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    電子論文

    淺析人臉識別技術在博物館安防管理中的運用

    時間:2021年02月07日 所屬分類:電子論文 點擊次數:

    摘要:自博物館免費開放以來,年參觀量與日增長,參觀人員更加復雜。面對迅速增長的參觀人流量,若僅僅依靠傳統監控模式,很難保障博物館安全。如何增強博物館安全管理水平成為了人們關注的焦點。隨著技術的革新,大量先進的技術不斷涌現,博物館也逐步向智慧

      摘要:自博物館免費開放以來,年參觀量與日增長,參觀人員更加復雜。面對迅速增長的參觀人流量,若僅僅依靠傳統監控模式,很難保障博物館安全。如何增強博物館安全管理水平成為了人們關注的焦點。隨著技術的革新,大量先進的技術不斷涌現,博物館也逐步向智慧型文物宮殿方向邁進。尤其是人臉識別技術的應用,不僅可以準確采集參觀人員的信息,還能降低安防工作壓力,提高博物館安全及服務水平。在全面了解人臉識別技術內涵的基礎上,闡述了人臉識別技術在博物館安防管理中的作用,并基于現狀,提出應對措施。

      關鍵詞:人臉識別技術;博物館;安防管理

      0引言

      文物是一個國家、一個民族歷史的見證,博物館是珍貴歷史文物的陳列場所,加強博物館安防管理,有助于保護文物,保護歷史。在信息技術革命的驅動下,博物館安防能級越來越高,人臉識別技術是計算機技術研究的重點,是一種利用分析比較的計算機技術,將其用于博物館安防管理工作。

      不僅可以進一步提升博物館的主動防范能力,還能為博物館的管理決策提供客觀、準確的數據支持,能夠自動、準確統計每天的參觀人數,建立功能強大的客流數據庫,便于對參觀人員的年齡層次、活動規律等有一個準確的了解,從而彌補了傳統博物館對參觀人員信息不詳的缺陷。在今后的工作中,我們將更加注重“信息技術+安防工作”,通過技術革新,不斷完善博物館安防管理體系,為進一步提升博物館安防水平貢獻更多力量。

      安防論文范例:基于生物特征識別的家居安防專利技術綜述

      1人臉識別技術的內涵

      作為一項高性能的生物識別技術,人臉識別技術在眾多領域得到了廣泛應用。人臉識別是指利用分析比較的計算機技術,基于人的面部特征,判斷輸入的人臉圖像或視頻流。第一步,判斷人臉是否存在,若存在,可準確給出臉部器官信息;第二步,根據獲取的人臉器官信息,進一步將人臉所隱含的身份特征準確提取出來;第三步,將上述獲取的信息和已知人臉對比,進而準確對人臉的身份進行識別。作為一項先進的識別技術,人臉識別有以下優缺點。

      1.1人臉識別技術的優點

      相比其他生物識別技術來講,人臉識別技術的優點如下。1)人臉識別技術具有非接觸性,被識別人員無需與識別設備直接接觸,便可準確識別。2)人臉識別技術具有非強制性,在識別過程中,人臉識別設備可以自動獲取被識別的人臉圖像信息。3)人臉識別技術具有并發性,在具體應用場景當中,人臉識別技術精準性更高,可以在多個人臉當中快速分揀、判斷、識別。

      1.2人臉識別技術的缺點

      人臉識別技術并非完美至極,在技術更新換代中,仍會存在一定缺陷,主要包括以下2點。1)環境影響較大,尤其是設備所處周邊的光線問題,若光線不足,很容易對人臉識別的準確性造成不利影響。2)頭發、帽子、口罩等遮擋物,也會導致人臉識別不全,影響其準確性。針對這種情況,需要提前通過人工引導或者進行人工智能補償。

      2人臉識別技術在博物館安防管理中的作用

      2.1人臉識別使安防變被動為主動

      博物館發生盜竊案件時,傳統安防監控系統取證需要回放錄像記錄,此類事后追蹤模式極為被動,且不利于及時了解情況,防范于未然。博物館所陳列的都是極具價值的歷史文物,若損壞、丟失都會造成不可挽回的巨大損失。因此,在安防管理工作中,要積極采取事前預警工作方案。據大量案件分析可見,針對于盜竊類型案件,盜賊往往不止一次踩點。人臉識別系統可以對所有參觀人員的面部進行瞬時抓拍,通過人臉識別,可以及時鎖定可疑人員,發出預警。同時,結合人員安防力量加持,可以及時找出并解決存在的安全隱患。人臉識別技術是如何實現安防被動變主動的呢?在這里,筆者將進行詳細說明。

