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1、人脸布控系统技术方案书 北京力天创科技有限公司 2016-11 目 录 一、应用背景 3 二、人脸识别技术的可用性. 3 2.1 当前人脸识别技术水平 3 2.2 人脸识别技术优点 4 2.3 人脸识别在公安系统应用场合： 4 2.4 西派人脸识别主要技术参数 5 三、系统架构设计 6 3.1 总体架构图 6 3.2 系统组成 7 3.3 主要业务流程 8 3.4 系统功能特点 8 3.5 组网要求 10 3.6 存储要求 10 3.7 前端架设要求 11 四、所需要的软硬件环境. 12 五、主要设备参数 12 一、 应用背景 现在视频监控无处不在， 视频监控可用于安全防范、 信息获取和指挥调
2、度等 领域, 但在实际中 , 视频监控通常只是录制现场视频图像, 用于事后作证 , 缺乏主 动性和智能性 . 目前在视频监控中存在的困难有如下几个方面： 1、只监、不控：传统的监控只实现视频显示和录像功能，只能监视和 查看，不能做到管控； 2、被动监控：事件发生前无法做到自动预测、实时报警，只能事后人 工分析视频； 3、人不可靠：盯着监控屏幕，人的注意力难以持久，无法长时间保持 警惕； 4、查询困难：从视频录像查找指定人慢，案件发生后的追踪难与反应 慢； 5、存储量大：高清视频占用大量的存储空间，造成存储时间短。 为解决以上监控系统面临的问题，西派通过自主研发的人脸识别技术，结合 现场高清视频
3、监控摄像机， 能做到人脸实时检测比对， 确认人员身份， 并与后端 的黑名单库进行实时的人脸比对，不仅能在第一时间对事件作出快速反应，还能 快速提供事件发生前后一定时间内的查证资料；能实现监控中心对各个重点、 敏 感地区的有效监控， 为社会治安工作提供更有效的管理手段，大大减轻公安人员 的压力，提高效率和质量。 二、 人脸识别技术的可用性 从以下几个方面分析当前人脸识别技术的可用性 2.1 当前人脸识别技术水平 人脸识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术，其优势在于 其自然性和不被被测个体察觉的特点。 而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性。 人脸识别利用可见光获取人脸图像信息，而不同
4、于指纹识别或者虹膜识别，需要 利用电子压力传感器采集指纹， 或者利用红外线采集虹膜图像， 这些特殊的采集 方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 大量的国内外正规测试证明， 在照片质量有保证的前提下， 通过照片进行人 脸识别识别的精度已经达到了2000 年初指纹查重的水平。也就是说，人脸识别 技术在身份识别、 身份查找等领域的应用已经具备了技术条件，能够为我国的公 共安全防范工作提供强有力的技术保障。 人脸认别系统响应速度迅速， 从比对到报警在 2 秒以内。是人工比对确认的 好几倍。同时及时报警给安保与公安人员采取控制措施提供了充分的响应时间。 同时采用人像跟踪技术， 减少同一人的照片存
5、储数量， 降低数据冗余与硬件 设备的投资。 2.2 人脸识别技术优点 自然性：适合视觉“以貌识人”的自然习惯。 隐蔽性：不被察觉对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反 感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。 非接触性：不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。 非强制性：不需要专门配合设备进行采集， 几乎可以在无意识的状态下就可 获取人脸图像。 并发性：可以同时进行多个人脸的分拣、判断及识别。 2.3 人脸识别在公安系统应用场合： 1. 公安系统缉拿在逃罪犯：基于人脸识别的照片比对系统帮助加快对嫌疑 人的身份确认，减少“人海战术”的低效率，在追逃、破案、寻人等应 用中发挥巨大的
6、能量。 2. 派出所挡获违法人员：对派出所挡获的人员，登记笔录，对于其中一些 少数民族、聋哑人或保持沉默者等无法查证身份的人员，可拍摄照片送 入各种照片库中比对，排查涉及大案要案人员，以免漏网；或查证其前 科，累计处理。 3. 获得视频监控照片：利用人脸识别系统的抓拍功能，自动抓拍保存每一 个布控点的经过人员的人脸图和现场图，事件发生后能快速检索出。 4. 一代/ 二代居民身份证识别： 根据犯罪人员的身份证照片信息，与系统照 片库中的信息资料进行比对，提取出与证件上照片相似的人员信息，能 充分利用现有的二代身份证照片资源，为公安部门的工作提供高效有利 的帮助。 5. 失踪人口调查，收容救助、强
