产品特色

　　中德宏泰人像识别系统“深眸”采用灵活的模块化设计，支持系统的灵活组建，以满足不同项目的人像识别需求。其设置、操作颇为简洁、易用，学习、管理快速。重要的是该系统具有很强的抗干扰性能，对带帽、发型、化妆、夸张表情、大角度斜侧等条件下也可识别，并能对多人、全天候黑白/全彩模式进行分析，实现了高效的人像识别效果，已经具备实战实力。

 

厂家说法

　　中德宏泰人像识别系统“深眸”，用的是深度学习神经网络算法，深度学习是在模仿人的一种思维结构，它把底层的特征逐步抽象为成高层特征，然后用这个特征的图像进行一种良好表达。

　　“深眸”针对多种复杂场景进行了深度优化，在有效控制误报率的情况下大幅提高复杂场景的人像识别率，对深度网络结构和训练数据集都进行了特定的优化，在保证识别率的同时提高了深度网络的运算速度，结合分布式运算系统可以实现大规模高可用的大型实战系统。“深眸”持续集成步态和体貌特征，进一步加强人像在实际场景下的识别能力。

 

 

为人脸，5大引擎共襄盛举

　　中德宏泰人像识别系统“深眸”支持SQL Server 2008 R2 数据库，能对网络视频中人脸特征进行提取、分析、比对。而要实现该人脸智能分析应用，5大引擎功不可没：

　　① 人脸抓拍服务器：从视频中分析出人脸，并在人脸达到最佳角度时进行抓拍，为人脸比对与分析提供最高质量的人脸数据来源;

　　② 人脸库/路人库服务器：用于存储从视频中截取的人脸数据，包括识别目标人脸和非识别目标人脸(路人);

　　③ 待对比人脸库服务器：该引擎主要存放要进行识别、比对的目标人脸数据，是比对得以实现的基础;

　　④ 业务服务器：作为串联各服务器的命令中枢，结合接入服务器和WEB服务器起到管理、指挥、统管人脸识别系统的作用，并为控制终端提供可视化服务;

　　⑤ 人脸比对服务器：处理MQ服务器发来的人脸比对请求，对发来图片与待对比数据库图片进行1:N逐一分析。

深度神经人工智能
 

　　而以上这5大引擎将汇聚到中德宏泰人像识别系统“深眸”操作终端(C/S软件客户端)中呈现，形成可视化应用平台。需要注意的是，该平台的所有服务器引擎均为模块化设计，可运行于独立服务器中，也可共同运行于同一服务器中，方便不同规模人像识别的项目搭配组网。

C/S客户端实时监控界面
 

开放性设计，兼容有度

　　中德宏泰人像识别系统“深眸”支持第三方产品的接入需求，从其设计看，可通过SDK方式接入汉邦高科、恒亿、三星、天视通、华迈、海康威视、大华股份等主流品牌前端监控产品，也可通过ONVIF等标准协议接入更多品牌设备，从而实现开放、兼容的人脸识别应用。

　　该开放性设计，既可满足新建项目从高清到智能化的应用需求，也能利旧智能化升级改造，让人像识别变得更为简单。本次测评中就以SDK方式为其接入一款第三方摄像机，整个测试过程未见兼容不良问题。

系统前端接入配置

支持高清、多路数同步人脸识别

　　该人像识别系统“深眸”支持CIF、D1、960P、720P、1080P、300万、500万、4K等分辨率格式实时视频流的人脸检测。根据服务器配置的不同、单台服务器搭载服务器引擎数量的不同，系统可同步分析的通道数也不一样。本次将所有服务器引擎与数据库、终端均安装于同一台服务器中，在i7处理器 + 8GB内存的硬件处理性能下，可满足4路1080P全高清视频的实时人脸分析与比对。

　　通过算法的改造和优化，系统可识别最低60×60像素人脸。该套中德宏泰人像识别系统“深眸”吸取了二维人脸识别易出现识别不准、漏报的缺陷，可自动对人脸进行三维建模分析，支持俯仰30°、左右30°的人脸特征分析;同时内置了多种算法抗干扰引擎技术，可排除部分人脸干扰因素，如眼镜、帽子、胡子、化妆甚至是戴口罩等异常行为。

