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X 雪亮工程
Xueliang Project

模式识别和目标对象匹配提供人脸图像数据信息。 在视频监控环境下，光线、角度、姿态、遮挡等多种
表情分析：多数情况下，利用摄像机所拍摄的人 因素会对人脸识别效果造成影响，造成人脸的类内
脸表情体现出多变性，表情变化尽管不会影响人脸 差距拉长、类间差距减缩，此时根据视频监控去识别
的外部轮廓，但是会造成人脸图像区域中面部特征 人脸特征面对诸多挑战。
信息发生较大变化，增加人脸辨识难度。因此，为解 图像来源途径广泛、图像质量参差不齐
除以上情况，可以在构建人图像数据库时全面考虑人 伴随金盾工程的建设与相关功能的完善，我国部
脸差异性的面部表情，促进人图像数据库的丰富与 分地区公安部门已成功建设了八大资源库，在业务实

完善进程，在人脸识别实践中，应尽可能的规避和表 践中积累了大批量数据信息，这为人脸识别技术与
情有关的面部特征信息，借此方式去提升人脸特征 公共安全领域的有效融合创造了良好支撑。但因为
的匹配度。 建设标准不统一，不同业务之间人脸数据质量差异
生理分类：生理分类是人脸识别技术拓展新的 性较大，这会直接影响人脸识别研判技术效能的有
应用形式，在分割人脸图像区域后，相关人员可结 效发挥。
合人脸皮肤颜色、皱纹分布、毛孔等特征信息，推测
人类所属身份的年龄、种族、性别以及可能从事的 大数据时代中人脸识别技术的具体应用
工作类型等，能够提升人脸识别和身份分类的智能 在机场安检系统中的应用
化水平，为公安部门确定嫌疑犯身份提供更可靠的 可将人脸识别系统安设在员工通道进入口或其
支撑。 他工作人员必经区域中，此时所有工作人员在进入机
场前就进行了整体检查。
大数据给人脸识别技术应用带来的挑战 建设健全工作人员信息库：其目的是以防不法分
对人脸识别的比对容量，提出更高要求 子假扮工作人员进入机场内部。
当下，公安部门在户政管理、出入境、刑侦嫌疑 将人脸识别系统安设在各类工作区的交汇处，
犯身份辨识等过程中，需要以全国人脸数据为基础 比如地下车库等区段，以上做法对工作人员流动性发
进行，需处理的数据库容量高达上亿甚至是数十亿， 挥一定管控作用。若有非工作人员欲要进入也能及时

处理的比对请求庞大、模式体现出明显的多样化特 发挥监视、管控的作用。
征，怎样在短时间内快速精确的在大规模数据库中 安设在旅客安检通道，和安检信息系统建设联
辨识身份信息，是一项具有高难度的任务项目。 动关系，实现对乘客身份信息的整体性审核[8]。
系统输入由单纯的静态图像发展至动态视频 和公安部门网上追逃系统相结合，合理应用人
最近几年，我国不同地区公安机关积极落实视 脸识别研判技术的优越性、精确、有效的开展追逃
频监控系统构建工作。据不完全统计，我国每年需要 工作。
存储的数据量高达3.3EB，在视频监控系统与人脸识 人脸识别研判技术在商业银行中的应用
别技术的协助下，能够快速辨识犯罪嫌疑人并进行 安全防控类的应用情景：在动态化场景中实现
动态化布控，这是促进视频监控系统效能有效发挥 对多个移动目标的实时监控，是银行机构安防工作的
的主要防范之一。但是因为人脸识别的非刚性特征， 重难点。例如，为实现对营业场所人员影像的有效控

116 2019第八届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2019.6.20-6.22深圳会展中心)www.its-expo.com

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