      步入博物館,通過安檢門,人臉識別攝像機取像系統便會被觸發,從而獲取人臉信息。以高清數字超寬動態攝像機為例,一般設置3個方位,取像時,可獲取不同方位的人臉圖像,甚至還有一張半身照。經過精密、復雜的運算,人臉識別系統信息管理平臺,便會將最清晰的一張正面照片存入到平臺數據庫內。當第二次通過安檢門時,攝像機再次重復上述取像步驟,并通過圖像查重比對系統,自動篩選出該人臉的入館次數,進入二次庫。此時,平臺便可發出預警。通過該系統,能夠自動調出每次安檢進出視頻、照片等信息。

      2.2無感知采集避免干擾參觀者

      人臉識別技術的取像入庫動作一般在系統信息管理平臺中便可完成,且被識別人員無任何感知,避免了對參觀者的干擾。人臉識別技術不同于其他生物識別技術,比如指紋、虹膜識別等都需要直接接觸或者定準識別設備,人臉識別技術則無需這樣,可實現遠距離采集,一般情況下,人臉識別采集的有效距離可達到7m以上,且在取像過程中,參觀者基本不會察覺。

      取像場景往往通過光照環境改造,在自然狀態下,人臉識別系統完全可通過可見光獲取人臉圖像信息,對博物館參觀者來講,此類無感知、遠距離的取像技術更受歡迎。除此之外,還會出現非配合情境,比如取像時,參觀者仰頭、低頭等。針對此類問題,為了保證采集信息的準確性,可多設幾臺攝像機進行同步取像,進一步加大人臉正面采集的范圍,確保采集信息的準確性。

      3人臉識別技術在博物館安防管理中的應用對策

      博物館作為歷史的見證,對學習、了解歷史知識具有十分重要的意義。隨著博物館參觀人數的大幅增長,人臉圖像數據庫容量也越來越大。但在此環節,卻存在很多問題:①相似性大是人臉圖像的一大弊端,雖說每個人都是獨立的個體,存在很大區別。但是,史上存在很多相像之人,或者是雙胞胎等,加之所有人臉的結構基本類似,在使用計算機識別、判斷時,有時也會產生一定偏差。②易變性是個體人臉視覺圖像的主要特征之一,人臉的表情也很豐富。從不同角度,攝像機拍攝時,人臉圖像也會存在一定差異。

      此外,外部條件變化也會影響人臉圖像,比如光線變化、室內室外亮度,以及人臉部的遮擋物,胡子、頭發、眼鏡、帽子、口罩等等。這種情況下,將大大增加人臉模式的不穩定性,甚至會出現識別延遲、無法識別等情況;诖,必須結合當前發展現狀,積極主動地實現技術創新,提高人臉識別技術水平,采取切實可行的措施,加大博物館安防管理水平。

      3.1人臉識別系統需要強大的大數據庫支持

      據相關資料顯示,人臉數據庫圖像數量是有限的,當大于1000萬張時則需要更高效、更復雜、更精確的人臉識別算法,也就是說,隨著圖像數量的不斷增長,人臉識別的難度也會隨之加大;谶@種情況,就需要大數據技術的強力支持,只有不斷更新技術,不斷提升人臉識別的精準度、速度,不斷完善數據庫建設才能滿足日積月累的需求。目前,全球已進入了信息化快速發展的時期,大數據、物聯網、云計算等先進信息技術不斷涌現。只有加強新技術的應用,做好更新升級工作,才能不斷擴充人臉數據庫,保證人臉識別技術更加好用。

      3.2加強博物館人臉識別系統和社會公共安全資料對接

      目前,我國在人臉識別方面,還沒有具體、統一的國家標準,不同的廠家,數據結果也無法進行實現交換使用,這種情況下,很難對多樣的數據進行集合分析。為此,應進一步加強博物館人臉識別系統和社會公共安全資料的對接,完善博物館和公共安全監控平臺的建設,共建社會公共視頻安全聯網體系。

      4結語

      目前,人臉識別技術在我國博物館安防工作中的引入時間尚短,研究還不成熟。比如2016年以前,研究多側重于人臉識別技術的原理及其在博物館安防管理的應用前景等。隨著技術的不斷革新,2018年以后我國博物館安防管理當中人臉識別技術逐步普及,且得到廣泛應用。隨之研究范圍也越來越廣,整體來看,研究深度仍需不斷加強。希望通過本文,可以為人臉識別技術在博物館安防管理工作的應用研究提供借鑒與參考。

      參考文獻:

      [1]劉達.人臉識別技術在視頻安防系統中的應用[C]//旭日華夏(北京)國際科學技術研究院.首屆國際信息化建設學術研討會論文集(一).2016.

      作者:楚凱

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