7、制戒毒以及海关出入境等场所。 2.4 西派人脸识别主要技术参数 人脸识别的精度在监控模式下的识别精度由识别率、漏识率和误识率共同描 述。识别率是指在底库中找到与采集人脸（监控对象） 对应的人脸图像并报警的 几率，拒识率是指错误地漏掉了监控对象没有报警的几率，误识率是指把监控对 象错认为其他人的概率。 当前，在监狱这样的受控环境下， 公司的人脸识别算法 在监控模式下能够达到下表所示的指标： 项目技术规格备注 视频格式 支持 AVI、MPEG 、MP4等常见的 视频格式（视频文件） 若是实时视频， 支持标准的RTSP 协 议 人脸库规模 1万 为保持实时布控效果建议不大于1 万 多人脸库管理支持
8、人脸图像大小 建议大于100*100 像素 最小支持50*50 像素，但可能导致 识别率降低。 在像素满足的条件下， 一张图片最多能识别出32 人 人 脸 识 别 可 容 忍 倾 斜角度 人脸左右倾斜在25 以内，上下 倾斜在 20 度以内 人 脸 检 测 可 容 忍 倾 斜角度 人脸左右倾斜在30 以内，上下 倾斜在 30 度以内 动态识别距离 正常支持人与摄像机的距离在 0.5M100M 之间 与摄像机的分辨率以及所使用的镜 头焦距有关 人脸特征文件2K 识别率92% 误识率0.2% 拒识率7.8% 报警速度2秒 三、 系统架构设计 3.1 总体架构图 人脸布控系统采用兼容B/S 和 C/
9、S 的分布式系统架构，包括前端布控网络 摄像机、客户端和服务器端三部分组成。 图1. 系统架构图 3.2 系统组成 3.2.1 前端布控点 为保证人脸布控的效果， 前端布控点所采集的图像须保证人脸的有效像素在 50*50 以上，为此，所选用的人脸布控网络摄像机应为分辨率在720p 以上的高 清摄像机。 除了分辨率， 还应保证布控点所采集的每一帧图像清晰、稳定，由于布控点 往往都是运动场景，要保证图像的清晰（不模糊），人脸布控网络摄像机的快门 速度不能低于 1/150 秒，为此，一方面，人脸布控摄像机应具备超低照度、宽动 态的特性，另一方面，当布控点周边光线环境不足时，应采取必要的补光措施， 如
10、频闪灯、日光灯。 3.2.2 服务器端 服务器端由中心管理服务器、人脸匹配服务器、数据库服务器构成。 前端布控相机采集数据图像， 然后抓拍服务器解码、 提取特征点形成人脸特 征文件发送到中心管理服务器， 中心管理服务器负责负载均衡与调度，分配比对 任务给人脸匹配服务器， 人脸匹配服务器把需要比对的特征文件与存储在数据库 中的特征文件进行比对，并返回结果给客户端。 3.2.3 客户端 提供基于 Windows的标准 C/S 客户端，提供布控点管理、 人脸库管理、 布控 告警记录查询、告警管理、抓拍库事后搜索、用户管理、日志管理功能，是用户 使用系统功能的操作平台。 提供基于安卓系统的移动终端，可
11、支持5000 人脸黑名单库的本地人脸比对 搜索，可通过 3G 、WIFI 移动网络连接后台服务器做1：N布控比对。 3.3 主要业务流程 1. 把黑名单人员注册到人脸库，并与人脸识别摄像机关联； 2. 当黑名单人员经过人脸识别摄像机区域时，2 秒内上报告警； 3. 监控中心收到告警后，平台界面有红色告警提示，并伴有声音提示；同 时民警随身携带的移动设备上也会收到告警信息。 3.4 系统功能特点 永不知疲惫的哨兵，全天候值守 系统可实现 24 小时不间断智能检测，无需人工操控，大幅度提高了视频监 控系统的安全防范效率。自动发现、自动报警、全天候值守。 实时监控，提供可靠资料 系统通过对所有布控点
12、进行实时监控，并记录到每一个布控点的人员出入情 况、开门情况等。为某些特殊情况发生时采取紧急措施和事后分析提供准确可靠 的第一手资料。 避免监控室相关人员因视频图像多，容易疏漏重要的险情信息的 问题。 天罗地网，多人脸多路实时监控 系统可实现同时检测和识别同一监控视频流中的多个面部。并可根据现场要 求，在多个重要地点进行同步监控，以此达到多重防护的目的。 响应迅速、自动报警 系统具备完善的报警等联动功能， 能自动将可疑人员自动切换到监视器上重 点显示，并发出报警声音。从检测出异常到产生告警信号只需要2 秒。 灵活丰富的多时段管理 ： 支持设置多个时间策略，根据实际需要不同摄像机用不时间段进行布
13、控。 多人脸库管理 支持分别建立人脸库。可随时查询人脸库中的人脸信息，或对特定的人脸 信息进行修改、删除等操作。 人脸扩展信息需要可定制， 专门用于辅助公安进行现场二次确认。扩展信息 包括但不限于方言口音、犯人编号等。 保密设计：所有保存下来的图片需要加密，避免被第三方直接使用。 人脸抓拍事后搜索 主要针对来自于前段摄像机的实时视频，通过实时人脸检测将所有出现人脸 的视频帧抓拍下来并存为图片文件。该功能须配备人脸抓拍服务器，所有抓拍 的人脸图片和现场图片可集中存储于抓拍服务器。所有抓拍到的人脸均可手动注 册入库。通过一张源图片，可在人脸抓拍库中做人脸搜索比对，按相似度返回 比对结果。 操作级别
