【安防知識(shí)網(wǎng)】從智能前端DVR的人臉檢測和異常人臉判別，到分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的元信息存儲(chǔ)和后端人臉安全認(rèn)證，人臉分析技術(shù)形成了一系列以人臉為生物特征對象的技術(shù)集合。對于視頻監(jiān)控產(chǎn)業(yè)鏈中的設(shè)備商們來說，智能視頻分析中的人臉技術(shù)已經(jīng)成為了在ATM機(jī)視頻監(jiān)控領(lǐng)域劃分市場占有率的重要選項(xiàng)。

　　視頻監(jiān)控的目標(biāo)是為真實(shí)世界里的人們提供安全保障。在大范圍視頻監(jiān)控的應(yīng)用場合，人臉信息可以對已經(jīng)跟蹤鎖定的目標(biāo)做進(jìn)一步的特征提取。從而挖掘出與目標(biāo)的生物特征相關(guān)聯(lián)的元信息，更加有效地傳輸和存儲(chǔ)監(jiān)控到的視頻記錄，進(jìn)而為事后分析提供智能化的視頻檢索和回放定位。在局部空間的監(jiān)控場合(如門禁系統(tǒng)、ATM機(jī)安全防范系統(tǒng)等)，人臉信息將直接作為判別的依據(jù)，對候選目標(biāo)的身份和與人臉相關(guān)的異常行為進(jìn)行監(jiān)測和識(shí)別。

　　人臉分析技術(shù)在ATM機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用需求

　　ATM機(jī)是銀行及其它社會(huì)組織向銀行卡客戶提供電子錢變現(xiàn)、轉(zhuǎn)帳、交費(fèi)等個(gè)人金融服務(wù)的便捷服務(wù)設(shè)備。隨著ATM機(jī)機(jī)具功能和ATM網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的不斷完善，已經(jīng)逐漸成為個(gè)人金融服務(wù)的重要終端，起到延伸銀行營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)個(gè)人金融服務(wù)的作用。

　　ATM機(jī)在增加使用者服務(wù)便利性的同時(shí)也為銀行業(yè)帶來了相當(dāng)可觀的利潤。

　　不過，盡管它有很多的優(yōu)勢，但因其不易管理、點(diǎn)位多且分散等因素的存在，往往成為犯罪案件高發(fā)的區(qū)域，以ATM機(jī)為中心的安全防范顯得非常迫切。實(shí)際中，ATM機(jī)安全防范主要采取“以技防為主導(dǎo)，以物防為基礎(chǔ)，以人防為補(bǔ)充”的策略，在ATM機(jī)周圍除有部分保安人員外，其自身還設(shè)有實(shí)體安保措施。

　　“物防”方面，如采用加厚鋼板做ATM機(jī)身、穿墻式ATM機(jī)則在墻體澆筑鋼筋;鍵盤處增加拱蓋(防止犯罪分子加貼假鍵盤);插卡口增加綠色卡口(防止人為加裝假讀卡器);為客戶提供獨(dú)立的操作空間;加裝自動(dòng)語音安全提示系統(tǒng)等。隨著現(xiàn)在高科技犯罪事件越來越多，物防在某些時(shí)刻并不是特別管用，而技防則可從根本上解決這方面的難題。

　　“技防”泛指一切采用工程技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全防范的手段和方法，如常見的用煙霧報(bào)警器探測火災(zāi)隱患，用紅外、微波等探測技術(shù)的區(qū)域入侵檢測等。在ATM機(jī)自助銀行安裝的視頻監(jiān)控系統(tǒng)屬于技防的范疇，只是對于傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控，視頻數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)由技防自動(dòng)完成，而識(shí)別視頻中發(fā)生的各種目標(biāo)和異常事件還是依賴人防。

