随着平安城市基础建设的不断完善和加强，前端摄像机采集到的数据呈现一种爆炸式的增长。对于公安行业来说，数据总量不断充实的情况下，如何从非结构化数据中挖掘结构化信息是平安城市建设的二期目标。另一方面公安行业对车辆的结构化信息采集已逐渐趋于成熟化、普遍化，但对人员信息采集和认证技术一直使用传统技侦方式。人脸识别技术在以上情况下解决视频录像、图片等非结构化信息到人员照片、身份信息等结构化的转变。     人脸识别技术相对于其他生物识别技术如：指纹、指静脉、虹膜等同属于四大生物识别技术，具有生物特征唯一性、可测量性、可识别性、终身不变性等特点。但相较其他识别技术具有本质的区别：1.非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；2.非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；3.并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；人脸识别技术流程主要包括四个组成部分：分别为：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人脸特征数据匹配与识别。人脸图像采集及检测：基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或视频流，首先判断是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个面部器官的位置信息。人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸采集及检测结果，通过人脸智能算法，对选择出来的人脸图片进行优化和择优选择，挑选当前环境下最优人脸并最终服务于特征提取的过程。其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。人脸特征比对识别：通过采集到的人脸图片形成人脸特征数据，与后端人脸库中的人脸特征数据模板进行搜索匹配，通过设定一个阙值，相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
gface 5——高速人脸识别算法有素描常识的人都清楚，人脸不动的是眉弓到颧骨到鼻骨、上颚骨形成的金五角区域，不管做什么夸张表情，不管胖瘦的变化，不管什么角度，这个区域都保持相对固定的几何关系。基于这些不变的因素我们采用深度学习的方法发明了骨点五角人脸识别算法，本算法不受肤色、种族干扰，同时能很好的避开表情变化、胡须伪装、角度偏差、发际改变、眼镜装饰、口部遮挡等环境因数对人脸识别的影响。g代表我们的算法基本理念“gu”，也代表全世界的”global”和伟大的”great之意。超级图形计算——人脸识别的基础超级计算机是计算机的一个分支，是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机，多用于国家高科技领域和尖端技术研究，是一个国家科研实力的体现，它对国家安全，经济和社会发展具有举足轻重的意义，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。图像识别依赖高性能的浮点运算，动态人脸识别更是需要极大的计算资源，行业中一路1080p高清视频人脸检测需要4核cpu资源,能做到5帧或100人次已经是高水平了。可是对于运动中的人来说是无法捕捉到清晰准确的角度的，所以基本无法实现准确识别，所以一直以来动态人脸识别都是传说，是智能分析的禁区。我们在行业内率先推出高性能超级图形计算，利用经济型超级计算资源，能对高清视频实时全帧分析。相同功耗的条件下，是普通计算机的5-10倍效率。多种算法结合——人脸识别的新成果结合几种人脸识别算法，以及年龄算法、性别算法、颜色算法、跟踪算法等多种识别算法对目标对象从不同维度进行比较识别，能有效提高识别的准确度，减少误报干扰，使动态人脸识别达到实战使用标准。功能/特点：支持8-24路高清人脸实时分析识别超级计算标签服务器（2u机架式服务器，e5六核cpux2，32g内存，32g固态硬盘，12t监控专用硬盘，4t浮点运算超算卡）人脸检测400人/秒、人脸识别500模板（可扩展至500000人）、人脸标签库3000万条、人脸搜索30秒完成、其他特征识别（后续升级实现）实时黑名单注册、修改、动态识别预警、实时推送（微信、彩信可选）、人脸搜索、后台管理
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陈晓锋
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