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◆摘 要：在我国发达城市中整个城市的安防系统已经有着较高的布局密度，其中人脸识别技术对于构建一个完整的城市安防系统有着十分重要的意义。本文将重点围绕在城市安防系统中提升人脸识别准确性。
◆关键词：城市安防系统;人脸识别;准确性
经济的发展使得人员的流动越来越频繁，而实现对公众人员的安全管理的需求也在不断增加。特别是每年各类刑事案件、治安案件有上升趋势，加强整个城市的安防系统建设十分重要。我国越来越多的城市也注重构建起“平安城市”。而“平安城市”的构建就需要先进技术的加持。城市现有的监控系统每天都在产生海量的视频数据，其中就包含大量的人脸信息，在这个过程中通过借助人脸识别技术对于保证城市安全有重要意义。
1关于人脸识别
人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。在城市安防系统中，人脸识别技术主要发挥出收集、传输、反馈数据的功能，在未来城市建设的进程中，人脸识别技术将得到进一步的应用，对于城市构建“智慧城市”提供相应的数分析和实时信息反馈有重要价值。
2影响人脸识别准确率的因素分析
2.1影响人脸识别捕获率的因素分析
在人脸检测阶段其识别准确率直接关系到捕获率的高低。而影响捕获率的关键因素在于人脸检测捕获算法。在技术支持下，一个人的人脸其在图像中形成的一个多边形的辨识度越高越容易被捕获，且准确率更高。但是这个辨识度则关系凹捕获的图像上所有的像素点和背景所形成的图像的颜色以及亮度。
2.2影响人脸识别识别率、误识率分析
一个人的人脸具有较为明显的特征数据是影响其识别率、误识率的关键因素。而想要有特征数据，关鍵在于人脸五官定位。而视频抓取到的图像，其五官定位的准确性很大程度上受到五官图像辨识度的影响。
通过对影响人脸识别准确率的因素可以发现，其影响因素均来自于同一个影响因素——图像质量。图像的质量又与成像的角度和距离有相关性。想要提高人脸识别准确率，就需要重点从这个方面考虑。
3城市安防系统中提升人脸识别准确性的手段
3.1利用多摄像机成像
在城市安防监控领域，人脸识别主要是基于对可见光图像的人脸识别。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，虽然环境光线、人脸的分辨率对识别结果存在影响，但相比其它特征识别，其具有非强制性、隐蔽性、友好性、高并发性等特点，因此，对于开放的公共环境下，图像质量成为了关键。通过利用多摄像机成像的方式有效从多个方面、多个角度抓取到人脸的面部特征并实现特征性提取，通过利用这种方式有效解决因单个摄像机导致的抓取的图像存在成像角度偏差问题。
3.2进一步提升技术水平
实现对人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法的进一步技术升级，最终建立起一个专门针对人员监控、排查、检索，实现视频分析、运动跟踪、人脸检测和识别技术的综合应用系统。重点从静态人脸比对功能（人脸大库检索）和动态人脸比对功能（人员卡口黑名单实时比对）加强人脸数据的完善。重点从动态人脸识别、在线/离线活体检测、超大人像库实时检索、行人检测、轨迹分析等方面实现技术升级与完善。
3.3提高图像质量
安防系统中人脸识别系统主要是基于对监控视频内的动态的人脸进行检测、识别、报警、查询的系统，主要包含人脸采集服务模块、人脸实时识别服务模块、人脸检索服务模块、应用服务模块。想要提高抓取到的图像质量，就需要在设置摄像机时避免将其设置在强顺光、逆光的场景下，这种场景会导致抓取到的人脸因过暗或过曝严重影响其图像质量。另外还需要避免将摄像机设置到复杂的光影场景下，这对于提高图像质量也十分重要。另外对于无法避免必须要设置带强顺逆光场景、光影复杂的区域，可通过增加补光设备的方式提升人脸的识别度。
4结语
作为一种基于人脸特征进行身份信息识别的新科技，人脸识别在互联网技术的升级下其实现了快速发展，另外计算机、机器视觉、光学成像等关键技术的发展也为人脸识别技术提供了十分重要的驱动力。目前因人脸识别技术对光线的要求比较高，未获得满意的光线要求可能影响到其识别的准确性，我国相关企业虽然始终十分注重在人脸识别技术上的突破，但是仍然有很多区域还需要加强技术支持，例如实现透过车窗玻璃识别人脸、完成夜间无障碍识别、红外识别等，仍然是人脸识别技术未来的重要发展方向。
参考文献
[1]韩建国.如何在城市安防系统中提升人脸识别准确性的探讨[J].邢台职业技术学院学报，2018，35（05）：96-99.
[2]徐楚，黎坚，张厚粲.基于人脸记忆新任务的元认知监测准确性研究[J].心理学探新，2017，37（02）：131-139.
[3]钟诚.略论人脸自动识别系统及其识别方法[J].计算机光盘软件与应用，2014，17（08）：248-249.