　　要真正實(shí)現(xiàn)以技防主導(dǎo)的ATM機(jī)視頻監(jiān)控，必須采用智能視頻分析技術(shù)為核心的新一代產(chǎn)品。以人臉為監(jiān)控對象的生物特征識(shí)別技術(shù)是ATM機(jī)實(shí)現(xiàn)智能分析的重要手段，它包括人臉檢測、人臉跟蹤、人臉異常特征識(shí)別、人臉驗(yàn)證等。人臉分析技術(shù)可以最直接地獲取交易過程中人的身份信息，變被動(dòng)防御為主動(dòng)防御。同時(shí)，人臉分析技術(shù)作為信息關(guān)聯(lián)應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)，還能與其它基于視頻的智能行為識(shí)別技術(shù)相互協(xié)作，成為真正的ATM機(jī)“保護(hù)神”。

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　　作為身份驗(yàn)證的手段

　　當(dāng)使用者在ATM機(jī)上進(jìn)行交易時(shí)，用從視頻中捕獲到的人臉模式作為一種驗(yàn)證身份的模態(tài)，可以免除使用者忘記密碼的苦惱，還可以有效防止冒領(lǐng)、盜取的事件發(fā)生。如果再配合傳統(tǒng)的密碼方式以及其它非物理接觸型生物特征識(shí)別方法(如聲紋識(shí)別)，就可以構(gòu)成具備多模態(tài)身份驗(yàn)證系統(tǒng)的智能ATM機(jī)，使自助銀行的信息安全系數(shù)成倍增長。

　　當(dāng)有人臉進(jìn)入視頻監(jiān)控場景中時(shí)，智能ATM機(jī)首先檢測并自動(dòng)跟蹤人臉目標(biāo)。通過雙眼鎖定功能，迅速將人臉模式獲取(快照)，并且經(jīng)過隨后的灰度規(guī)范化和幾何規(guī)范化處理，為基于人臉識(shí)別的人臉認(rèn)證做好準(zhǔn)備。實(shí)際中的應(yīng)用策略是：當(dāng)合法的賬戶用戶第一次在ATM上自行注冊成功后，戶主的人臉信息便被加密且存儲(chǔ)至銀行數(shù)據(jù)庫和使用者的銀行卡中。當(dāng)任意一個(gè)人臉出現(xiàn)并接近ATM機(jī)的視頻場景中時(shí)，首先應(yīng)該被智能系統(tǒng)檢測到和跟蹤，然后參與人臉識(shí)別引擎對使用者身份的驗(yàn)證，判斷待識(shí)別ATM操作者是否為銀行卡戶主本人。這個(gè)策略可以歸納為如下的業(yè)務(wù)描述。

　　(1)ATM機(jī)通過內(nèi)置攝像頭采集使用者的人臉圖像，以及背景中的和在當(dāng)前持卡操作者后面排隊(duì)的人的人臉圖像。

　　(2)通過人臉檢測引擎的預(yù)處理，區(qū)分并提取出當(dāng)前持卡操作ATM機(jī)的人的人臉區(qū)域(在尺度上是最大的，且應(yīng)該通過人臉模式的活體檢驗(yàn))，將其傳輸至負(fù)責(zé)身份驗(yàn)證的人臉識(shí)別引擎。

　　(3)讀取出存儲(chǔ)在待操作的銀行卡中的人臉特征模板數(shù)據(jù)，并利用系統(tǒng)預(yù)先設(shè)置的解密算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行解密，將其傳輸至人臉識(shí)別引擎。

　　(4)通過人臉識(shí)別引擎，將所采集到的待識(shí)別的人臉特征與存儲(chǔ)在銀行卡中的特征模板信息進(jìn)行比對和識(shí)別，驗(yàn)證當(dāng)前持卡操作者的身份。

　　(5)判斷當(dāng)前的ATM持卡操作者是否為銀行卡戶主本人：如果是本人，則可以進(jìn)行正常取款;否則，銀行和ATM將根據(jù)具體情況觸發(fā)相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制：a、如當(dāng)前持卡操作者不是戶主本人，則發(fā)送手機(jī)短消息至戶主本人以及戶主事先登記的緊急連絡(luò)人的手機(jī)號(hào)碼，提示其在此時(shí)此地ATM上發(fā)生了來自非戶主本人的ATM和銀行卡操作;b、啟動(dòng)戶主預(yù)先設(shè)置的非本人取款限額等賬戶功能;c、銀行根據(jù)使用者回饋信息判斷是否進(jìn)行預(yù)警和干預(yù)措施，例如，凍結(jié)、掛失、甚至報(bào)警等。

