人脸识别技术在视频侦查工作中的应用

戈力

摘 要：公安信息化的应用日新月异，视频侦查手段无疑是应用最为广泛的。在当前火热的大数据、人工智能鉴别形式下，人脸判别则是视频解析中的首要工作，也是视频图像领域的一项新兴技术，以达到实现人脸存储、检测和比对的功能。尤其是深度学习算法的前提下，本文着重阐释和分析人脸识别技术在视侦中的应用，涵盖嫌疑人员布控、排查、定位识别、辨认等。

关键词：人脸识别；视频侦查；人脸比对；人脸检索

中图分类号：TP39

传统人工的方式去监控、检索、查找目标人员的相关信息。受到人的注意力，观察力、知识能力和主观判断力等因素的影响，不免存在疏忽和遗漏。主要采用了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体的人脸识别技术，利用计算机图像处理技术从视频中提取人脸特征点，分析建立数学模型利用生物统计学的原理进行。从实战中得出，相对于其他的生物识别技术，人脸识别技术无论从可靠性、准确性还是其他数据上都是优胜者。人脸识别技术在原有的视频资源基础上，凭借优化深度学习的算法结构化，进行智能存储对比与检索，智能、高效、快速地使得人脸相关信息的采集、捕捉和处理以致对嫌疑人的实时识别、有效打击。

一、人脸识别技术的应用概况

人脸识别技术的应用背景和优势。现代计算机技术和人工智能的发展，科技信息化手段的万象更新，大程度提升了公安工作效能。尽管纯粹的人脸识别视频侦查技术落地应用以来，在多种身份人员摸排、流浪身份人员鉴别等户口管理和侦查工作方面颇有效果，但那些人通常以带口罩，头盔，黑灰的墨镜，面具，蒙纱巾等不同的方式伪装自己躲避案件的侦查。怎样破解这些难题成为我们当前的棘手课题，而综合的多方位人脸识别技术也是一个行之有效的解决模式。人脸识别技术作为一种新兴的生物识别特征技术，与虹膜识别，指纹扫描和掌纹扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势。

（1）比较突出的直观性。人脸识别技术依据的是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼可判别最直观的信息源，方便公安技术人员确认，审计。

（2）识别精确度高，速率快。与其他生物识别技术相比，人脸识别技术的精准度处于较高水平，误识率、拒认率低，并且可靠性、准确性还是其他数据上都是佼佼者。

（3）容易获取基础资料。图像处理系统对各类低质量图像（视频）进行专业的技术处理，来提升图像质量，突出人脸图像细节，并提供推演信息；为案件提供线索、明确侦查方向、缩小侦查范围，是公安行业视频侦查人员必备的警用装备。

二、人脸识别技术应用流程

人脸识别技术用人脸信息结构化为基础，以达到检索、比对、与大数据运算的目的。主题流程包括：视频的采集、人脸的检测、脸部特征的提取、比对分析及锁定目标。

（一）人脸采集

系统可以接入时的实时的视频流（包括路面监控、高速的卡口、社会视频等）或者通过接受人脸抓拍回传的照片或视频流，进行判断是否存在人脸，分离获取人脸数据。

（二）人脸检测

判断图片中是否存在人脸的特征。若存在，定出其在图像中的坐标位置，区域的大小等信息，假如是实时视频流则需进一步追踪输出所检测到的人脸与个人位置等状态随时间的持续变化情况。

（三）人脸特征的提取存储

（1）眼睛特性的提取，眼睛的典型特征包括左右眼睛的坐标，左右眼睛的高宽以及眼距。（2）鼻子特征提取的，鼻子的特征值包括鼻子的宽、高以及鼻子最左边缘和最右边缘点的横坐标。（3）眉毛特性的提取，测量眉毛的特征是眉毛的高宽与眉距。（4）嘴巴特征的提取，嘴巴的特征值包括嘴巴的高、宽，最左边缘点和最右边缘点的横坐标。

（四）比对识别

人脸比对即人脸识别，通过输入的人脸图像片与人脸数据库中的已知原型人脸特征值进行对比表现出来。在比对识别过程中分人脸检索，整体比照和综合检索。人脸检索，即是人脸为标签的比对识别。根据相似的程度对人脸的身份进行判断。

（五）目标锁定

通过多元的识别算法与视频探测读取以及嫌疑人的全国联网数据云大库，可以初步获取犯罪嫌疑人的一定基本的情况，有利于下一步的侦查工作具体实施与开展。系统根据导入的人脸图像，产生信息的比对处理。利用公安警务数据和视频图片数据，更加有效满足公安对人员追逃、身份排查、人员管控的需求。

三、人脸识别技术的功能应用

人脸识别技术作为视频侦查图像领域的一项最新技术，在安全的领域起到越来越重要的作用，在公安视频侦查的实战中，依靠人脸识别技术，根据不同的情景可以展开不同的功能应用。

（一）人流密集区域人脸的监控采集排查

現代发达的交通工具构成的网络使得人员的流通性大大的增加，极大地方便人们工作和生活的同时，也为犯罪分子提供了便利，汽车站、火车站、机场、港口，出入境边检设置人脸识别系统，当国际恐怖分子或重大案犯外逃嫌疑人员、毒贩出入境，可以及时识别与报警，送达指挥中心研判，从而实现抓捕犯罪嫌疑人的功能。

