華夏智信“慕顏”人臉識(shí)別產(chǎn)品的性能評(píng)測(cè)

現(xiàn)在，市場(chǎng)上的人臉識(shí)別產(chǎn)品已經(jīng)在通關(guān)、金融、電信、公證等需要人證一致的場(chǎng)景下，實(shí)現(xiàn)了良好的檢測(cè)效果。在交通、公安、樓宇、社區(qū)等領(lǐng)域的應(yīng)用，也正在逐步發(fā)展當(dāng)中。

目前，安防系統(tǒng)中人臉識(shí)別系統(tǒng)一般指基于對(duì)監(jiān)控視頻內(nèi)的動(dòng)態(tài)的人臉進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別、報(bào)警、查詢(xún)的系統(tǒng)。而人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包含人臉圖像采集、預(yù)處理、特征提取、匹配識(shí)別這幾個(gè)過(guò)程，現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)主要基于對(duì)可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別。

由于其自身的基礎(chǔ)技術(shù)條件，和對(duì)具體場(chǎng)景的表現(xiàn)優(yōu)化，各類(lèi)人臉識(shí)別產(chǎn)品會(huì)體現(xiàn)出不同的應(yīng)用效果和差異。此次評(píng)測(cè)的“慕顏”是一款高性能、高可靠性的人臉識(shí)別產(chǎn)品。該網(wǎng)端產(chǎn)品由人臉識(shí)別終端、人形道閘和客戶(hù)端管理系統(tǒng)組成，通過(guò)出入口的身份證信息采集，實(shí)時(shí)人臉抓拍和人證比對(duì)，保證用戶(hù)快速、高效通行。此次評(píng)測(cè)從華夏智信“慕顏”的識(shí)別角度、臉部識(shí)別效率、逆暗光環(huán)境、多人過(guò)閘、多人識(shí)別、安全測(cè)試等方面出發(fā)，力求客觀地還原該款產(chǎn)品在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。

測(cè)試場(chǎng)合及配合設(shè)備

華夏智信“慕顏”，中安網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室，三腳架，相機(jī)，照度計(jì)，手持云臺(tái)，輔助道具，PC，PS軟件等。

開(kāi)箱及外觀

開(kāi)箱

陳列

整機(jī)的包裝中包括：

1. 慕顏本體

2. 六角形底座

3. 底座墊片

4. 電源

5. 固定環(huán)

硬件方面，慕顏具有經(jīng)典的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及外觀，配備了8寸高清顯示屏，并且這塊屏幕的下方預(yù)留有廣告位，可以進(jìn)行增值廣告的播放。同時(shí)，慕顏支持主流的各類(lèi)接口，如下圖所示：

角度調(diào)整

垂直調(diào)整

水平調(diào)整

經(jīng)試驗(yàn)得出，終端向上可動(dòng)范圍最大，上揚(yáng)角度可在0-80°之間變化;產(chǎn)品向下可動(dòng)范圍次之，在0-25°之間變化;產(chǎn)品水平方向活動(dòng)相對(duì)受限，效果如圖所示，在0-20°的范圍內(nèi)可變。

快速部署

本次測(cè)試主要使用該款終端的單機(jī)功能，開(kāi)機(jī)后系統(tǒng)直接進(jìn)入人臉識(shí)別頁(yè)面，此時(shí)連續(xù)點(diǎn)擊屏幕右上方四次可進(jìn)入人臉識(shí)別設(shè)置頁(yè)面。在頁(yè)面的最下方，可以選擇進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)人臉登記步驟。

測(cè)試人員面對(duì)鏡頭正視前方，拍攝一張照片用于后續(xù)的人臉識(shí)別測(cè)試，隨后按照系統(tǒng)指示填入相關(guān)信息，保存提交后系統(tǒng)顯示登記成功。

單機(jī)模式現(xiàn)場(chǎng)登記過(guò)程非常簡(jiǎn)便易行。不過(guò)如果要進(jìn)行批量導(dǎo)入，只能選擇文本預(yù)錄入或批量導(dǎo)入功能，目前兩功能相互獨(dú)立，文本預(yù)錄入功能可實(shí)現(xiàn)excel表格批量導(dǎo)入人物信息，批量導(dǎo)入功能可實(shí)現(xiàn)批量導(dǎo)入圖片。

完成人臉登記步驟后即可進(jìn)入具體測(cè)試階段：

測(cè)試項(xiàng)目

極限識(shí)別角度

向上

向下

向左

向右

gif圖片記錄反映了隨著各方向識(shí)別角度不斷變大，終端可以正確識(shí)別人臉的極限角度。

最終結(jié)果顯示，終端的垂直方向識(shí)別極限角度約50°，水平方向約30°。

面部識(shí)別效率

為測(cè)試面部被遮擋情況下的識(shí)別效果，測(cè)試人員分別模擬了佩戴口罩、帽子、墨鏡、圍巾的情況來(lái)進(jìn)行識(shí)別測(cè)試。

