近年來，人臉識別越來越受到人們的關(guān)注。與此同時(shí)，許多研究機(jī)構(gòu)也一直在研究將人臉識別技術(shù)應(yīng)用到監(jiān)控當(dāng)中的方法。如何將人臉識別“植入”監(jiān)控，有何難點(diǎn)，本文為您講述一二。

應(yīng)用現(xiàn)狀
    自2001年的911事件和2004年的倫敦地鐵爆炸案發(fā)生以來，在視頻監(jiān)控中應(yīng)用人臉識別的呼聲越來越高。圖1給出了美國FRVT2006人臉識別測試發(fā)表的國際上歷年來人臉識別的代表性的性能指標(biāo)。

    根據(jù)圖1可以看出，2006年國際上已達(dá)到了在錯(cuò)誤接收率為0.1%時(shí)，人臉識別的正確識別率為99%。這確實(shí)是一個(gè)高的技術(shù)指標(biāo)，但是，得到這一高指標(biāo)的條件是達(dá)到兩眼距離為450像素的人臉分辨率，同時(shí)，還需要可控光照和正面人臉的條件。然而，在普通監(jiān)控條件下，人臉圖像的質(zhì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到這些可以稱為苛刻的條件。

    我們知道，人臉識別分為辯識(identification)、驗(yàn)證(verification)、監(jiān)視目標(biāo)人識別(watch list)三類。辯識是通過未知人的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫內(nèi)已知身份的人臉圖像進(jìn)行比對來確定未知人身份的過程，是一對多的人臉識別；驗(yàn)證是通過當(dāng)前被識別人的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中被識別人所聲明身份的人臉圖像的比對來驗(yàn)證被識別人所聲明身份對或錯(cuò)的過程，屬于一對一的人臉識別；監(jiān)視目標(biāo)人識別，是對于一個(gè)未知身份的待測樣本，人臉識別系統(tǒng)探測其是否在監(jiān)視名單上，屬于一對多的人臉識別。圖1所列的指標(biāo)屬于驗(yàn)證的性能指標(biāo)。FRVT2006沒有測試監(jiān)視目標(biāo)人識別的性能指標(biāo)，而在FRVT2002發(fā)布的監(jiān)視目標(biāo)人識別的性能指標(biāo)中，最好的成績是虛警率（指不是監(jiān)視名單中的人被認(rèn)定為是監(jiān)控名單中的人的概率）為0.1%時(shí)，目標(biāo)人在第一名的正確識別率不到60%(圖庫大小為3000)，而實(shí)際場景的性能指標(biāo)將更差。

    我們分析當(dāng)前人臉識別成功應(yīng)用的一些實(shí)例，如出入境的護(hù)照查驗(yàn)，是清晰照片之間的比對；而應(yīng)用在火車站的治安管理上，被識別人也是在室內(nèi)規(guī)范地站在攝像機(jī)前拍攝人臉。圖2為人臉識別在2008年北京奧運(yùn)中的應(yīng)用實(shí)例，這是一種驗(yàn)證人臉識別，其人臉拍攝的條件相對較好，場景是在大棚內(nèi)，被識別人站在攝像機(jī)前（有停留），這是較為典型的應(yīng)用?？梢哉f，當(dāng)前人臉識別的成功應(yīng)用，主要是有條件的人臉識別應(yīng)用。

難點(diǎn)及解決方案
    在三類識別中，監(jiān)視目標(biāo)人識別是最難的，主要原因在于非主動(dòng)性的識別方式和場景的差異性，姿態(tài)、光照以及年齡、人臉分辨率等方面的變化嚴(yán)重地影響了人臉識別率。許多研究單位一直在研究如何將人臉識別技術(shù)應(yīng)用到監(jiān)控中。筆者認(rèn)為，在當(dāng)前的條件下，首先應(yīng)該考慮的仍然是拍攝到好的人臉圖像。除算法方面的努力外，從系統(tǒng)應(yīng)用本身來看，主要需要解決如下的問題：系統(tǒng)結(jié)構(gòu)問題、人臉分辨率問題、姿態(tài)問題、光照問題和年齡問題。[nextpage]

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)問題及解決方案
    監(jiān)控系統(tǒng)是一個(gè)大型系統(tǒng)，如何在現(xiàn)有系統(tǒng)中插入人臉識別，這是一個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)問題。例如一個(gè)監(jiān)控群有100個(gè)監(jiān)控點(diǎn)，有兩種方案可供選擇：每一個(gè)監(jiān)控點(diǎn)都進(jìn)行人臉識別或者選擇性地對監(jiān)控點(diǎn)進(jìn)行人臉識別。圖3為選擇性進(jìn)行人臉識別的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。根據(jù)圖示，如果將人臉識別服務(wù)器置于監(jiān)控中心，視頻圖像的通道較少（如16路）。在條件允許的情況下，可另外設(shè)置一個(gè)電視墻用來顯示人臉識別的結(jié)果，可同時(shí)顯示報(bào)警通道號、報(bào)警時(shí)間等日志信息，也可顯示監(jiān)控的當(dāng)前目標(biāo)人和數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的目標(biāo)人圖像。