　　在實(shí)際業(yè)務(wù)的應(yīng)用中，有幾點(diǎn)對于實(shí)用效果至關(guān)重要。首先，由于站在ATM機(jī)前面的人與攝像頭不是主動(dòng)配合的，因此智能ATM機(jī)必須通過魯棒的人臉檢測和跟蹤算法保證在連續(xù)的時(shí)間段內(nèi)對場景中可能出現(xiàn)的多人臉進(jìn)行鎖定，即要求算法對場景內(nèi)的目標(biāo)具備持續(xù)性和唯一性的跟蹤性能。在這個(gè)環(huán)節(jié)上，跟蹤的魯棒性往往是劃分各個(gè)廠家產(chǎn)品性能的重要原因。

　　其二，從多人臉中區(qū)分出來的取款者的人臉，要進(jìn)行人臉活體檢測，以解決實(shí)際ATM機(jī)交易過程中出現(xiàn)的欺詐行為。只有被檢測算法確定是活體的人臉圖像，才選擇接近正面端正且清晰的人臉樣本上傳至網(wǎng)絡(luò)的后端。這兩方面都是對智能算法提出的要求，對場景中的人沒有約束限制，所以如果智能分析設(shè)備的提供商采用算法性能較差的、或?qū)鼍耙筮^于理想化的算法來承擔(dān)這個(gè)業(yè)務(wù)，必將導(dǎo)致實(shí)際的應(yīng)用效果極差，工程的實(shí)施困難重重，用戶也失去對這項(xiàng)技術(shù)的信心。

　　其三，因?yàn)樯蟼鞯娜四槝颖驹诰W(wǎng)絡(luò)后端是用于對取款者的身份進(jìn)行識(shí)別，所以傳來的人臉樣本還要經(jīng)過基于關(guān)鍵器官特征(如嘴巴、鼻尖、瞳孔位置)的配準(zhǔn)。配準(zhǔn)過程是全自動(dòng)的，無需人工干預(yù)，配準(zhǔn)的精度直接影響人臉識(shí)別的正確率。人臉配準(zhǔn)的實(shí)時(shí)性也是關(guān)系到系統(tǒng)識(shí)別響應(yīng)時(shí)間的重要因素，因此必須在計(jì)算精度和計(jì)算時(shí)間上選擇平衡得最好的算法。

　　這種應(yīng)用策略所包含的自動(dòng)人臉分析功能依賴的是完整的身份識(shí)別技術(shù)，難度也是最大的。從核心技術(shù)看，上述業(yè)務(wù)所需的科研成果已進(jìn)入到實(shí)用化階段，智能分析設(shè)備的提供商需要做的就是尋求與切實(shí)提供上述技術(shù)的單位的有效合作，或自己正確掌握真正的核心技術(shù)。

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　　客戶在ATM機(jī)上進(jìn)行交易的時(shí)間是搶劫犯罪最容易發(fā)生的時(shí)候。對這種刑事犯罪行為進(jìn)行主動(dòng)防御的最有效措施就是對交易過程進(jìn)行全程監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)跟蹤的人臉模式發(fā)生異常。如取款者戴墨鏡或蒙面操作ATM機(jī)、偷窺取款者的操作，智能ATM機(jī)便認(rèn)為有潛在的威脅行為存在，從而觸發(fā)相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制。這就是所謂的“場景中的異常人臉檢測技術(shù)”，可以基于面部特征或者表情的變化對行為進(jìn)行識(shí)別。這個(gè)策略可以歸納為如下的業(yè)務(wù)描述。

　　(1)ATM機(jī)通過內(nèi)置攝像頭采集到包含人臉目標(biāo)的圖像幀，該圖像幀內(nèi)既包括當(dāng)前ATM操作者，也包括背景中和當(dāng)前ATM操作者身后的人的人臉。

