2022年ATM机视频监控中人脸研究技术应用.docx

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1、精品学习资源ATM 机视频监控中人脸分析技术的应用关键词： ATM 机视频监控人脸分析技术【安防学问网】从智能前端DVR的人脸检测和反常人脸判别，到分布式网络环境下的元信息储备和后端人脸安全认证，人脸分析技术形成了一系列以人脸为生物特点对象的技术集合；对于视频监控产业链中的设备商们来说，智能视频分析中的人脸技术已经成为了在ATM 机视频监控领域划分市场占有率的重要选项；视频监控的目标是为真实世界里的人们供应安全保证；在大范畴视频监控的应用场合，人脸信息可以对已经跟踪锁定的目标做进一步的特点提取；从而挖掘出与目标的生物特点相关联的元信息，更加有效地传输和储备监控到的视频记录，进而为事后分析供应智

2、能化的视频检索和回放定位；在局部空间的监控场合如门禁系统、 ATM机安全防范系统等 ，人脸信息将直接作为判别的依据，对候选目标的身份和与人脸相关的反常行为进行监测和识别；人脸分析技术在 ATM 机领域的应用需求ATM 机是银行及其它社会组织向银行卡客户供应电子钱变现、转帐、交费等个人金融服务的便利服务设备；随着ATM 机机具功能和ATM 网络机制的不断完善，已经逐步成为个人金融服务的重要终端，起到延长银行营业网点个人金融服务的作用；ATM 机在增加使用者服务便利性的同时也为银行业带来了相当可观的利润；不过，尽管它有很多的优势，但因其不易治理、点位多且分散等因素的存在，往往成为犯罪案件高发的区域

3、，以 ATM 机为中心的安全防范显得特殊迫切；实际中， ATM 机安全防范主要实行“以技防为主导，以物防为基础，以人防为补充”的策略，在ATM 机四周除有部分保安人员外，其自身仍设有实体安保措施；“物防”方面，如接受加厚钢板做ATM 机身、穿墙式 ATM 机就在墙体浇筑钢筋；键盘处增加拱盖 防止犯罪分子加贴假键盘；插卡口增加绿色卡口防止人为加装假读卡器；为客户供应独立的操作空间；加装自动语音安全提示系统等；随着现在高科技犯罪大事越来越多，物防在某些时刻并不是特殊管用，而技防就可从根本上解决这方面的难题； “技防”泛指一切接受工程技术实现安全防范的手段和方法，如常见的用烟雾报警器探测火灾隐患，用

4、红外、微波等探测技术的区域入侵检测等；在ATM 机自助银行安装的视频监控系统属于技防的范畴，只是对于传统的视频监控，视频数据的采集和储备由技防自动欢迎下载精品学习资源完成，而识别视频中发生的各种目标和反常大事仍是依靠人防；要真正实现以技防主导的ATM机视频监控，必需接受智能视频分析技术为核心的新 一代产品；以人脸为监控对象的生物特点识别技术是ATM机实现智能分析的重要手段， 它包括人脸检测、人脸跟踪、人脸反常特点识别、人脸验证等；人脸分析技术可以最直接地猎取交易过程中人的身份信息，变被动防范为主动防范；同时，人脸分析技术作为信息关联应用的结点，仍能与其它基于视频的智能行为识别技术相互协作，成为

5、真正的ATM机“爱惜神”；本篇文章来源于:安防学问网 人脸分析技术在 ATM 机领域的应用作为身份验证的手段当使用者在 ATM机上进行交易时，用从视频中捕获到的人脸模式作为一种验证身份的模态，可以免除使用者遗忘密码的苦恼，仍可以有效防止冒领、盗取的大事发生；假如再协作传统的密码方式以及其它非物理接触型生物特点识别方法如声纹识别 ，就可以构成具备多模态身份验证系统的智能ATM 机，使自助银行的信息安全系数成倍增长；当有人脸进入视频监控场景中时，智能ATM 机第一检测并自动跟踪人脸目标；通过双眼锁定功能，快速将人脸模式猎取快照 ，并且经过随后的灰度规范化和几何规范化处理，为基于人脸识别的人脸认证做