　　为了提高实战应用效果，中德宏泰还对系统进行了针对性设计，如动态采集技术，只有当画面中的“人脸”为运动状态方可被采集，以规避实际场景中有可能出现的壁画、海报干扰。

复杂系统简约用

　　本次测评中德宏泰人像识别系统“深眸”过程中，一共只需安装三个软件，除SQL Server 2008数据库外，另两个软件均为与该系统配套的小型软件，配置完成后只需按顺序执行各个服务器引擎的启动即可。组网则更为简单，本次测评将服务器与前端摄像机共同接入同一交换机即完成联网。

　　最后打开控制终端C/S软件界面，发现该人像客户端设计简洁，分别有系统配置、实时监控、人脸库以及查询4大类目，UI设计简约而友好，易于学习、便于操作与管理。

　　浏览完设计简约的客户端后，首先进行“系统”配置，主要提供有本地配置、前端摄像机接入配置、人脸对比服务器调用配置以及用户配置;其中“前端配置”为添加摄像机以获取视频流，“服务配置”则是为本地客户端添加抓拍服务器和人脸比对服务器，以实现视频通道中人像的检测、比对与识别运算。本次对抓拍服务器的设置中，采用了全屏检测方式，对人脸宽度检测范围为101〜250像素数，可支持的最大侧脸角度也设置为30°。

简易的服务器配置


人脸检测参数设定

　　接着是执行最为关键的人脸库创建与完善。该类目下提供有创建人脸库、浏览人脸库、浏览路人库(被抓拍的非比对数据库中的人脸)选项，同时支持批量导入人脸库。本次采用逐一导入方式创建待对比人脸库，可对待对比目标人脸录入姓名、性别、出生日期、证件类型及证件号等信息，需要说明的是，该人脸库具有自动检测人脸功能，可从任意不限大小的JPG、PNG等格式图片中自动识读人脸并将此人脸作为数据库，无需对图片进行刻意处理和优化，人脸导入很方便，同时一条数据库支持导入多张人脸。本次测评中人脸数据库创建快速。

快速添加人脸库

最佳采集、精准分析、正确识别人像

　　在正式进入测评之前，先给大家交代下测评环境和条件：

　　△待对比人脸数据库中人脸为临时截取，无刻意摆正、美化;

　　△测评版本客户端植入了人工干预措施，比对结果较抓拍延迟1分钟呈现;

　　△测评环境约为150Lux冷光环境，成像摄像机为普通720P摄像机，不具备星光夜视能力;

　　△本次采用了较常规更为苛刻的复杂实景环境和更难识别的监视器播放照片提供可识别人脸方式进行检测。
 

　　由于C/S客户端无抓拍瞬间提示，为便于了解系统是否正常捕抓并抓拍到人脸，测试员开启“人脸抓拍服务器”引擎中的实时抓拍显示窗口，此时画面中当人脸宽度在设定的101〜250像素检测范围内时，系统即精准抓拍并以红框标识;若人脸超出了设定待检像素范围，则系统不对人脸进行识别，可良好过滤非正常人脸因素干扰。

　　人脸识别处理迅速

　　同步打开视频源B/S客户端和中德宏泰人脸识别C/S客户端，将摄像机对准电子秒表，经过检测发现，无人脸条件下，该人像识别系统对实时视频的分析几乎可以做到0延迟;当有人脸时，处理时间也良好控制在60ms以内，处理速度迅捷。

　　精准抓拍，分类处理

　　C/S显示窗口支持1、4、9分屏窗格预览，测试中发现，有效识别范围内，人脸识别快速，当引擎提示窗显示人脸被抓拍(红框提示)后，C/S客户端不会立马显示比对结果，如为待对比人脸库人员，约1分钟后，可在“查询”类目中的“对比日志查询”查找到人脸比对识别记录;若为非待对比库人员，系统则将识别的人脸自动归类为“路人”，此时可在“人脸库”中的“路人库”查询得到。

　　人脸多表情、多特征精准识别

　　首先检测正脸识别。①在保持与数据库待对比人脸的严肃表情下，系统总能准确识别人脸，无一错漏;②模拟微笑、哭泣、皱眉、翻白眼、斜视等正常人脸表情变化，系统亦能准确识别人脸;③模拟狂笑、夸张哭泣表情、扮鬼脸等非正常表情变化，此时系统的识别率视表情夸张程度在50〜80%之间。

