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三维人脸识别系统在监狱出入口管理系统中的应用
2014/11/28 9:42:00      来源:《中国安防》    作者:郭鹏飞 徐海黎
    为切实增强监狱监管区的进出控制和保障监狱的安全管理,本文提出了一种以三维人脸识别系统为应用基础的监管区出入口管理系统。

  【摘要】为切实增强监狱监管区的进出控制和保障监狱的安全管理,本文提出了一种以三维人脸识别系统为应用基础的监管区出入口管理系统。由于三维模型比二维图像含有更丰富的信息,所以识别精度得到很大提高,同时,GA-FRS-H1型三维人脸识别系统采用了先进的匹配检索算法,在提高识别精度的同时亦保证了识别的快速性。自主开发的监狱出入口管理软件系统将三种鉴别信息(即三维人脸模型信息、身份证信息和二维彩色人脸照片信息)匹配、绑定起来存于后台数据库中,方便识别和查阅。该出入口管理系统的应用将有利于进出监狱人员的规范有效管理,保障监狱安全。
  【关键词】三维人脸识别监狱出入口管理系统
  引言
  监狱是国家的刑罚执行机关,也是关押罪犯的主要场所。由于其本身的特殊性,对安全管理有着特殊的要求。监狱AB门是进出监狱监管区的必经之地,必须进行严密监管。传统的AB门进出都是采用IC卡与值班干警肉眼识别相结合的方法,这种方法存在一定的弊端,值班人员夜间疲劳、值班人员责任心等各种因素均很大程度上影响着监狱监管安全[1]。监狱外来人员繁多、成分复杂,传统的人工管控方式逐渐满足不了监狱的高安全性要求,所以采用新的现代化技术防范手段对提升AB门的监管力度有着重大而深远的意义。
  近年来,生物识别技术得到了越来越多人的认同。由于每个人的生物特征与他人相比,具有在一定时期内不变的稳定性和唯一性,不易进行伪造和假冒,所以利用生物识别技术进行身份认定更安全、准确、可靠。作为人类生物特征中最重要的一种,人脸反映了很多人类个体重要的信息,是人们区分不同个体最直接的辨别对象,因而人脸识别自出现以来就受到了研究人员的高度重视,目前已成为基于生物特征识别技术的身份认证中最主要的方法之一[2]。人脸识别以非接触的方式获取识别对象的人脸图像,成功获取人脸图像后,计算机自动将其与数据库图像比对,完成识别过程。与其他生物特征识别技术相比,人脸识别技术具有主动性、非侵犯性和隐蔽性等许多优点,因此更加适用于各种安全防卫工作[3]。在这种背景下,采用先进的人脸识别技术,针对监狱高安全级别单位,推出监狱人脸识别出入口管理解决方案,有效控制进出人员的真实身份,具有重要意义[4]。
  二维人脸识别起步较早,并已经取得了巨大的成功,目前已在多个领域使用[5]。然而,二维人脸识别也存在着一些缺陷,主要有以下几点[6-9]:①光照:光照强度的变化和光照不均匀都会对二维成像带来影响。②脸部姿态和表情:人的脸部姿态和表情的变化是影响人脸识别的主要因素。③遮挡物:眼镜、接听电话等面部遮挡物会显著增大二维人脸图像辨识的难度。由于上述原因,二维人脸识别技术的易用性和可靠性大为降低,三维人脸识别也正是在这种形势下提出的。三维人脸数据的优点在于带有人脸的原始几何信息,不受光照和表情等因素的影响[10]。目前,三维人脸识别已经成为了国际人脸识别领域研究的热点。
  一、国安光电GA-FRS-H1型三维人脸识别系统
  三维人脸识别是指将采集获得的待识别对象的脸部三维形状数据作为识别依据,与库中已知身份的脸部三维形状数据进行匹配,然后得出待识别对象身份的过程[11]。三维人脸识别流程可以抽象成四个模块,如图1所示。

  图1三维人脸识别流程
  1.数据获取模块
  数据获取模块主要是获取三维人脸数据,并对应人脸识别单元。人脸识别单元本质上是一台近红外结构光三维扫描仪,扫描仪投射出结构光束,照射到人脸表面,由于人脸的凸凹不平而产生相应畸变,这些畸变后的光束再反射回扫描仪。三维人脸扫描仪会准确记录下这些畸变,将其转换成三维点云数据,传递到数据处理模块。
  2.数据处理模块
  数据处理模块对数据进行去噪处理,采用基于点云数据的三角曲面插值理论和方法,对采集到的点云数据进行曲面拟合和优化重构,并进行光滑和优化处理,以及人脸切割及姿态归一化等步骤,得到三维人脸模型。
  3.特征提取模块
  特征提取模块主要提取脸部的特征信息,提取原则为信息尽量从人脸刚性部位(鼻梁、额头、下巴、眼角等)提取,因此首先提取脸部的特征点(内眼角,鼻尖,鼻根等),在此基础上提取出四条特征线,分别为过对称面的侧影线、眼睛下侧的水平曲线、鼻尖区域曲线以及嘴唇中间水平曲线,如图2所示。由于面部特征是通过空间曲线信息构成的,对光线的依赖自然就消失了。在几乎没有光线的情况下仍然正常工作。