6、好预备；实际中的应用策略是：当合法的账户用户第一次在 ATM 上自行注册成功后，户主的人脸信息便被加密且储备至银行数据库和使用者的银行卡中；当任意一个人脸显现并接近ATM机的视频场景中时，第一应当被智能系统检测到和跟踪，然后参与人脸识别引擎对使用者身份的验证，判定待识别ATM 操作者是否为银行卡户主本人；这个策略可以归纳为如下的业务描述；(1) ATM 机通过内置摄像头采集使用者的人脸图像，以及背景中的和在当前持卡操作者后面排队的人的人脸图像；(2) 通过人脸检测引擎的预处理，区分并提取出当前持卡操作ATM机的人的人脸区域在尺度上是最大的，且应当通过人脸模式的活体检验，将其传输至负责身份验证的

7、人脸 识别引擎；(3) 读取出储备在待操作的银行卡中的人脸特点模板数据，并利用系统预先设置的解密算法对数据进行解密，将其传输至人脸识别引擎；(4) 通过人脸识别引擎，将所采集到的待识别的人脸特点与储备在银行卡中的特点模板信息进行比对和识别，验证当前持卡操作者的身份；(5) 判定当前的 ATM持卡操作者是否为银行卡户主本人：假如是本人，就可以进行正常取款；否就，银行和ATM 将依据具体情形触发相应的预警机制：a、如当前持卡操作者不是户主本人，就发送手机短消息至户主本人以及户主事先登记的紧急连络人的手机号码，提示其在此时此地ATM 上发生了来自非户主本人的ATM和银行卡操作； b、启动户主预先设置

8、的非本人取款限额等账户功能；c、银行依据使用者回馈信息判定是否进行预警和干预措施，例如，冻结、挂失、甚至报警等；在实际业务的应用中，有几点对于有用成效至关重要；第一，由于站在ATM机前面的人与摄像头不是主动协作的，因此智能ATM机必需通过鲁棒的人脸检测和跟踪算法保证在连续的时间段内对场景中可能显现的多人脸进行锁定，即要求算法对场景内的目标具备连续性和唯独性的跟踪性能；在这个环节上，跟踪的鲁棒性往往是划分各个厂家产品性能的重要缘由；其二，从多人脸中区分出来的取款者的人脸，要进行人脸活体检测，以解决实际 ATM机交易过程中显现的欺诈行为；只有被检测算法确定是活体的人脸图像，才选择接近正面端正且清晰

9、的人脸样本上传至网络的后端；这两方面都是对智能算法提出的要求，对场景欢迎下载精品学习资源中的人没有约束限制，所以假如智能分析设备的供应商接受算法性能较差的、或对场景要求过于理想化的算法来承担这个业务，必将导致实际的应用成效极差，工程的实施困难重重，用户也失去对这项技术的信心；其三，由于上传的人脸样本在网络后端是用于对取款者的身份进行识别，所以传来的人脸样本仍要经过基于关键器官特点如嘴巴、鼻尖、瞳孔位置 的配准；配准过程是全自动的，无需人工干预，配准的精度直接影响人脸识别的正确率；人脸配准的实时性也是关系到系统识别响应时间的重要因素，因此必需在运算精度和运算时间上选择平稳得最好的算法；这种应用策

10、略所包含的自动人脸分析功能依靠的是完整的身份识别技术，难度也是最大的；从核心技术看，上述业务所需的科研成果已进入到有用化阶段，智能分析设备的供应商需要做的就是寻求与切实供应上述技术的单位的有效合作，或自己正确把握真正的核心技术；本篇文章来源于:安防学问网 作为安全大事的主动防范客户在 ATM机上进行交易的时间是抢劫犯罪最简洁发生的时候；对这种刑事犯罪行为进行主动防范的最有效措施就是对交易过程进行全程监控，一旦发觉跟踪的人脸模式发生反常；如取款者戴墨镜或蒙面操作ATM 机、偷窥取款者的操作，智能ATM 机便认为有潜在的威逼行为存在，从而触发相应的预警机制；这就是所谓的“场景中的反常人脸检测技术”