當(dāng)測(cè)試人員佩戴帽子及墨鏡遮擋上半部分人臉時(shí)，終端只要檢測(cè)到人員的雙眼特征，則有很大的識(shí)別成功率。需要說(shuō)明的是，只要測(cè)試人員遮擋住下半部臉，終端均顯示識(shí)別失敗，唯有在嘴部暴露的情況下終端才能正常識(shí)別。

逆光和暗光環(huán)境表現(xiàn)

低照度環(huán)境下，表現(xiàn)良好，識(shí)別所最小需光照強(qiáng)度約10LUX，約等于傍晚6時(shí)自然光強(qiáng)度。

在低于此極值情況下，則需開(kāi)啟紅外探測(cè)補(bǔ)光策略。

紅外體感

逆光場(chǎng)景中，晴天情況下中午的自然光強(qiáng)度在7000LUX左右，以此作為最強(qiáng)光照情況進(jìn)行測(cè)試，慕顏也能夠順利進(jìn)行人臉識(shí)別動(dòng)作。

在室內(nèi)使用時(shí)，光照變化從幾十到幾百勒克斯不等，慕顏可以準(zhǔn)確快速地完成人臉識(shí)別。

因此，可以看出，慕顏對(duì)于不同光照情況的適應(yīng)良好，可被應(yīng)用在各種室內(nèi)景當(dāng)中。

多人過(guò)閘無(wú)感通行

多人過(guò)閘

多人過(guò)閘第一組測(cè)試為模擬正常的人臉打卡場(chǎng)景，測(cè)試人員在路過(guò)終端時(shí)停止，并且將上半身轉(zhuǎn)向終端，以便留給終端足夠時(shí)間進(jìn)行識(shí)別檢索。

通過(guò)gif圖可以看到，此情景下慕顏能夠進(jìn)行進(jìn)行快速準(zhǔn)確的識(shí)別。

無(wú)感通行

第二組測(cè)試中，安排測(cè)試人員在路過(guò)終端時(shí)不停頓，且只將面部轉(zhuǎn)向終端;此測(cè)試模擬多人連續(xù)快速打卡過(guò)閘場(chǎng)景，對(duì)響應(yīng)時(shí)間要求更高，慕顏仍然可以在短時(shí)間內(nèi)做到正確識(shí)別。

在連續(xù)識(shí)別測(cè)試中， 人臉識(shí)別速度平均值約30ms，最快識(shí)別速度小于10ms。評(píng)測(cè)所用的影像設(shè)備連拍速度是每秒10張，單張耗時(shí)1/10s，以從gif圖中看出，只要人臉出現(xiàn)在識(shí)別范圍內(nèi)，慕顏可以達(dá)到10ms-30ms內(nèi)完成人臉識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了無(wú)感通行。

多人臉識(shí)別

多人同時(shí)出現(xiàn)的情況下，終端會(huì)選擇畫(huà)面中所占面積較大的人臉進(jìn)行識(shí)別，即多個(gè)人臉同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，終端會(huì)選擇距離最近的人臉進(jìn)行識(shí)別，但無(wú)法同時(shí)對(duì)所有出現(xiàn)在畫(huà)面中的人臉進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。

活體檢測(cè)算法安全性

安全性測(cè)試中采用了真人照片欺騙測(cè)試，真人視頻欺騙測(cè)試來(lái)測(cè)試終端的安全性。

照片測(cè)試選擇使用近期彩色證件照，保證五官清晰;而視頻測(cè)試使用現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下錄制的人臉局部短視頻進(jìn)行，保證環(huán)境相似性。

慕顏對(duì)活體檢測(cè)算法的支持極大的提升了人臉識(shí)別對(duì)于惡意欺騙的防范能力，使應(yīng)用安全性得到了保障。安全性測(cè)試中，照片欺騙全部失敗;而視頻欺騙測(cè)試中，有極小概率出現(xiàn)成功識(shí)別的個(gè)例;現(xiàn)場(chǎng)錄制人臉視頻進(jìn)行欺騙原則上是為測(cè)試終端性能而設(shè)置，在實(shí)際情況中需要以高清設(shè)備錄制，并且需要花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行嘗試，并不是一種可行的破防手段，因此使用時(shí)無(wú)需抱有此方面的安全顧慮。

評(píng)測(cè)總結(jié)

