸识别的技术流程包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取及匹配和识别。人脸识别技术流程图如图1所示。

图1 人脸识别技术流程

2.1 人脸图像采集及检测

不同的人脸图像如静态图像、动态图像、不同表情等通过摄像机镜头均可采集，选择适合的人脸检测算法，在图像中准确定位出人脸的位置和大小。目前，主流的人脸检测方法是Adaboost学习算法，它是一种迭代算法，将一些比较弱的分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。人脸检测过程中用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征（弱分类器），将它们集合在一起组成一个强分类器，再将若干个强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效提高了人脸检测的质量和速度。

2.2 人脸图像预处理

基于人脸检测的结果，系统在获得原始图像后由于受到各种条件的限制和干扰，不能直接使用，必须在图像特征提取之前对其进行预处理，即对得到的图像进行光线补偿、灰度变换、噪声过滤、几何校正等。

2.3 人脸图像特征提取

人脸图像特征的提取主要是提取人脸的眼睛、耳朵、鼻子以及高级别的人脸表情、年龄等属性特征。时下主流的识别算法是深度学习方法，利用深度神经卷积网络提取目标的深度语义特征并对人脸进行识别，通过基于多层特征融合的深度神经网络，可以学习不同级别的语义信息，能对较小或者不清晰的人脸进行比较精准的识别。深度学习的特征提取算法采用大规模、高质量、特征丰富的人脸数据进行模型的学习训练，保证人脸识别模型的高速性和准确性[3]。

2.4 人脸图像匹配和识别

提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值时，则把匹配得到的结果输出，从而判断该人脸的身份信息。

3 军港安全管理应用

进入军港的访客、港内人员重要场所的出入、外来舰艇靠泊后的部队及地方人员出入等，都需要验证其身份方能进出。传统的军港信息化建设在这方面比较滞后，仍停留在手动登记及刷卡进出模式，安全隐患较大。人脸识别技术的运用能很好地解决这些问题，不仅能提高军港的安全性，还能提升军港的整体管控能力。

3.1 人脸识别技术在军港访客系统中的应用

根据调查和了解，军港目前的访客登记管理仍是传统的人工手动操作，需要申报出入，访客自己填写姓名、联系方式，出示有效证件并解释来访缘由等。访客信息登记不仅速度慢，还容易出错，纸质类的登记册更是不易保存和查询。

针对军港访客现状与需求，可部署一套集人脸识别、人证比对为一体的访客管理终端。该终端通过“刷脸+刷证”的模式进行人证对比，通过人脸识别技术确认来访者和所持证件是否一致。由于来访者大多不属于样本库中的人员，故只拥有临时通过门禁的权限。而对访客进行面部特征采集，一方面强化了军港的安保体系，有效防范盗用别人证件进行不法活动的行为的发生，另一方面对图像进行存档以备不时之需。一旦出现突发事件，可调取来访者的相关信息，有效协助相关部门处理后续事件。

3.2 人脸识别技术在军港门禁系统中的应用

人脸识别技术在门禁系统中的应用已逐渐成为主流，军港内的办公区域、特设站、仓库、码头等都属于重点安全防护部位，基于安全保密原则，不属于本区域的人员通常不被允许进入。可在重要的场所、区域设置门禁系统，具体门禁系统按部署方式可分为三种：通道闸机式人脸识别门禁、墙地面固定式人脸识别门禁、便携移动式人脸识别门禁。

3.2.1 通道闸机式人脸识别门禁

可在军港重要场所的出入口处部署带有人脸识别功能的通道闸机，根据现场实际情况组合部署单通道、双通道或多通道模式。人脸识别通道闸机采用云服务方式，样本库不需要专门采集，可提取二代身份证或内部工作证中的照片、也可单独提交电子照片形成样本库。数据链路采用标准以太网链路，人脸识别闸机终端上的授权信息可通过网络链路，直接由云端推送到终端。同时，人脸识别通道闸机还具有消防安全功能，可手动关闭系统使得闸机通道全部打开，或当断电时，闸机通道全部打开，突发情况大量人流需通过时不会造成拥挤、踩踏事故。与此同时，通道闸机还可兼顾人员考勤功能，有效防止代刷考勤现象的发生。

3.2.2 墙地面固定式人脸识别门禁

对重点保护部位如首长办公室、资料室、档案室等房间，可部署人脸识别门禁控制房间门的开启闭合。根据实际场景和进出门的设计方式，可选择壁挂式或立式两种形式的产品，结合电磁锁，形成人脸识别门闭锁控制管理。

3.2.3 便携移动式人脸识别门禁

对于停靠港口的舰艇，由于其每次停泊的码头泊位不固定，可在其舷梯口部署一套可移动的识别系统，以便在需要临时对比人员身份时，能做到“即时提出，即时实现”，以最短的响应时间满足人员的身份识别，防止冒充。便携移动式人脸识别门禁设备是以人脸识别技术为核心，集证件读写、短信报警、录像等功能一体的产品，即可在单机状态下独立运行和存储数据，也可通过联网实现远程监控和管理。