11、，可以基于面部特点或者表情的变化对行为进行识别；这个策略可以归纳为如下的业务描述；(1) ATM机通过内置摄像头采集到包含人脸目标的图像帧，该图像帧内既包括当前ATM 操作者，也包括背景中和当前ATM 操作者身后的人的人脸；(2) 由行为监测引擎从所采集到的整幅图像帧中检测到符合尺度范畴的人脸，进行并发跟踪定位；同时，系统可将操作者身后的情形以图像的形式实时地通过ATM 屏幕显示给当前 ATM 操作者；(3) 通过模式分类，判定所跟踪的各个人脸目标是否属于系统预先定义的危险和可疑行为，包括： a、对于取款者的人脸，判别ATM 操作者戴墨镜、口罩、围巾、头盔等物有意对脸部进行遮挡的行为；b、对于

12、非取款者的人脸，判别窥探ATM 机取款者操作的行为；(4) 对于正常行为，系统连续进行监测；如发觉系统预先定义的危险和可疑行为，就银行和 ATM 机将依据具体情形触发相应的预警机制：a、语音提示操作者除去面部的遮挡物； b、提示操作者身后发生威逼，语音报警提示；c、暂停 ATM 服务；这种应用策略所包含的自动人脸分析功能依靠的是对人脸反常特点的提取和识别，是不涉及身份验证的轻量级技术方案；但具有讽刺意味的是，由于学术界对反常人脸的检测和判别相比人脸识别关注得少得可怜，导致这项技术的应用在实际中很难取得中意的效 果；从技术角度分析，由于反常人脸显现在场景中时缺乏完整的人脸模式，所以识别算法只能在

13、局部的人脸器官的检测上寻求出路如图 2，这本身就增加了误识别的几率；试想假如以人脸上的嘴这个器官为检测对象，接受与人脸检测类似的基于统计学习的分类器，我们更难把嘴和类似嘴特点的模式很好地区分开；统计方法通常是在场景中查找嘴、眼睛等 模式，但是假如显现在ATM 机前的反常人脸假如把眼睛和嘴都遮挡住，分类器将无法发觉那些学习时记住的模式；实际工程中，关于这项功能发生误报和漏报的记录是最严肃的；缘由大致为目前大部分厂商接受的算法都具有相当的权宜性质，如为了完成客户提出的这项要求没有深化就专题进行争论，而是默认显现在ATM 机前的运动目标 基本是头肩序列 就是人脸，然后假如长时间检测不到正常的人脸模式

14、就认为是反常人脸，这种肤浅的欢迎下载精品学习资源工程做法必定致使在实际的场景干扰下检测率大大降低；网络环境下，“人脸分析”视频监控的解决方案具备人脸分析的网络化ATM 机视频监控人脸分析技术作为一个功能外挂程序，可以有效地提升网络环境下视频监控的智能化水平；在升级版的解决方案中，通常从视频源采集原始信号开头，将主动防范功能放在前端的智能终端机上 通常指带网传功能的嵌入式硬盘录像机NVR 、或高清 IP 摄像机 ，而把识别、比对和认证的功能放在后端的服务器上；由于后端的核心运算复杂度比前端来得大，并且由于后端仍要处理海量的数据库搜寻和响应多路的并发拜望，所以服务器的选型通常用廉价的PC 服务器构

15、成松耦合集群的模式；为了进一步提高运算速度和系统的牢靠性，储备和运算会接受分布式；在网络的频宽 成本逐步降低的趋势下，人脸分析技术将在网络视频监控中得到更加广泛的普及应用；以 人脸分析技术在ATM自助银行监控中的应用为例，显示了网络的拓扑结构；图中的“网络”在现阶段指专用IP 网络，随着网络技术和IT 商业模式的进展，将来仍会包括更加广泛的互联网 如在云运算的体系结构下；分布式的网络环境有利于物理上的可伸缩性部署和规律上的集中治理；在升级版的解决方案中，传统的视频数据可以建立独立的索引，与视频数据关联的元信息被单独储备；作为功能上的扩展，不同类型的元信息如场景中目标的行为特点、现场说话人的声纹