14、和权限的设置 控制系统的控制权限设置多个优先级别，操作人员按照设置的操纵控制级别 只能控制其许可范围内的设备，防止对其他分控机房监视画面或操作人员的干 扰。 3.5 组网要求 网络要求主要在以下两方面： 1）前端相机与抓拍服务器之间网络 抓拍服务器需要处理前端相机的视频，用作人脸识别的视频码率在48M之 间，按最大 8M来规划，另外考虑一些冗余，网络带宽规划应在30M以上。 2）抓拍服务器与管理中心之间网络 在系统中，前端人脸抓拍服务器提取人脸后再给数据中心进行比对，一张人 脸占用空间大小为200 K Byte ，相对而言带宽占用非常小。普通的百兆带宽网 络完全可以满足。例如，有100 个布控
15、点，每分钟抓拍5 人，与管理中心传送人 脸图片需要的带宽如下： 5200KB 1024810060秒13653333.5bit/s13.65Mbit/s 除了传送抓拍到图片， 在管理中心还可能需要查看前端的视频，为了保证服 务 端 提 供 可 靠 的 服务 和 扩 展 性 ， 建 议 人 员 布 控 系 统 的网 络 带 宽 规 划 为 100M/bits 。 3.6 存储要求 人脸识别系统会存储抓拍到的图片， 主要是存储人脸抓拍相机抓拍的现场照 片（200KByte/ 人）、人脸照片（ 10KByte/ 人）、特征（ 2KByte/ 人）以及比对记 录数据记录、日志等； 所需要的存储需求与抓
16、拍相机数量，以及需要存储的时长有关。 以每台摄像 机平均 1分钟抓拍 5人为例， 则中心存储现场照片所需要占用空间计算公式如下： 存储需要 =5200K60 分24 小时人脸抓拍相机数需要存储天数 例如：有 5 台人脸抓拍相机数，人脸数据需要保存90 天，所需存储空间如 下： 5200K60 分钟 24 小时 590=648000000 K=618G 3.7 前端架设要求 为了确保识别效果， 使抓拍到的人脸光线好、 脸正。摄像头和 IPC 需要按如 下要求架设。 USB 摄像头与人脸距离在1.5m左右； IPC分别率为 720p或 1080p； IPC快门在 1/1501/250 ； 室内照度
17、建议在 200lux 以上， 人脸左右或上下照度差值不要超过50lux ； IPC架设高度 h 在 2.0-2.8m 之间； IPC的俯视角度 小于 13 度； IPC 安装示意图如下： d h 水平线 通 道 出 入 口 不同镜头的焦距、 决定了监控的宽度和距离， 安装时可根据现场环境对照如 下表选取安装点。 监控宽度 W （米） 监控距离 U(米) 镜头焦距 (mm) 相机架设 高度（米） 俯视角 （度） 2.5 2.5 8 2.3 13 3 2.5 3.5 12 2.5 13 3 2.5 5 16 2.8 13 3 2.5 7 25 3.3 13 3 2 2 8 2.2 13 3 2 3
18、 12 2.4 13 3 2 4 16 2.6 13 3 2 6 25 3 13 3 1.5 1.5 8 2 13 3 1.5 2 12 2.2 13 3 1.5 3 16 2.4 13 3 1.5 4.5 25 2.8 13 3 四、所需要的软硬件环境 项目名称详细描述 硬件要求 网络摄像机720P以上分辨率 抓拍服务器前端视频分析，识别并抓取视频中的人脸 比对服务器把抓拍到的人脸与人脸库做比对运算 数据库服务器 存储人脸库和抓拍图片 运行环境 操作系统 服务端 CentOS 6.3 、客户端win7/win8 数据库mysql 5.5 /oracle 11g 浏览器ie9 及以上版本 网络
19、环境 以太网100M或 1000M网络，视布控点规模 五、 主要设备参数 系统主要设备参数如下表 ： 设备名称配件参数 人脸比对服务器 处理器Intel 至强双路4 核，主频2GHz 以上 内存64G DDR3 1333MHz 硬盘300G SAS HDD 15000 rpm 网络双千兆以太网口 电源额定功率460W ，最大功率550W 人脸数据服务器 处理器Intel Xeon E3-1220 V2 内存8G DDR3 1333MHz 硬盘1T SAS HDD 15000rpm 网络双千兆以太网口 电源额定功率460W ，最大功率550W 中心管理服务器 处理器Intel Xeon E3-1220 V2 内存8G DDR3 1333MHz 硬盘300G SAS HDD 10000rpm 网络双千兆以太网口 电源额定功率460W ，最大功率550W 人脸抓拍服务器 处理器Intel Core I3； 内存4G DDR3 接入能力2 路 720p高清网络摄像机 网络百兆以太网口 网络摄像机 分辨率1080p 视频格式H.265/ H.264 网络协议TCP/IP 、RTSP 传感器靶面大于 1/3 镜头焦距8mm-16mm