    在大型監(jiān)控群里選用每一個(gè)監(jiān)控點(diǎn)都進(jìn)行人臉識別的方案，需要增添更多的設(shè)備，改變當(dāng)前的監(jiān)控結(jié)構(gòu)，或增添專用硬件。

人臉分辨率問題及解決方案
    在監(jiān)視目標(biāo)人識別的應(yīng)用中，應(yīng)用了人臉分辨率的概念。人臉檢測技術(shù)可以檢測到人臉分辨率低的人臉，但現(xiàn)在的人臉識別技術(shù)對人臉分辨率卻有一定的要求，美國FRVT2006所指的低分辨率是指兩眼的距離為75像素，滿足這一條件的人臉圖像尺寸約為180（寬）x240（高）。而在實(shí)際監(jiān)控中，不管是標(biāo)清還是高清，大量獲得的是人臉分辨率低的人臉圖像。通過采用綜合人臉檢測、人臉分辨率檢測和自動(dòng)變焦的技術(shù)方案，可以獲得滿足人臉識別需要的人臉分辨率高的圖像。通常所提到的最佳二維人臉，其中包括最佳姿態(tài)、最佳人臉分辨率等概念，采用這種方案需要在系統(tǒng)軟件上增添自動(dòng)變焦功能。

    另一種方案則采用一些其它的新技術(shù)，包括應(yīng)用專用硬件，來獲得滿足人臉識別需要的分辨率高的人臉圖像。

姿態(tài)問題及解決方案
    姿態(tài)問題是監(jiān)視目標(biāo)人識別非常棘手的問題。主要是在姿態(tài)判別?？爝M(jìn)行姿態(tài)的判別，云臺的調(diào)整也是為了獲得更好的拍攝角度。如果當(dāng)前人臉的水平轉(zhuǎn)動(dòng)角、俯仰角在某一范圍之內(nèi)，則可直接進(jìn)行人臉識別；如果在特定范圍之外，可以采用人臉形成技術(shù)，形成正面人臉圖像，繼而進(jìn)行人臉識別。人臉形成算法的復(fù)雜度較高，要考慮運(yùn)行速度問題。當(dāng)然，也可以安裝多部攝像機(jī)來拍攝一個(gè)人，通過選優(yōu)的方法選取最好姿態(tài)的人臉圖像。

    同時(shí)，在正面人臉形成的方法中，有單攝像機(jī)和多攝像機(jī)的區(qū)別。一般來說，多攝像機(jī)的信息多于單攝像機(jī)的信息，由此形成的正面人臉的效果要優(yōu)于單攝像機(jī)的效果，但代價(jià)較高（包括攝像數(shù)量、合成算法的復(fù)雜度等）。[nextpage]

光照問題及解決方案
    光照問題是監(jiān)視目標(biāo)人識別的又一個(gè)難點(diǎn)。人臉光照是指外界光源照射在人臉上，經(jīng)人臉表面反射后傳播到感光器材上的光線強(qiáng)度。實(shí)際采集圖像時(shí)的光照條件千變?nèi)f化，不同的光照條件如偏光、測光、高光所導(dǎo)致的人臉圖像過亮、過暗、陰陽臉等都會使人臉檢測和識別的性能大幅度下降。

    光照的估計(jì)和分類可以依據(jù)水平和俯仰角度等要素來進(jìn)行。有條件的場所應(yīng)對光照進(jìn)行控制，也盡量將全天候的露天環(huán)境改造為室內(nèi)環(huán)境并適當(dāng)采用補(bǔ)光的措施。當(dāng)然，采用近紅外的光照可以減弱環(huán)境光的影響。

年齡問題及解決方案
    要將當(dāng)前人的人臉和他十年前的人臉進(jìn)行識別，其難度是很大的。采用年齡估計(jì)與年齡模擬的方法，可以在一定程度上改善識別效果。圖4為一個(gè)年齡模擬的實(shí)驗(yàn)效果。

    在實(shí)際應(yīng)用中，常采用數(shù)據(jù)即時(shí)更新的方法，把身份確認(rèn)后的當(dāng)前采集的人臉圖像替代以前存儲的人臉圖像，以減少年齡變化帶來的不利影響。

    應(yīng)該注意的是，當(dāng)前用于監(jiān)視目標(biāo)人識別的人臉識別技術(shù)亟待發(fā)展，技術(shù)水平也還有待于進(jìn)一步提升，具有很大的發(fā)展空間。

    目前，在機(jī)場、地鐵等公共場所已經(jīng)安裝了一些監(jiān)視目標(biāo)人識別的人臉識別系統(tǒng)，這是可喜的事情。但是，應(yīng)用效果距離應(yīng)用方的要求尚有較大距離。在這個(gè)階段，廠家不要夸大其詞，用戶也不要漫無邊際，廠家與用戶的有機(jī)結(jié)合，將有助于人臉識別性能在應(yīng)用中提高。