  图2脸部曲线特征信息
  4.检索识别模块
  检索识别模块将获取的三维脸模同三维人脸模型库中的脸模比对、识别,在这一模块中,良好的寻优算法是决定系统工作快速性的关键。
  二、监狱三维人脸识别出入口管理系统需求
  监狱作为一个高安全的特殊区域,门的控制和管理至关重要。为规范监狱AB门进出,一般可以将进出监狱监管区的人员分成四种:服刑人员的家属和朋友、车辆驾驶员、公安干警等警务人员和工程队施工人员。
  1.三维人脸模型库的建立
  为了提高三维人脸识别系统的可靠性和安全性,首先要建立三维人脸模型库,每位人员的数据库信息采用统一的格式。
  外来人员第一次进入监区时,必须持本人身份证等有效证件到登记处登记,进行三维脸模信息和二维彩色人脸照片信息的采集和录入,同时系统会自动将三维人脸模型信息、二维彩色人脸照片信息和身份证信息绑定起来,存储在后台数据库中。同样,所有的服刑人员也必须进行三维脸模的登记。
  下面以服刑人员家属进出监区为例说明进出监管区流程。
  2.进入监管区流程
  家属由会见家属通道进入监管区。家属首先进入A门,将身份证放在人脸识别终端上的身份证读卡器上确认,同时进行三维人脸识别,并在值班室显示器上显示其个人信息。二者信息符合方可通过蝴蝶闸,之后,由值班人员换发IC卡,并打开B门,家属进入监管区,如图3所示。

  图3家属进入监狱监管区流程图
  3.离开监管区流程
  家属来到B门,向值班人员换回身份证,然后将身份证放在人脸识别终端上的身份证读卡器上确认,同时进行三维人脸识别,两者相符方可通过蝴蝶闸,由A门离开监管区,如图4所示。
  若离开人员与进入人员不同,由于三维人脸识别系统的高精度和高可靠性,可以迅速识别出二者的不同,从而向警务人员发出警报,防止逃狱的可能。

  图4家属离开监狱监管区流程图
  三、监狱三维人脸识别出入口管理系统
  根据监狱出入口管理系统的需求,设计三维人脸识别系统,其结构如图5所示。

  图5三维人脸识别系统结构示意图
  1.三维人脸扫描仪
  三维人脸扫描仪对应数据获取模块,主要功能是获取高品质的三维人脸数据。
  2.第三方接口模块
  提供完整的交互功能,通过开关量接口来对二维摄像机、指示灯等设备进行控制。
  3.LED光带
  LED光带主要用于补光,保证二维摄像机能捕捉到清晰的人脸图像。
  4.二维摄像机
  二维摄像机用于捕捉二维人脸图像,并将二维人脸数据发送到计算单元。
  5.指示灯
  指示灯用于指示系统运行状态是否正常、人脸识别结果是否成功。
  6.液晶显示屏
  液晶显示屏共显示四个部分的内容,分别为三维人脸模型信息、二维人脸彩色照片信息、身份证信息和登记信息提示(或识别信息提示)。外来人员登记界面如图6所示。

  图6外来人员登记界面
  7.身份证读卡器
  用于读取身份证存储的信息,以便在登记人员信息时,与获取的三维脸模及二维彩色人脸图像进行匹配和绑定;或用于进出人员控制时,方便调出相应人脸数据库,进行比对、识别。
  8.计算单元
  计算单元主要功能如下:接收从识别单元传来的人脸数据,重建三维脸模,与已登记的三维脸模库中的模板比对、识别,并将结果输出到主机。
  9.主机
  主要功能是:运行软件程序,同显示屏等设备数据通信,记录、存储来访人员行为信息,进行访问控制等。
  四、结语
  监狱三维人脸识别出入口管理系统将三种鉴别信息,即三维人脸模型信息、身份证信息和二维彩色人脸照片信息匹配、绑定起来存于后台数据库中,方便识别和查阅。
  建立每位服刑人员及其探监人员的三维脸模库并将其与身份证信息、二维彩色人脸照片相匹配后,上传至公安大平台数据库,实现数据共享,有助于公安机关对二次犯罪人员的调查和精确抓捕,有助于挖掘服刑人员犯罪行为背后可能的“真正元凶”或“利益共同体”。
  监狱作为国家的刑罚执行机关,担负着预防和减少犯罪、维护社会安宁和稳定的重要职能。GA-FRS-H1三维人脸识别出入口管理系统,能有效防止外来人员和非授权工作人员的进入,提高对接见人员的资格识别和审查效率,最大限度地减少人为疏忽、徇私枉法等因素造成的管理上的漏洞,对进一步规范服刑人员亲属会见制度起到积极作用。



  参考文献
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  [2]肖云.基于3D人脸识别研究的探索[J].电脑知识与技术,2011,3(09):2136-2137
  [3]蔡泽民.人脸识别:从二维到三维[J].计算机工程与应用,2011,47(11):155-159
  [4]高枫.监狱出入口管理管理系统的研究与实现[D].济南:山东大学,2012
  [5]ZhaoW,ChellappaR,PhillipsPJ,etal.Facerecognition:Aliteraturesurvey[J].AcmComputingSurveys(CSUR),2003,35(4):399-458
  [6]杨吉祥.二维及三维人脸识别方法研究[D].重庆:重庆大学,2013.
  [7]LiuC,WechslerH.IndependentcomponentanalysisofGaborfeaturesforfacerecognition[J].NeuralNetworks,IEEETransactionson,2003,14(4):919-928
  [8]明悦.基于不变性特征的三维人脸识别研究[D].北京:北京交通大学,2012
  [9]周维.二维人脸识别方法研究[D].杭州:浙江工业大学,2009
  [10]柳杨.三维人脸识别算法综述[J].系统仿真学报,2006,18(S1):400-403
  [11]王跃明,潘纲,吴朝晖.三维人脸识别研究综述[J].计算机辅助设计与图形学学报,2008,20(7):819-829

编辑:侯雨婷
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