作者简介
黄跃明（1972—），男，汉族，江西省南昌市人，江西省邮电规划设计院有限公司，工程师，研究方向：AI与大数据平台。
◆关键词：城市安防系统;人脸识别;准确性
经济的发展使得人员的流动越来越频繁，而实现对公众人员的安全管理的需求也在不断增加。特别是每年各类刑事案件、治安案件有上升趋势，加强整个城市的安防系统建设十分重要。我国越来越多的城市也注重构建起“平安城市”。而“平安城市”的构建就需要先进技术的加持。城市现有的监控系统每天都在产生海量的视频数据，其中就包含大量的人脸信息，在这个过程中通过借助人脸识别技术对于保证城市安全有重要意义。
1关于人脸识别
人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。在城市安防系统中，人脸识别技术主要发挥出收集、传输、反馈数据的功能，在未来城市建设的进程中，人脸识别技术将得到进一步的应用，对于城市构建“智慧城市”提供相应的数分析和实时信息反馈有重要价值。
2影响人脸识别准确率的因素分析
2.1影响人脸识别捕获率的因素分析
在人脸检测阶段其识别准确率直接关系到捕获率的高低。而影响捕获率的关键因素在于人脸检测捕获算法。在技术支持下，一个人的人脸其在图像中形成的一个多边形的辨识度越高越容易被捕获，且准确率更高。但是这个辨识度则关系凹捕获的图像上所有的像素点和背景所形成的图像的颜色以及亮度。
2.2影响人脸识别识别率、误识率分析
一个人的人脸具有较为明显的特征数据是影响其识别率、误识率的关键因素。而想要有特征数据，关鍵在于人脸五官定位。而视频抓取到的图像，其五官定位的准确性很大程度上受到五官图像辨识度的影响。
通过对影响人脸识别准确率的因素可以发现，其影响因素均来自于同一个影响因素——图像质量。图像的质量又与成像的角度和距离有相关性。想要提高人脸识别准确率，就需要重点从这个方面考虑。
3城市安防系统中提升人脸识别准确性的手段
3.1利用多摄像机成像
在城市安防监控领域，人脸识别主要是基于对可见光图像的人脸识别。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，虽然环境光线、人脸的分辨率对识别结果存在影响，但相比其它特征识别，其具有非强制性、隐蔽性、友好性、高并发性等特点，因此，对于开放的公共环境下，图像质量成为了关键。通过利用多摄像机成像的方式有效从多个方面、多个角度抓取到人脸的面部特征并实现特征性提取，通过利用这种方式有效解决因单个摄像机导致的抓取的图像存在成像角度偏差问题。
3.2进一步提升技术水平
实现对人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法的进一步技术升级，最终建立起一个专门针对人员监控、排查、检索，实现视频分析、运动跟踪、人脸检测和识别技术的综合应用系统。重点从静态人脸比对功能（人脸大库检索）和动态人脸比对功能（人员卡口黑名单实时比对）加强人脸数据的完善。重点从动态人脸识别、在线/离线活体检测、超大人像库实时检索、行人检测、轨迹分析等方面实现技术升级与完善。
3.3提高图像质量
安防系统中人脸识别系统主要是基于对监控视频内的动态的人脸进行检测、识别、报警、查询的系统，主要包含人脸采集服务模块、人脸实时识别服务模块、人脸检索服务模块、应用服务模块。想要提高抓取到的图像质量，就需要在设置摄像机时避免将其设置在强顺光、逆光的场景下，这种场景会导致抓取到的人脸因过暗或过曝严重影响其图像质量。另外还需要避免将摄像机设置到复杂的光影场景下，这对于提高图像质量也十分重要。另外对于无法避免必须要设置带强顺逆光场景、光影复杂的区域，可通过增加补光设备的方式提升人脸的识别度。
4结语
作为一种基于人脸特征进行身份信息识别的新科技，人脸识别在互联网技术的升级下其实现了快速发展，另外计算机、机器视觉、光学成像等关键技术的发展也为人脸识别技术提供了十分重要的驱动力。目前因人脸识别技术对光线的要求比较高，未获得满意的光线要求可能影响到其识别的准确性，我国相关企业虽然始终十分注重在人脸识别技术上的突破，但是仍然有很多区域还需要加强技术支持，例如实现透过车窗玻璃识别人脸、完成夜间无障碍识别、红外识别等，仍然是人脸识别技术未来的重要发展方向。
参考文献
[1]韩建国.如何在城市安防系统中提升人脸识别准确性的探讨[J].邢台职业技术学院学报，2018，35（05）：96-99.
[2]徐楚，黎坚，张厚粲.基于人脸记忆新任务的元认知监测准确性研究[J].心理学探新，2017，37（02）：131-139.
[3]钟诚.略论人脸自动识别系统及其识别方法[J].计算机光盘软件与应用，2014，17（08）：248-249.
作者简介
黄跃明（1972—），男，汉族，江西省南昌市人，江西省邮电规划设计院有限公司，工程师，研究方向：AI与大数据平台。