本文摘要：近年来，人脸识别技术沦为高频词并渐渐在金融领域运用，“刷脸”受到高度注目，在一定程度上解决问题银行网点和人力等方面问题，但目前想展开大规模推展和运用的并不多，更加多作为辅助手段和功能不存在。小编指出，目前来讲，公安应用于仍是人脸识别技术仅次于市场，若论未来，金融行业应用于前景更为辽阔。

近年来，人脸识别技术沦为高频词并渐渐在金融领域运用，“刷脸”受到高度注目，在一定程度上解决问题银行网点和人力等方面问题，但目前想展开大规模推展和运用的并不多，更加多作为辅助手段和功能不存在。小编指出，目前来讲，公安应用于仍是人脸识别技术仅次于市场，若论未来，金融行业应用于前景更为辽阔。

　　一、公安应用于——大空间监控下人脸识别技术市场需求充沛　　广阔无物理阻隔的区域(如图1右图)，比如广场、停车场、大堂等地，由于开放性强劲，流动性大，布防艰难，往往是违法犯罪不道德的高发区域，是公安部门监控工作的重中之重。一般来讲，大空间监控的要点就在于全局和细节都要监控到，并且图像要有很强的整体性、逻辑性。　　图1典型的大空间区域　　以往大空间监控一般使用两种方式：一是用于多个相同摄像机交叉覆盖面积，二是通过多个球机轨迹/预置位轮巡监控，每个球机负责管理一个扇形或圆形的区域来构建大范围监控。第一种方式虽然可以看清楚细节，但是每个摄像机覆盖面积区域小，画面和画面之间缺乏关联性(如图2右图)，对于公安核查来说，缺乏关联性意味著对嫌疑犯的倒数追踪更加艰难。

同时，交叠覆盖面积的方式很难确保没死角，更容易经常出现嫌疑人不出监控画面中的情况。而第二种使用球机覆盖面积的方式某种程度有相当大问题，球机有一定的视角范围，全局和细节不能顾及。

球机看大范围时，受限于分辨率图像细节模糊不清，而光学缩放看细节时，全局状况却几乎遗失了。这种失望情况下，如果能重新加入人脸识别，情况有可能有所好转。

　　视频监控人脸识别技术已被安防行业所熟悉和应用于，在安防领域最不具应用于价值也是最不具挑战的人脸识别应用于当科大空间的动态人脸监控。即在大范围的动态视频中追踪和捕捉人脸，并将人脸动态和数据库的黑白名单核对，用作在逃亡人员或嫌疑犯的查询。

在此场景下，基于人脸的身份辨识较之于其他方式的生物特征的优势在于以下几点：　　1.远距离：人脸识别在不被目标找到的情况下远距离展开身份辨识。　　2.收集便利：城市安防视频监控早已普遍部署，人脸特征收集便利不切实际。

　　3.数据库完善：随着二代证的普及，公安享有完善的人脸数据库，因此人脸识别立刻能用。　　不过人脸识别技术也不存在它的技术问题：　　1.不受环境影响：人脸角度过大、光线过暗、分辨率严重不足、人脸通风不均匀分布(阴阳脸)、背光等环境都会导致人脸识别识别率的上升。

　　2.外用伪装成能力差：对于整容、脸部遮盖等情况不会经常出现辨识不来或误辨识的情况。　　所以说道，动态人脸识别在大空间监控环境下市场需求反感，但在应用于中也必须了解到人脸识别的好坏之处，扬长避短，充分发挥技术的最佳效用。　　图2：大场景中监控中心画面图片　　二、大范围监控技术升级可实现仅有视角人脸识别　　仅有视角监控人脸识别一般使用创意的前端仅有视角视频设备(如图3右图)，构建多摄像机全景拼凑，构建横跨摄像机的人脸识别;再行与PTZ云台视频协同同步展开全景追踪，构建横跨摄像机的全景目标监控追踪。这个方案解决了目前市场上大空间监控中的人脸识别问题，提高了动态人脸识别在大范围视频监控中的用于效能。

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