人臉識(shí)別對(duì)場(chǎng)景要求非常強(qiáng)，產(chǎn)品能否滿(mǎn)足實(shí)際使用的需求，核心并不只在于算法本身，還在于對(duì)場(chǎng)景的深耕。算法水平對(duì)于識(shí)別率的有力證明，也僅僅是停留在訓(xùn)練集與測(cè)試集之間，是存在于實(shí)驗(yàn)室的“理論數(shù)值”。

在現(xiàn)實(shí)生活中，人臉識(shí)別的獲取過(guò)程有大量不可控因素，光的方向、強(qiáng)度，胡須、發(fā)型的變化，甚至表情，都會(huì)影響識(shí)別效果。因此，為了準(zhǔn)確識(shí)別，需要針對(duì)場(chǎng)景的不同特點(diǎn)收集大量場(chǎng)景數(shù)據(jù)，不斷調(diào)試參數(shù)、組合算法、方法，甚至使用外圍硬件輔助以提升效果，不斷迭代以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。

慕顏能適應(yīng)90%以上室內(nèi)外環(huán)境的應(yīng)用，且在實(shí)際應(yīng)用中具有高于99.9%的識(shí)別率，毫秒級(jí)快速識(shí)別，支持活體檢測(cè)，抗逆光等特性。本地1:N比對(duì)，聯(lián)網(wǎng)人證比對(duì)，實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)等功能使得慕顏適用于各類(lèi)場(chǎng)所。同時(shí)，通過(guò)對(duì)算法、數(shù)據(jù)庫(kù)、驅(qū)動(dòng)的整合封裝，以及支持SDK二次開(kāi)發(fā)，使得其能夠成為面向客戶(hù)開(kāi)放的硬件平臺(tái)。

優(yōu)點(diǎn)總結(jié)

接口豐富，能夠滿(mǎn)足主流類(lèi)型的接口需求;

國(guó)內(nèi)頂尖工業(yè)設(shè)計(jì)，采用鋁合金材質(zhì)，噴砂氧化制造工藝;

部署安裝簡(jiǎn)易，應(yīng)用程序功能完善;

支持SDK二次開(kāi)發(fā);

支持5000到10000本地人臉庫(kù)識(shí)別，識(shí)別速度毫秒級(jí);

人臉識(shí)別準(zhǔn)確率》99.9%;

屏幕下方預(yù)留空間，可進(jìn)行增值廣告信息顯示;

支持人證比對(duì)功能，需外接讀卡器配合;

支持對(duì)人臉識(shí)別的閾值和質(zhì)量評(píng)分進(jìn)行自定義調(diào)整。

提升空間

硬件：面板垂直方向關(guān)節(jié)處的輪齒非常細(xì)小，從而可以精確地進(jìn)行角度調(diào)節(jié);水平方向的輪齒較大，無(wú)法對(duì)角度進(jìn)行精細(xì)調(diào)節(jié)，在安裝和進(jìn)行角度調(diào)節(jié)時(shí)存在一些不便。

硬件：未設(shè)計(jì)物理開(kāi)關(guān)，軟件工作邏輯為通電直接進(jìn)入系統(tǒng)或人臉識(shí)別APP。在大量部署情況下，無(wú)法批量啟停設(shè)備，需要對(duì)終端逐個(gè)上電/斷電。

軟件：照片導(dǎo)入和批量導(dǎo)入功能邏輯類(lèi)似，且使用批量導(dǎo)入與照片導(dǎo)入功能時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)掃描外接設(shè)備中所有圖片以供選擇導(dǎo)入的方式篩選圖片不夠便捷，建議添加以文件管理器的方式對(duì)外部設(shè)備內(nèi)容進(jìn)行管理。

軟件：可以加入批量導(dǎo)入和文本預(yù)錄入關(guān)聯(lián)的設(shè)計(jì)，即進(jìn)行文本預(yù)錄入后，批量導(dǎo)入圖片時(shí)可從已錄入的文字信息內(nèi)進(jìn)行選擇和匹配，從而更快地完整個(gè)人信息。

附錄

產(chǎn)品規(guī)格

人臉識(shí)別技術(shù)原理

人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

1. 人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶(hù)在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶(hù)的人臉圖像。

人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

2. 人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī) 干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ) 償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

3. 人臉圖像特征提取：人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱(chēng)人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大 類(lèi)：一種是基于知識(shí)的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。

基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)，其特征分 量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特 征，這些特征被稱(chēng)為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸 出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過(guò)程又分為兩類(lèi)：一類(lèi)是確認(rèn)，是一對(duì)一 進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類(lèi)是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過(guò)程。

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