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人脸布控系统介绍 人脸识别技术原理 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。其他公司可能是是靠两点定位，他们只做两个瞳孔，那样做就是在造成在人脸检测的时候，不太精确，你带墨镜的时候，他根本就检测不出来这是张人脸；而我们是基于4点定位的人脸识别，如果用我们的算法，即使你把两个眼睛遮住了，我们靠鼻尖和嘴，我们还是能把这个人脸找出来； 我们靠4点来做定位，定位到人脸后，然后把人脸抠出来，抠出来后我们会提取300个特征，比如说是像瞳孔间距，鼻尖到你的眼角的距离以及跟你骨骼相关的一些特征等，然后将这些特征存到数据库里，每个人脸就是300个特征点，每个特征点我们现在是八个字节， 一个人脸也就2.4K，这就比图像要小得多，所以我们现在建了人脸库以后，人脸库里存的都是2.4k的一个数据文件，所谓的比对，就是和特征库里的特征进行比对，可能几千或者几万各特征文件去一一比对，然后找出最相似的人脸。 所以就说女士日常的这种化妆，或者是局部的垫个鼻子，这不会太影响识别，但除非说是她整个脸部的轮廓都改变比较大的话，那可能就会影响识别。 人脸识别：技术挑战 但是人脸识别没有那么完美，跟人的期望还是有一定的差距，它还是会受到一些因素的影响，那么，总结起来的有以下几个因素。 （1）可见光 光线的变化对它的识别准确性还是会有较大影响，像顺逛，逆光，日光啊，晴天，阴天，那这个在整个业界水平来看的话，没有哪家公司是能够做到完全不受光线影响的，但是我公司这两年的技术发展，在一定程度上比较好的解决了光线的影响。 （2）角度 大多数公司只能做到15度，而我们现在能够做到更广，一般我们现在是上下的话是20度到25度，左右的话是25度到30度这么一个范围可识别，但是如果仅仅是检测到人脸但是不要求我们识别，我们可以做到50度到60度这么一个更侧的角度。 （3）遮挡 遮挡包括帽子、眼镜、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素。胡须是不会有什么影响，眼镜的话除非是那种非常大的蛤蟆镜，那可能因为脸部特征已经散失了三分之一多了，这个会影响，但如果是那种一般的小的墨镜那也是OK的，像我们正常带的这个眼镜，是没有影响的，口罩的话，如果是一般的口罩遮住嘴巴还是可以识别，但是如果像这种很大的围巾，很大的口罩，把鼻子嘴巴都给遮住了，那这个也没办法，因为脸部特征都散失了一半了；另外年龄也有可能会影响识别，特别是很多时候，嫌疑犯是年轻时候的照片，但是可能现在已经是四五十岁了，所以说能不能跨年龄段的一个识别，也是对人脸识别的一个挑战，大多数的算法可能接受的是几年之内的一个变化，那么目前我们能够接受18岁到70岁，也就是说，只要你是青年，少年长成型了，到你不要太老，这个范围都是OK的 （4）海量人脸库 人脸库规模很大的时候，这个对算法的精度就有一个很大的要求，当人脸库规模达到100万以上，对人脸识别算法的识别精度将是一个极大的考验，而且人脸库规模越大，考验越大。像我们公安国安的应用的话，库都是那种几百万几千万的，那么这个时候精度上不去，那肯定是没法用的了，所以说这个国内能够做海量库，既在一百万以上的这种人脸库，只有很少公司有这样的技术。 人脸识别技术优势 （1）准确率高，我公司采用全球领先的人脸识别算法，无论是跟国内的厂家还是国外的厂家对比，我公司算法的准确率都占有很大的优势。严格讲一个算法的好与坏，是要看基于多大库来做的一个比对，是前十的命中率还是前五十的命中率，如果是单一的说我们的准确率是多少，那个是完全没任何意义。在1万张布控库的情况下正脸识别率超过95%；在公安系统400万的一个身份证库里，可以达到92%左右的一个命中率。 （2)比对速度快，这也是我公司算法能应用在公安行业的一大优势，因为公安行业人脸库数量庞大，没有超快的比对速度是没法应用的。我公司曾经做个测试，同样一台至强双四核的服务器，我们一秒钟是能够比对两千万张照片，而国内对手基本上几十万，或者两三百万的速率，所以这个比对速度根本就不是一个等量级的。这个原因也是基于我们的特征文件比较小，只有2.4K，而其他公司可能会有10几k，几十K，最大的有128K的一个特征文件。 （3）受环境影响小，识别率几乎不受帽子、胡须、眼镜、发型等面部遮挡的影响在18~50年龄范围内，依旧可以保持90%以上的识别准确率；海量（百万级以上）人脸库应用场景下，人脸识别准确率高达92％。 （4）独有的性别识别和年龄识别：刚才我们提到我们除了做人脸识别，我们还做人年龄跟性别的分析。这个可能对于公安方面的一个应用，就是可以做视频录像的一个智能分析检索。性别识别率高于95%，年龄识别误差小于正负6岁 （5）采用分布式系统架构，单台人脸匹配服务器每秒可完成2000万张以上人脸的实时比对与检索，支持现场采集、照片采集等多种