　　(2)由行為監(jiān)測引擎從所采集到的整幅圖像幀中檢測到符合尺度范圍的人臉，進(jìn)行并發(fā)跟蹤定位;同時(shí)，系統(tǒng)可將操作者身后的情況以圖像的形式實(shí)時(shí)地通過ATM屏幕顯示給當(dāng)前ATM操作者。

　　(3)通過模式分類，判斷所跟蹤的各個(gè)人臉目標(biāo)是否屬于系統(tǒng)預(yù)先定義的危險(xiǎn)和可疑行為，包括：a、對于取款者的人臉，判別ATM操作者戴墨鏡、口罩、圍巾、頭盔等物故意對臉部進(jìn)行遮擋的行為; b、對于非取款者的人臉，判別窺探ATM機(jī)取款者操作的行為。

　　(4)對于正常行為，系統(tǒng)繼續(xù)進(jìn)行監(jiān)測;若發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)預(yù)先定義的危險(xiǎn)和可疑行為，則銀行和ATM機(jī)將根據(jù)具體情況觸發(fā)相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制：a、語音提示操作者除去面部的遮擋物;b、提示操作者身后發(fā)生威脅，語音報(bào)警提示;c、暫停ATM服務(wù)。

　　這種應(yīng)用策略所包含的自動(dòng)人臉分析功能依賴的是對人臉異常特征的提取和識(shí)別，是不涉及身份驗(yàn)證的輕量級(jí)技術(shù)方案。但具有諷刺意味的是，由于學(xué)術(shù)界對異常人臉的檢測和判別相比人臉識(shí)別關(guān)注得少得可憐，導(dǎo)致這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用在實(shí)際中很難取得滿意的效果。

　　從技術(shù)角度分析，由于異常人臉出現(xiàn)在場景中時(shí)缺乏完整的人臉模式，所以識(shí)別算法只能在局部的人臉器官的檢測上尋求出路(如圖2)，這本身就增加了誤識(shí)別的幾率。試想如果以人臉上的嘴這個(gè)器官為檢測對象，采用與人臉檢測類似的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的分類器，我們更難把嘴和類似嘴特征的模式很好地區(qū)別開。統(tǒng)計(jì)方法通常是在場景中尋找嘴、眼睛等模式，但是如果出現(xiàn)在ATM機(jī)前的異常人臉如果把眼睛和嘴都遮擋住，分類器將無法發(fā)現(xiàn)那些學(xué)習(xí)時(shí)記住的模式。實(shí)際工程中，關(guān)于這項(xiàng)功能發(fā)生誤報(bào)和漏報(bào)的記錄是最嚴(yán)重的。原因大概為目前大部分廠商采用的算法都具有相當(dāng)?shù)臋?quán)宜性質(zhì)，如為了完成客戶提出的這項(xiàng)要求沒有深入就專題進(jìn)行研究，而是默認(rèn)出現(xiàn)在ATM機(jī)前的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(基本是頭肩序列)就是人臉，然后如果長時(shí)間檢測不到正常的人臉模式就認(rèn)為是異常人臉，這種膚淺的工程做法必然致使在實(shí)際的場景干擾下檢測率大大降低。

　　網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，“人臉分析”視頻監(jiān)控的解決方案

　　具備人臉分析的網(wǎng)絡(luò)化ATM機(jī)視頻監(jiān)控

　　人臉分析技術(shù)作為一個(gè)功能外掛程序，可以有效地提升網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下視頻監(jiān)控的智能化水平。在升級(jí)版的解決方案中，通常從視頻源采集原始信號(hào)開始，將主動(dòng)防御功能放在前端的智能終端機(jī)上(通常指帶網(wǎng)傳功能的嵌入式硬盤錄像機(jī)NVR、或高清IP攝像機(jī))，而把識(shí)別、比對和認(rèn)證的功能放在后端的服務(wù)器上。因?yàn)楹蠖说暮诵挠?jì)算復(fù)雜度比前端來得大，并且由于后端還要處理海量的數(shù)據(jù)庫搜索和響應(yīng)多路的并發(fā)訪問，所以服務(wù)器的選型通常用廉價(jià)的PC服務(wù)器構(gòu)成松耦合集群的模式。

