钱发华  陈 昕  巴业帅

引  言

随着国内公安部门信息化建设的深入发展，与公民相关的人脸影像资料和各类信息档案逐步完善，出入境管理、人口管理等公安专业系统中均有与人脸照片相关的信息。人脸识别作为人工智能领域的一项重要技术，与视频图像信息应用系统相结合，可以在不侵犯公民个人自由与尊严的情况下获取人脸信息，实现公共安全视频监控“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的建设联网应用目标。

一、现状与需求

（一）现状分析

2015年4月13日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强社会治安防控体系建设的意见》，提出将社会治安防控信息化纳入智慧城市建设总体规划。近年来，各级公安机关积极顺应信息化发展大势，充分运用现代科技，深入开展视频图像监控建设联网应用工作。2017年4月25日，为明确“十三五”期间公共安全科技领域的发展思路、发展目标、重点任务和政策措施，科技部制定了《“十三五”公共安全科技创新专项规划》，指出在立体化社会治安防控体系建设中，要研究智能视觉与警务物联网应用技术。人脸识别作为人工智能领域的一项重要技术，与视频图像信息应用系统相结合，可以在不侵犯公民个人自由与尊严的情况下，准确获取人脸信息服务城市安全治理，提升公共安全视频监控建设联网应用水平。

在人脸比对系统的建设大潮中，江苏公安积极开展了探索实践，形成了人脸比对系统联网应用基本框架，在公安警务实战中初步发挥了应用成效。

（二）需求分析

在公安各业务系统中，借助人脸识别技术，提取人脸图片信息特征进行比对应用，是视频图像智能化应用的趋势。当前，很多地方都开展了静态人脸比对和动态人脸比对应用，但是在应用实践中，犯罪分子作案后，通常不会在同一地点长时间停留，有的逃犯甚至洗白身份在异地过上了“正常人”的生活，自由出入检查站、旅馆等公共场所。由于视频监控资源不能异地联网共享应用，办案民警想进行跨地域追逃，却苦于系统无法提供应用支撑，极大地削弱了各类基于视频资源的应用效果。为此，需要支持不同地区人脸比对系统之间数据资源汇聚整合和联网共享，实现全域统一应用、统一布控，满足实战应用需要。

二、人脸比对系统联网应用建设思路

（一）总体架构

1. 省级机关

省厅在公安专网部署省级人脸比对系统，通过对接各类系统中明确人员身份的人脸照片,并整合在逃、涉毒、肇事肇祸精神病等关注人员数据建立基础人脸库；根据业务需要，提取基础人脸库中的部分关注人员形成目标人脸库；基础人脸库和目标人脸库调用多算法引擎，提取多算法特征值分别存入基础人脸特征库和比对目标特征库；同时，省级系统汇聚全省动态卡口采集的路人数据，包括人脸图片、路人全身图片和图片描述信息，通过省级人脸比对系统进行解析服务后，将人脸特征和图片描述信息存入全省路人人脸库。

2. 市县机关

市、县级部署本级人脸比对系统。其中，在视频专网，从前端视频流或图片流中采集人脸数据，经过人脸特征抽取和比对服务，生成路人人脸库、路人全身库、路人场景库、路人特征码库和路人描述信息数据库，并实现比对预警、路人轨迹快速重现等功能。路人人脸库、全身库、特征码、图片描述信息库和实时报警信息通过内外网安全交互平台，进入公安专网本级人脸比对系统。在公安专网，各地按照统一标准建立基础人脸库和目标人脸库，支持数据上传。

省市县三级人脸比对系统联网应用总体框架图见图1。其中，人脸综合服务包含特征值抽取、安全管理、权限管理、报警信息上报、路人图片汇聚等功能，为三级联动应用提供支撑。上级基础人脸库和比对目标库实时下发至下级（只下发特征码），下级跨地域布控需求可以通过上级汇聚（特征码、照片），由上级通过下发比对目标的方式实现。市、县级人脸比对系统的路人人脸图片和图片描述信息应按要求统一汇聚到省级人脸比对系统，在省级系统完成全省路人数据的分析应用。

（二）人脸资源库架构

1. 建设思路

为确保人脸比对系统高效发挥作用，统一汇集调配各地人脸资源，省厅统一规划建设人脸资源库。人脸资源库按照省厅统一标准分级建立，包括基础人脸库、目标人脸库和路人图片库。基础人脸库包括常住人口、暂住人口等可以确定人员身份的数据，也包括在逃、涉毒、肇事肇祸精神病等各类关注人员数据，数据来源于各业务警种系统或民警手工采集；目标人脸库由各地根据业务需要从基础人脸库中提取形成；路人图片库由各地通过人脸比对系统中的人脸综合服务模块逐级汇聚到省厅，以备后续数据分析。省市县三级人脸资源库级联架构图见图2。