（二）犯罪嫌疑人追逃的识别

公安机关可以利用各种人脸资料库，对人脸的采集进行人脸检索，可快速实现从海量视频里的检索复现，民警通过相关项目的设置可缩小检索范围，运用先进人脸识别算法能够从某些视频图像中收集犯罪嫌疑人的脸部、个人身份以及其余更重要的信息，给确定犯罪嫌疑人和接下来的案件办理节约成本作案手法和案件类别的不同，建立数据库比对能提高处案破案的工作效率。

（三）智能的全天候社区执勤

在平日的警务工作中，社区管理往往在视频监查方面存在诸多弊病和漏洞。在警力资源有限的情况下，不仅浪费警力而且社区环境不利侦查时间过长。引入人脸识别技术，可建立重点人员信息库，经过历史采集数据的分析，可摸清生活轨迹，重点人员与可疑人员的监控，实现24小时的社区管理机制，降低犯罪率。

（四）重点场所的门禁与检测

一些重点场所对出入的人员有严格的资格限制，电子眼对人员进行身份识别，在各大安保的活动与会议期间，通过参加会议的人员照片信息，建立活动的数据库，，活动期间，各个出入口摄像机与监控将与会人员与数据库人脸图像进行比对，既不需要很大的声势，逐一检查人员。又能悄无声息地完成了到会人员的鉴别与核验。

四、人脸识别技术的应用展望

人脸识别技术研究仍在继续，在不可控的视频监控条件下，人的表情变化很大，光照也不受控制，人脸识别性能的下降还是很明显的，这也对人脸识别技术的进一步发展提出了要求与挑战。眼前很多国家开展了有关人脸识别的研究，而对于高分辨率、高质量人脸图像识别，视频的识别精度几乎达到百分之百。

虽然我国在人脸识别领域的研究起步相对较晚，但是进展迅速，公安视侦部门同研究机构人脸识别技术的研究小组，都取得了一定的成效。依图公司的人脸算法世界闻名，并且误报率很低，全球领先，湖南永州公安警察学习依图公司的智能技术有这样的技术大大提高视侦网警破案效率，降低无用功所占比，这是科技强警的最好体现。因此以下几个方面应有质的提升。

（一）优化人脸识别应用的算法

人脸识别技术发展到现在已经在公安领域可以实用，但并不是说在全部场景下均能够应用，这与图像采集环境、采集到的人脸图像质量以及建库用的图像质量都用很大关系。较为理想的应用环境有两点要求：①用于建库的人脸图像质量高清晰度好的照片；②现场采集尽量在稳定的光照好条件下进行。

（二）适当提高数据运算速率

视频数据结构化将监控转为人和机器可互相理解的信息，其过程消耗大量的经费，随着公安技术视频侦查业务水平的提升，要实现最优的检测与比对，使运算更有兼容性与扩展性。视频结构化需求量增长，得需要强大的硬件设备支持计算与解析人脸数据。

（三）逐步完善案件的办理流程

信息化的手段有效地利用，最大限度地发挥人脸识别技术的优势，需要愈加完善精致化、标准化、规范化、科学化的机制。人脸识别视频侦查技术目前也不够完美，在摸索中前进，需实战与理论的结合，完善布控预警、分析研判等机制环节，实现人脸追踪加警务视频全新高科技模式。

五、结语

本文从人脸识别技术的应用概况、识别技术的功能应用以及破案实例这几个角度诠释了人脸识别技术在视频侦查工作的一些应用，重点介绍了人脸识别应用流程，人脸识别技术社会维稳方面的应用，分析讨论了各种方法存在的不足，发展的趋势和改进的意见。列举人脸识别破案新手段。

人脸识别技术也是一项极富有挑战性的课题，目前的人脸识别技术对于正面图像的这些变化已经有了良好的适应能力。但时代变革，人脸识别打开了所受的束缚，大量视频的检索安全防范与各部门的协作也会有质的飞越。与其他技术的融合，以提高视频侦查的稳定性，科学性，高效性，持续性。让分辨率的升高，实现“事先预防，事中发现，事后追踪”核心处置手段，使这门前沿的侦查技术给公安工作与人民带来更丰厚的福祉。

参考文献：

[1]童長毅，马治国，殷正辉.人像识别技术在警务工作中的应用[J].警察技术，2017.5：73-75.

[2]马海兵，白洁.人脸识别技术在智能监控系统中的应用[J].现代电子技术，2007，20：125-1.

[3]樊奥.公安视频图像解析中心建设与应用[J].警察技术，2017.5：76-78.

[4]寇毛蕊.基于MATLAB的人脸识别系统设计[J].软件导刊，2018.11.

[5]刘向.基于几何匹配和分合算法的生物特征识别技术在公安视频监控中人脸识别的应用研究[D].湖南：中南大学，2009.

[6]刘诗宇.视频侦查技术应用功能与方法研究[D].江苏：南京森林警察学院，2016.