　　為了進(jìn)一步提高計(jì)算速度和系統(tǒng)的可靠性，存儲(chǔ)和計(jì)算會(huì)采用分布式。在網(wǎng)絡(luò)的頻寬成本逐漸降低的趨勢下，人臉分析技術(shù)將在網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控中得到更加廣泛的普及應(yīng)用。以人臉分析技術(shù)在ATM自助銀行監(jiān)控中的應(yīng)用為例，顯示了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。圖中的“網(wǎng)絡(luò)”在現(xiàn)階段指專用IP網(wǎng)絡(luò)，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和IT商業(yè)模式的發(fā)展，將來還會(huì)包括更加廣泛的互聯(lián)網(wǎng)(如在云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)下)。

　　分布式的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境有利于物理上的可伸縮性部署和邏輯上的集中管理。在升級(jí)版的解決方案中，傳統(tǒng)的視頻數(shù)據(jù)可以建立獨(dú)立的索引，與視頻數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的元信息被單獨(dú)存儲(chǔ)。作為功能上的擴(kuò)展，不同類型的元信息(如場景中目標(biāo)的行為特征、現(xiàn)場說話人的聲紋特征)可以形成不同的數(shù)據(jù)模型保存在數(shù)據(jù)庫中。

[nextpage]　　在基于分布式的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，當(dāng)符合錄像條件時(shí)，智能終端機(jī)設(shè)備先把視頻源的數(shù)據(jù)壓縮成碼流，然后以TCP/IP流的形式傳到視頻數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)起來。人臉分析的結(jié)果被描述成結(jié)構(gòu)化的元信息，打包后傳輸?shù)椒?wù)器端，由中繼數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中介軟件把它們裝入多模型事件數(shù)據(jù)庫。當(dāng)客戶端有檢索要求的時(shí)候，服務(wù)器端的檢索服務(wù)中介軟件把提交的請求解釋成符合特定文法結(jié)構(gòu)的查詢命令，首先在事件數(shù)據(jù)庫中找到最匹配的事件描述記錄，然后再通過關(guān)聯(lián)技術(shù)從對應(yīng)的視頻數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中提取壓縮的視頻片段，以備回顯(見圖3)。

　　基于信息的智能化描述，在管理平臺(tái)上可以方便地拓展各種應(yīng)用層的服務(wù)，如客戶端能夠按照場景的屬性(人的面孔、汽車牌照等)對視頻內(nèi)容進(jìn)行搜索與分類，或是基于查詢的語義約束向從服務(wù)器端提供更加安全的VOD點(diǎn)播視頻流和視頻數(shù)據(jù)下載服務(wù)。

　　局域網(wǎng)環(huán)境下ATM機(jī)智能銀行的人臉安全認(rèn)證

　　人臉特征具有良好的排他性，完全可以作為一種有效的身份驗(yàn)證的手段。在不與公安系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫互聯(lián)的情形下，銀行系統(tǒng)自己完全可以在局域網(wǎng)環(huán)境下維護(hù)一個(gè)內(nèi)部的人臉安防管理平臺(tái)。平臺(tái)上可以管理著四種人臉數(shù)據(jù)庫，即熱心訪客數(shù)據(jù)庫、銀行卡客戶主要數(shù)據(jù)庫、黑名單數(shù)據(jù)庫、訪客人臉樣本池。當(dāng)本行所屬的ATM機(jī)上發(fā)生交易時(shí)，對人臉進(jìn)行安全認(rèn)證的工作流程如下(見圖4)。

　　(1)作為智能前端的硬盤錄像機(jī)直接通過人臉檢測、人臉跟蹤和人臉姿態(tài)估計(jì)算法，抓拍正面端正的人臉，然后進(jìn)行異常人臉的分析。對于符合惡意損壞ATM機(jī)特征的犯罪分子，智能前端把此人臉樣本上傳至管理系統(tǒng)的黑名單數(shù)據(jù)庫中。在有“人臉身份認(rèn)證”的需要時(shí)，作為基礎(chǔ)參考信息。