　　人脸大角度三维处理识别

　　此处模拟人员不配合情况下的识别效果，分别模拟了左右侧脸和俯仰脸识别测试。在左右侧脸识别中，人脸偏离≤20°时，识别率>90%，在偏离30°左右时，识别率约为80%，角度越大，识别率越低，本次测评的可识别最大水平偏离角度为60°。而在俯仰检测中，±20°识别率约为90%，±30°识别率与水平同等偏离角度的识别率基本一致，未见明显下降，但在±40°以上的角度中，识别率下降明显。此外还通过摄像机水平镜像功能将成像人脸与数据库待对比人脸呈左右对称，系统同样可准确识别。

多角度 + 跨年龄段识别
 

　　多引擎抗外在因素干扰识别

　　在日常中，戴帽子、戴眼镜、戴口罩、脸遮挡(如托下巴)是最为常见的，本次测评中，按正常的戴帽子、戴眼镜、戴口罩发现基本可正常识别。若将“眼镜”替换为极为苛刻的白纸，当遮挡单眼时，可识别;若为双眼遮挡时，识别率有所下降。如为阴阳脸(受光线影响一半脸较亮，另一半偏暗)，系统也能识别，不过准确识别率视脸的明暗程度约为30〜80%不等。

　　测试中，测试员特意添加了两位明星为待对比人脸库，通过摄像机抓拍LED显示器获取明星化妆的非正常人脸图像，通过检验发现，系统也可正常识别化妆后、改变发型或通过增加胡子改变脸型的人像的识别，可见该系统对人像特征点提取之多，增强了人像识别的抗干扰能力。

化妆之发型变化识别
 

　　人群中精准提取与识别

　　为系统输入多人实时视频流，发现系统能精准地对人群中的所有头像(测评人数<10人)进行精准捕抓及识别;可在“比对日志查询”功能中准确检索到待比对数据库人脸的比对情况，若为非数据库人脸，则可在“路人库”中查询得知，多次验证，待对比数据库检测准确率达到90%以上，非数据库人员准确率100%。

多人脸识别——存放在路人库
 

　　不依衣着跨年龄识别

　　得益于其独到的深度神经网络人工智能算法，可排除的人脸干扰因素很多，尽可能地做到百分百准确识别人脸。本次测试中，为明星A采集了多张他数十年前至最近不等年龄段生活照、艺术照，从比对结果看，系统同样可以准确识别。同时发现，该人工智能算法不受衣着因素影响，总能准确识别。

跨年龄段识别
 

　　全天候精准识别

　　除彩色图像外，对部分夜间切换为黑白模式的摄像机而言，如本次测评用的非星光摄像机，其图像同样需要全天候24小时监视。实测发现，该人像识别系统在图像为黑白模式的条件下，同样可以准确识别，甚至可以提升部分彩色模式下识别率较低的人脸识别效果，如阴阳脸等。

全天候识别

多种查询方式，快速切入实战需求

　　系统支持多种已识别人脸目标的查询功能，最直接的就是实时预览界面下方的报警弹窗，但此处显示数量有限。此时通过“查询”功能中的“对比日志查询”可筛选条件也可不筛选条件一键快速查找已比对出来的人脸识别记录。如果是要检索非对比人脸库的识别记录或比对失败记录，可在“人脸库”的“路人库”中一键快速查找。

　　此外，该系统还支持图片快速定位数据库待对比人脸检索功能，如创建人脸库般，系统能自动从图片中抓取人脸目标，然后以1:N方式逐一比对数据库，并将比对结果以相似度由高到低逐条显示。此功能更具针对性，能对照片、某些实时视频无法识别的人脸具有良好的应用价值。

对比日志查询
 

　　整体来说，中德宏泰人像识别系统“深眸”已较传统二维人脸分析技术有了很大提升，而且做到了专项应用专项引擎处理，单机或服务器集群配置灵活。应用效果上，人像识别的精度已经得到了很大提升，实战模拟结果都有良好表现;当然，本次测评为测试环境模拟所得，其真正威力还有待实战佐证。

人脸比对查询
 

测试环境及配合设备

　　a&s测试室，高性能X86服务器、交换机、单反相机、创维6M48监视器、第三方720P摄像机、多位测试人员、相片/艺术照等。

适用场合

　　适用于人员卡口、出入口等需要对人员进行监视的场所，如道路、小区、机场、火车站、商场等。