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浅析大数据下
人脸识别研判技术应用
□ 文/李越东
在我国社会经济持续发展进步的时代背景中，国 支撑下，与丰富多样的人脸图像和身份认证库中，智能
内各个地区城市人口的流动性不断增强，人口构成也朝 匹配所建设的人类模型，自动确认与人脸相关的身份信
着复杂化方向发展，这在提升公共安全领域安保工作 息。图1为人脸识别研判技术原理示意图。
压力的同时，也增加了从事安全工作人员的工作压力。
以往在识别人脸特征及获取相关信息时，对视频图像
表现出较强依赖性，而在大数据时代下要想在海量的
视频或图片中探寻到重点关注群体或目标对象，将会
耗用大量的时间与精力，遗漏情况不能完全规避，直接
影响安全部门的工作效率。人脸识别研判技术的开发
与应用，能明显提升视频资料中有实际价值人脸数据
信息的应用水平，为人脸分析系统建设健全目标的实现
提供可靠的技术支撑。 ▲ 图1 人脸识别研判技术原理示意图
人脸识别技术的行业应用 人脸识别技术研究范畴
人脸识别技术始源于对人类视觉功能的拟化和仿 人脸检测：在智能监控情境下，监控系统内的摄像
真，人的眼睛以视觉神经为载体获得和人脸特征相关 机会采用固定的频率拍摄固定角度存在的图像，反映出
信息，经由大脑中枢神经系统进行系统化推理和解析， 不同时间点目标对象的状态，不一定会包含人脸图像，
实现对人脸所属身份的智能化鉴定。在人眼识别身份 因此在识别人脸图像是用先检测背景图像中是否存在
过程的启迪下，人脸识别技术逐渐被开发与完善，人脸 人脸，获得肯定结果后方可进行下一步分析。
识别技术以高端的计算机技术为依托，获得高质量的 人脸追踪：人脸追踪是人脸检测的下一步工序，若
人脸灰度图像，在计算机强大计算能力协助下，精确定 所拍摄的图像中有目标存在，该采用图像边缘检测算法
位人类面部特征位点并捕获面部特征信息，进而针对 检测人脸和背景图像间的边缘像素，进而较精确的定
人类整体结构与细节特征建设模型。在模式识别算法 位人脸在图像内的相对位置，并进行有效分割，为人类
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