浅谈人脸识别在安全军营建设中的应用
91388部队 严良涛
广州杰赛科技股份有限公司 项晓丽
随着安全军营工作的推进，营区监控设备大量增加，视频数据爆炸性增长。军营涉及重要国家和军事秘密，保卫部门通过视频摄像头迅速识别靠近军营的可疑间谍人员。而人脸识别作为一项重要的身份确认技术，正在安全军营建设中产生深远影响。本文简要介绍人脸识别的基本原理、智能视频监控中的人脸识别应用，并初步探讨人脸识别技术在安全军营的应用趋势。
引言：目前安全军营建设工作已经取得了很大进展，许多营区的监控设备也大量增加，进而造成了视频数据的爆炸性地增长，这对重要涉密场所的安全防范是一大挑战。传统的视频监控提供了视频捕获、存储、回放等简单功能（胡婷,刘艳层,袁鹏.智慧军营系统构建及应用研究[J].科技创新导报,2017(4):99-100），但仅仅是作为记录发生的事情的一种手段。为了确保能实时监控视频中的异常行为，进而及时采取有效措施，监控人员就必须持续不断地监控视频，这就特别容易引起监控人员的视觉疲劳，进而难以及时对异常行为做出反应（许劲松,闫斌.信息化在“智慧军营”建设中的应用[J]..科技创新与应用,2014(2):66-66,67）。由此，智能视频监控开始大力发展，旨在辅助监控人员的日常工作。
人脸识别具有非接触性、非强制性等特点，目前它已成为一种常用的身份确认手段（李沛甲.智慧军营安防一体化平台软件设计与实现[D].西安电子科技大学,2015）。随着计算机视觉技术的不断发展，目前人脸识别的正确率也已基本达到实用程度。另外，随着军营视频监控设备数量的不断增加，对视频监控设备所产生的海量数据进行分析处理的任务也日益繁重。而人脸识别技术与智能视频监控技术的结合能够大大提高安全防范能力，特别是实现了对可疑间谍人员的快速识别和实时控制。
1 人脸识别的基本原理
人脸识别问题主要包括4个过程：图像预处理、人脸检测与定位、特征提取、识别分类，从原始图像将人脸区域检测、定位并分割出来后，接下来的关键工作就是特征提取和分类器的设计。
由于人脸图像的维数一般都是非常高的，而人脸图像在这样高维空间中的分布是非常不紧凑的，所以直接在高维空间中对人脸图像进行分类识别是很困难的，且识别效果也不理想。为了解决这个问题，研究人员提出可以利用线性代数中的变换方法来提取人脸图像的精确特征。其中，基于统计分析的子空间方法的主要目的就是获取高维空间里的模式的低维结构，经过科研人员多年的研究，目前出现了很多的子空间方法，常用的有：主成分分析、线性判决分析、独立成分分析、局部保持投影、核张量子空间等。
智能视频监控人脸识别系统一般由视频采集、人脸检测、人脸比对、报警接收和管理等模块组成。视频采集模块通过监控摄像头捕获视频资源；人脸检测模块从视频流中捕获人脸信息，一般包括人脸检测、定位及跟踪；人脸比对模块通过将捕获的人脸与比对目标库中的人脸图像进行筛查对比，确定捕获人脸的身份信息，一旦发现捕获的人脸是比对目标库中的人员，即时生成报警信息；报警接收和管理模块将报警信息提交给系统安全管理人员。如图1所示：
在获取人脸特征以后，进而利用分类器即可完成人脸的识别分类。目前，常用的分类算法有：神经网络方法、支持向量机、稀疏表示方法、深度学习算法等。
2 智能视频监控中的人脸识别应用
第四，文化重视程度不同。随着时代的进步，世界文化的交流的日益密切，越来越多的中国人选择了学习西方国家的饮食方式，并且由于日常工作的繁忙，人们进入了“快餐时代”，渐渐地忘记了中国优秀传统文化的传承，许多的优秀文化在逐渐被遗忘，而韩国却十分的注重传统文化的继承与发展，相比较于中国韩国对文化的重视程度更高，对人们礼节上的要求更为严格。
首先要提高自身的媒介道德素养，加强思想形象方面的塑造。在辅导员工作中要达到公平、公开、公正、诚信、安全的网络道德标准。在现实与虚拟的道德相互碰撞时，始终坚持道德的规范，用新媒体的网络规范要求自身的行为，把价值观念作为思想工作者的主导系统，把思想品质作为思想工作者的制高点，心理素养作为基础，专业知识作为主要支撑。
由于在传统的安全保卫工作中，照片比对工作只能通过人工来完成，工作量大，速度慢，效率低，不能满足实际业务需求。为了提升安全保卫工作效率，并从“人海战术”中解放人力，通过将人脸识别、智能视频监控等技术进行结合，构建适用于军营安全保卫实际需求的系统，以满足营区管理、稽查布控、反恐侦查、重大活动安保等应用需求。
图1 智能视频监控的人脸识别系统
3 人脸识别在安全军营中的应用趋势
目前许多营区大量监控摄像头的部署已然带来海量视频，监控数据呈爆发式增长，甚至达到大数据级别(PB)，目前传统的人脸识别算法是不适用于海量视频数据的分析与处理的，这就直接影响了人脸识别的落地应用速度。尽管监控数据的爆炸性增长给人脸识别的广泛应用带来了新的挑战，但这也促进了大数据技术与人脸识别技术的快速结合。从两种技术之间的相互关系来说，人脸识别是作为一种数据采集手段，确保了大数据的数据来源；而大数据技术的广泛应用促进了人脸识别技术的进一步发展。因此，在未来的安全军营建设中，必须将大数据、智能视频监控、人脸识别等技术进行充分结合，实现海量视频数据的高效分析与处理，唯有通过大数据分析与挖掘，才能真实地反映人脸识别技术对重点涉密场所安全防范的价值。
称量100g钼精矿，分别加入助溶剂9g Co-NC，200mL 30%HCl，反应温度75℃，充分搅拌反应2.5h，分别考察复合氟化物为 8.0、10.0、12.0、14.0、16.0、18.0g对铁和硅的含量影响，结果见表3。
4 结束语
本文对人脸识别的基本原理、智能视频监控中的人脸识别应用及应用趋势进行了初步的探讨。随着智慧军营建设工作的进一步推进以及大数据技术的大力发展，安全军营对人脸识别的需求将更加广泛和迫切，这将进一步推动人脸识别在安全军营建设中的应用。
作者简介：
严良涛（1989—），江西南昌人，研究方向：图像处理、算法研究等。
项晓丽（1988—），江西上饶人，研究方向：图像处理等。
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