16、特点可以形成不同的数据模型储存在数据库中；本篇文章来源于:安防学问网 在基于分布式的网络环境下，当符合录像条件时，智能终端机设备先把视频源的数据压缩 成码流，然后以TCP/IP 流的形式传到视频数据库中储备起来；人脸分析的结果被描述成结构化的元信息，打包后传输到服务器端，由中继数据储备中介软件把它们装入多模型大事 数据库；当客户端有检索要求的时候，服务器端的检索服务中介软件把提交的请求说明成 符合特定文法结构的查询命令，第一在大事数据库中找到最匹配的大事描述记录，然后再 通过关联技术从对应的视频数据数据库中提取压缩的视频片段，以备回显见图 3；欢迎下载精品学习资源基于信息的智能化描述，在治理平

17、台上可以便利地拓展各种应用层的服务，如客户端能够依据场景的属性人的面孔、汽车牌照等对视频内容进行搜寻与分类，或是基于查询的语义约束向从服务器端供应更加安全的VOD 点播视频流和视频数据下载服务；局域网环境下ATM 机警能银行的人脸安全认证人脸特点具有良好的排他性，完全可以作为一种有效的身份验证的手段；在不与公安系统的数据库互联的情形下，银行系统自己完全可以在局域网环境下爱惜一个内部的人脸安防治理平台；平台上可以治理着四种人脸数据库，即热心访客数据库、银行卡客户主要数据库、黑名单数据库、访客人脸样本池；当本行所属的ATM 机上发生交易时，对人脸进行安全认证的工作流程如下见图 4；欢迎下载精品学习

18、资源(1) 作为智能前端的硬盘录像机直接通过人脸检测、人脸跟踪和人脸姿态估运算法，抓拍正面端正的人脸，然后进行反常人脸的分析；对于符合恶意损坏ATM机特点的犯罪分子，智能前端把此人脸样本上传至治理系统的黑名单数据库中；在有“人脸身份认证”的需要时，作为基础参考信息；(2) 对于每一个来ATM 进行业务交易的访客，作为智能前端的硬盘录像机都会通过人脸检测、人脸跟踪和人脸姿态估运算法，抓拍正面端正的人脸，并把此样本上传至治理系 统的访客人脸样本池，对每一个样本赐予一个序号的标识；(3) 对于经常光顾ATM 的访客，可以在访客人脸样本池的范畴内用聚类技术得到一类人脸集合，其对应的人脸样本可以从访客人

19、脸样本池导入到热心访客数据库；对于不经常光顾 ATM 的访客，过一段时间他 她的人脸样本就会从访客人脸样本池中删除，人脸样本池始终保持着更新的状态；(4) 人脸身份认证：在银行系统的后台客户端，当基于高性能服务器的人脸识别引擎开启时，可以从以下四个方面来着手实施； 实时分析把访客人脸样本池中最新追加的人脸正在与 ATM 进行交易 与黑名单数据库中的人脸样本进行一对多比对，识别出在当前是否有高危访客造访；一旦发觉此人显现在黑名单数据库中，将马上给出报警联动； 实时分析把最新追加的人脸正在与 ATM 进行交易 与银行卡户主数据库中的人脸样本进行一对多比对，识别出在当前是银行卡的户主在进行交易；一旦

20、发觉交易人非户主本人，将马上依据触发预警机制； 非实时分析把访客人脸样本池中的人脸与黑名单数据库中的人脸样本进行多对多比对，识别出在近期是否有高危访客造访；一旦发觉有黑名单数据库中的人显现，将给出预警提示； 非实时分析把热心访客数据库中的人脸与银行卡户主数据库中的人脸样本进行多对多比对，识别那些经常光顾ATM 、且交互业务达到确定数额的 此信息来自于银行的业务信息系统 访客；赐予他 她们 VIP 银行卡户主的标识；结语欢迎下载精品学习资源人脸分析技术是智能视频分析技术的重要组成部分；随着视频监控行业自身的不断演化，无论是传统的设备供应商仍是治理平台软件的开发商，人脸的智能分析技术可以提高其产品的技术含量，削减与竞争对手的同质化；可以说，视频智能分析中的人脸技术在ATM 机视频监控中已经成为了划分市场占有率的重要选项；随着这项技术的逐步成熟，视频安防监控将会在网络传输和内容储备上更加有效和安全；欢迎下载