　　(2)對于每一個(gè)來ATM進(jìn)行業(yè)務(wù)交易的訪客，作為智能前端的硬盤錄像機(jī)都會(huì)通過人臉檢測、人臉跟蹤和人臉姿態(tài)估計(jì)算法，抓拍正面端正的人臉，并把此樣本上傳至管理系統(tǒng)的訪客人臉樣本池，對每一個(gè)樣本給予一個(gè)序號(hào)的標(biāo)識(shí)。

　　(3)對于經(jīng)常光顧ATM的訪客，可以在訪客人臉樣本池的范圍內(nèi)用聚類技術(shù)得到一類人臉集合，其對應(yīng)的人臉樣本可以從訪客人臉樣本池導(dǎo)入到熱心訪客數(shù)據(jù)庫。對于不經(jīng)常光顧ATM的訪客，過一段時(shí)間他(她)的人臉樣本就會(huì)從訪客人臉樣本池中刪除，人臉樣本池始終保持著更新的狀態(tài)。

　　(4)人臉身份認(rèn)證：在銀行系統(tǒng)的后臺(tái)客戶端，當(dāng)基于高性能服務(wù)器的人臉識(shí)別引擎開啟時(shí)，可以從以下四個(gè)方面來著手實(shí)施。

　?、?實(shí)時(shí)分析——把訪客人臉樣本池中最新追加的人臉(正在與ATM進(jìn)行交易)與黑名單數(shù)據(jù)庫中的人臉樣本進(jìn)行一對多比對，識(shí)別出在當(dāng)前是否有高危訪客造訪。一旦發(fā)現(xiàn)此人出現(xiàn)在黑名單數(shù)據(jù)庫中，將立即給出報(bào)警聯(lián)動(dòng)。

　?、?實(shí)時(shí)分析——把最新追加的人臉(正在與ATM進(jìn)行交易)與銀行卡戶主數(shù)據(jù)庫中的人臉樣本進(jìn)行一對多比對，識(shí)別出在當(dāng)前是銀行卡的戶主在進(jìn)行交易。一旦發(fā)現(xiàn)交易人非戶主本人，將立即根據(jù)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制。

　?、?非實(shí)時(shí)分析——把訪客人臉樣本池中的人臉與黑名單數(shù)據(jù)庫中的人臉樣本進(jìn)行多對多比對，識(shí)別出在近期是否有高危訪客造訪。一旦發(fā)現(xiàn)有黑名單數(shù)據(jù)庫中的人出現(xiàn)，將給出預(yù)警提示。

　?、?非實(shí)時(shí)分析——把熱心訪客數(shù)據(jù)庫中的人臉與銀行卡戶主數(shù)據(jù)庫中的人臉樣本進(jìn)行多對多比對，識(shí)別那些經(jīng)常光顧ATM、且交互業(yè)務(wù)達(dá)到一定數(shù)額的(此信息來自于銀行的業(yè)務(wù)信息系統(tǒng))訪客。賦予他(她)們VIP銀行卡戶主的標(biāo)識(shí)。

　　結(jié)語

　　人臉分析技術(shù)是智能視頻分析技術(shù)的重要組成部分。隨著視頻監(jiān)控行業(yè)自身的不斷演化，無論是傳統(tǒng)的設(shè)備提供商還是管理平臺(tái)軟件的開發(fā)商，人臉的智能分析技術(shù)可以提高其產(chǎn)品的技術(shù)含量，減少與競爭對手的同質(zhì)化。可以說，視頻智能分析中的人臉技術(shù)在ATM機(jī)視頻監(jiān)控中已經(jīng)成為了劃分市場占有率的重要選項(xiàng)。隨著這項(xiàng)技術(shù)的逐漸成熟，視頻安防監(jiān)控將會(huì)在網(wǎng)絡(luò)傳輸和內(nèi)容存儲(chǔ)上更加有效和安全。