摘要：人脸识别技术对于安防系统的功能设计具有重要意义，其以人的面部特征为辨识要素，能够显著提高安防系统监控安防效果。本文重点对安防系统中人脸识别技术的应用问题实施分析，以供参考。
关键词：安防系统；人脸识别技术；应用
一、人脸识别技术概述
人脸识别技术本质上是一种借助生物特征进行识别的技术，是通过对人类特有的生物特征属性，完成身份验证鉴别的一种技术。人体的生物特征主要可以分成两种，第一种为先天形成的生理特征，第二种为后天形成的行为特征。其中先天的生理特征常见包括掌纹特征、指纹特征、人脸特征、视网膜特征、DNA特征以及虹膜特征等等。这些先天生理特征均为与生俱来的，无法改变。相对于其他类型的身份验证方式，例如证件验证或者密码验证等等，都不具备生物特征这种不易伪造行和唯一属性，因此这种方式得以被广泛应用。人脸识别技术是生物特征识别技术的核心组成部分，是一种全新的高精尖技术，其具备区域特征分析算法功能，融合了生物统计学原理和微机图像处理技术原理，能够在视频影响中提出人脸特征属性，然后通过分析处理建立数学模型进行识别控制。
二、安防系统概述
安防系统是指安全防护系统，国内对安全防护系统作为维护社会公共安全的防护系统，该系统主要由安全防护类产品装置和其他辅助设备组合而成，其中常见包括出入口控制防护系统、视频安全防护监控系统、入侵警报系统、门禁系统以及防爆安检系统等等。这些类型的安全防护系统集成了网络系统和电子系统，为人们的生活工作和日常出行提供了安全保障和诸多便利。安全防护系统又被用于进行损失预防或者犯罪预防。其中损失预防是安全防护系统的产业任务，而犯罪预防功能主要是为公检法机关提供辅助，为此安全防护系统有可被称之为公共安全防护系统，能够充分保障公民的信息通讯安全和生命财产安全，有效预防各类犯罪行为。常规的安全防护系统必须要具备图像信息的监控管理功能、系统控制功能、警报探测功能以及自动化辅助功能。
三、安防系统中人脸技术的应用分析
1、应用模式分析
在安全防护系统中应用人脸识别技术，主要分为两种应用模式，第一种应用模式为身份验证模式。这种模式是指将当事人的生物特征身份与已经发生的行为实施关联识别，判断是否合法，通过对不同人脸特征进行识别，最终确定合法人员。当前此种技术已经被应用到考试教育识别系统、企业考勤系统、门禁系统以及其他密码系统等等，能够起到有效的身份验证，在短时间内完成目标任务的行为权限校验，对相关任务校验信息实施记录。第二种应用模式为身份识别模式。系统进入此种模式之后能够对目标数据库和识别人物面部图像实施比对分析，然后确认目标人物身份信息，此种模式可以用于机场安检系统、海关安检系统以及公安安防系统，能够快速有效核查目标任务人份，对于通缉犯或者在逃烦等人员信息的筛选效率较高。
2、应用流程分析
在安防系统种应用人脸识别技术主要分为以下几个重要流程。
（1）图像采集
在系统的图像采集环节能够将识别目标转换成为静态的图片或者动态的视频信息，通过摄像头装置能够采集不同的人脸图像信息，其中可以是动态视频类信息或者图像信息，采集的信息可以是不同表情、不同位置或者不同角度的人脸信息。只要目标人物进入到信息采集设备的控制范围内，系统就会自动进行人脸图像数据采集。
（2）人脸检测
系统的人脸检测环节能够清晰判断出监控识别区域中是否存在人脸图像，与此同时还能够准确甄别视频图象中的人脸位置，并准确捕捉视频中的图像并生成标准的人脸图片。人脸检测环节中的要点内容主要是人脸识别技术的预处理过程，其需要在图片或者动态的视频流中搜寻到人脸图像的位置，将人像完整的从其运动变化区域中提取出来。例如某人在镜头中出现之后，人脸检测功能需要将其周边运行的车辆和静止的建筑背景中提取出来，然后明确人脸所处的位置和图像尺寸，获取其中存在的模式特征参数，例如模板特征、颜色特征以及结构特征等等。然后根据相关参数特征对目标任务进行人脸检测。
（3）人脸特征提取
安防系统中的人脸特征提取环节是指对利用面部特征处理单元对目标人物的面部图片信息实施处理，然后转化成为相应的特征参数信息。这种方式本质上是对人脸图像实施特征参数建模。当系统监测到人脸图像位置之后，还可能面临不同角度、图像模糊、局部遮挡、逆光等问题，为了显著提升人脸辩识效率，必须要对图像实施预处理，然后优化图像整体的像素质量，其中包括光线补偿措施、灰度校正处理等。处理完成之后才能进行特征建模，当前常用的人脸特征提取技术主要包括人脸图像变换技术、视觉特征技术以及图像代数特征技术等。
（4）人脸识别和匹配
安防系统中的人脸识别和匹配环节是指利用软件和人脸特征信息服务器装置，对于已经生成的人脸特征信息数据和数据库中存有的特征信息数据实施比对，确认其图像的合法性。该环节主要被用于识别司法机关所寻找的违法犯罪人员，通过此种方式能够明确其所处社会背景和有效的身份信息。通过对已经提取的人脸信息特征和既定数据库储存模板相比对之后，系统预先设定的筛选阀值启用，如果图像的相似程度超过既定阀值，就会得出相应的匹配结果。
在安防系统中应用的人脸识别技术可分为两种类型，第一种为人脸确认识别技术，这种技术主要用于判断识别，应用数据分析软件能够对拍摄目标对象和数据库中信息数据进行计算分析，然后得出相似度的分析结果，主要应用场景包括手机解锁、金融软件身份认证等等，当前支付宝、银行刷脸系统以及智能手机解锁系统等都应用了人脸确认识别技术。第二种为1：N识别技术，这种技术是指将众多人脸特征信息数据储存在庞大的信息数据库中，进行目标识别时直接进行数据库比对即可。此种技术主要应用在刑侦安防系统当中。
安防系统与人脸识别技术有机融合之后，能够借助其先进的识别手段准确快速捕捉目标人物的面部生物特征信息数据，然后自动生成想要的面部信息图片资料，对其实施加工处理之后，能够得到直观的数字解释，系统通过分析数据能够自动匹配识别结果，确认相关生物特征之后直接完成身份确认，方便快捷准确度高。通过这种方式提升安全防护系统的安全等级和有效性，提升了人员识别的整体效率，对于公民的生命财产安全提供了有力保障。
结语
综上所述，安防系统能够将社会环境安全性、稳定性进一步提升，但是从安防产业发展实际情况来看，在进行系统设计阶段对人脸、场景的识别与确认还会存在一定的问题。通过对人脸识别技术有效性利用，技术融合能够将安防系统功能进行改善与优化，经过对人脸的信息采集与对比分析，监控对象是否能够达到地方治安管理要求逐步明确，安防系统的积极作用也由此展现出来。
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