聚焦信息技术领域 为产业发声
导读
5月5日，张学友赣州演唱会上，警方在安检过程中利用高科技手段现场抓获一名网络逃犯。而此前在4月7日张学友南昌演唱会上，民警也曾通过智慧安保人像识别系统，抓捕一名经济案件的逃犯。一个月抓一个，让歌神张学友成为“逃犯终结者”的智慧安保究竟是什么？
智能安保出现的必要性
公共安全面临严峻情势，不仅是在我国，也是国际上关注的重大课题。全国平安城市建设视频监控前端数量已超过2000万。目标感知能力不足，大数据给公共安全事件即时感知、精确分析、快速搜索带来巨大困难，急需人工智能技术支撑。同时，网络空间富媒体通信的引入，带来新型媒体信息管控难题，国家急需大数据环境下富媒体内容感知、网络信息安全、网络多媒体内容监测的支撑技术。
十二五期间，全国600大中城市视频采集系统建设已初具规模，监控系统26.8万余个（2009），安装摄像头2000万余个（2013）。按每个摄像头每天约7.2GB (0.3G（CIF）*24)的数据量，北京市摄像头40余万个（2011），每天产生的数据量为 2800TB，数据量巨大。
在这样大量的数据下，依赖人工监控，智能化程度低，无法实现大规模视频监控环境下的事前感知、事中联动、事后有效处理及智能检索。急需人工智能以及智能分析的技术，在视频监控里能够提供有效的技术的支撑。
人脸识别与智能安保的应用
人脸识别技术通过采用摄像机或摄像头，采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关处理技术，通常包括：人脸检测、人脸跟踪、人脸五官定位、人脸归一化、特征提取、分类器训练和比对匹配，以达到识别不同人身份的目的。在技术应用方面，根据实际应用场景，人脸识别可以分为如下3类：
第二、半配合人脸识别。也分认证和查询。通常应用在受限的通道、卡口，进行黑/白名单比对。该类应用通常光照稳定，不要求配合。
第三、非配合人脸识别。查询为主，通常应用在视频监控的动态布控场合，进行黑名单查询。该类应用光照复杂，姿态不确定，难度大。
前文所提到的，在张学友的演唱会上被抓获的网上逃犯，就是在前往现场看演唱会时，被智慧安保人像识别功能锁定，让民警在茫茫人海中找到了他。
人像态视识别与智能安保的发展趋势
人像态视识别，是构建深度人像识别的一个新概念，也是未来智能安保的发展趋势。安防的重点是人，特别需要关注和获取重点人群的全面信息。例如以下的相关信息：关注人物出现在公共场所和交通卡口；他的行为和举止是否异常；携带包裹进入公共场所，走出后箱包是否消失；其面部表情和神态如何；近期是否有过敏感接触、过激言语等。
对感知对象行为的企图、目标、后果的隐性特征进行认知，以表达其行为与其他事件的关联、影响、及潜在的可能后果。意态的显性特征认知较为容易实现，意态的隐性特征认知难度较大，但实际的事件预测十分需要。例如，同样是购买一把菜刀，如果是一个主妇，可能是用于家庭的厨房餐饮；但若是有前科的人，则需要预警；—又如，一个人长时间在某个地方徘徊，像态是徘徊，但意态可能预示可能的事件。
将人像态视识别与智能视频分析有机结合，运用于安防领域，无疑将提高公安安防工作的效率，为平安城市建设和公共安全保障提供精准和有效的信息技术手段，大数据背景下国家社会安全保障重大需求。
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