2. 逻辑架构

人脸比对系统逻辑架构图见图3。自下至上分为五层：最下层为数据来源，全省用于人脸比对的数据来源多样，按照来源属性分为静态和动态两大类，静态数据指公安机关从各种渠道获取的图片资源，包括人口库（含常住人口库和流动人口库）、关注人员库、出入境人员库、全国在逃人员库以及移动终端采集照片等，动态数据指公安机关从各种视频监控资源采集的数据，如从各种人脸卡口获得的人脸照片和视频资源等；第二层为人脸库，将从第一层中获得的数据资源分类，形成基础人脸库、比对目标库和路人图片库，并从这些分类资源中按照算法提取的人脸特征码形成特征库；第三层是人脸比对算法，比对算法基于多算法引擎，能够根据实际情况调用某种算法抽取特征值，主要功能包括1：1比对，1：N比对、N：N比对和动态人脸比对；第四层和第五层都是基于人脸比对拓展而成的应用层。第四层是实战应用，包括人证合一、人口查重、身份认证、路人轨迹、离线视频分析等；最上层是大数据应用，采用大数据技术从海量人脸数据资源中以人脸为核心开展分析研判，包括关系挖掘、同行分析、频次分析、人员类型分析、行为模式挖掘、落脚点分析等。

人脸比对系统通过级联接口与上下级系统进行数据交互：由省级系统通过级联接口发起布控、检索指令，并将布控照片抽取的特征码下发给相应的市县级系统，建立前端目标特征库，在视频专网实现实时比对。比对命中预警信息由比中地系统推送至省级系统，并同步推送到对应的单位和用户。市、县级人脸比对系统的路人人脸图片和图片描述信息应按全省标准统一汇聚到省级系统，形成全省路人图片库。同时，级联接口还应支持市、县级系统上传人脸特征和图片描述信息到省级系统，以适应将来前端采集数据规模过大时，通过人脸特征实现上下级系统的联动应用。

三、人脸比对系统联网应用功能设计

人脸比对系统通过全省联网应用的方式，将局部零星的人脸数据汇集在一个大的数据池里，对其进行深度分析、处理和挖掘，充分发挥人脸数据的应用价值。主要包括省市县联动应用、多算法引擎集成、人脸资源库和大数据汇聚分析等功能，相关功能介绍和展示如下：

（一）省市县联动应用

省市县联动应用（功能界面见图4），是通过建立全省互通联动的人脸比对功能和灵活高效的授权策略，在保障数据资源安全的前提下，实现各级系统之间人脸数据联通共享与系统功能联动应用的目标。

（二）多算法引擎

对于全省范围内存在的多家人脸识别算法引擎，在人脸比对系统联网应用中进行集成应用（功能界面见图5），实现多算法引擎检索、展示、特征值抽取、下发等功能。既解决了多厂家软件不能统一界面登录的问题，也解决了不同厂家特征数据和人脸数据不能共享比对的问题。

（三）人脸资源库

人脸资源库按照全省统一标准分级建立（功能界面见图6），主要包括常口库、二代证库、出入境库等基础人脸库和在逃、涉毒、肇事肇祸精神病人等关注目标库。可以在全省范围内提供图片下载、信息查询、人脸库实时同步等接口服务。

（四）大数据汇聚分析

通过联网应用，将全省动态视频识别抓拍的人脸图片汇聚到省厅人脸比对系统，在省级系统完成全省路人数据的分析应用，随着人脸数据的不断积累与丰富，通过关联整合其他信息资源，对时间、地点、人物等要素进行大数据分析，建立基于人的大数据深度挖掘体系，搭建人与人、人与物、人与地点的多维度关系模型，实现诸如全省路人轨迹分析（功能界面见图7）、频繁路人分析、落脚点分析、昼伏夜出分析、同行关系分析等功能。

四、初步建设成效

以省厅人脸比对系统为例，经过半年多的研发部署和试点应用，目前已经完成对全省常口、二代证、出入境、在逃、禁毒、居住证等多个人脸库的建设（人脸库数据统计情况见图8），汇聚人脸照片数量超过1.6亿张。

人脸比对系统在全省公安机关试点应用期间，累计提供检索比对服务54995次，比中嫌疑人员897名，抓获犯罪嫌疑人392名，破获案件327起，有效提升了民警办案效率。通对全省人脸照片信息采集，结合GIS地图以及各类公安业务数据，持续开发完善相关实战应用功能，将传统的图像查看应用模式转变为图像数据研判应用模式，提高了公安机关侦查破案和治安防控水平，挖掘了视频图像资源的利用价值，增强了人民群众对公安工作的满意度。

五、结  语

近年来，人脸比对技术已经逐步在各地公安机关开展建设应用，通过研究建设省市县三级人脸比对系统联网应用技术架构，打破了地区和部门之间人脸数据应用壁垒，探索开展了人脸大数据资源联网共享与研判应用，打造平安建设新的增长点。

来源：《警察技术》杂志2018年第4期

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