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大数据分析师如何进行人脸识别分析随着大数据时代的到来，人脸识别技术成为了一个备受关注的热门话题。
作为一名大数据分析师，如何进行人脸识别分析是我们需要掌握的重要技能之一。
本文将介绍大数据分析师在人脸识别分析中的工作流程、所需技能和数据处理方法。
一、工作流程1. 数据采集在进行人脸识别分析前，首先需要采集大量的人脸数据。
这些数据可以包括照片、视频、摄像头实时采集的人脸等。
数据的质量和多样性对分析结果具有重要影响，因此需要确保采集到的数据具有足够的代表性。
2. 数据预处理在进行分析之前，需要对采集到的数据进行预处理，以去除噪声、标准化数据格式等。
这包括调整图像的大小、光照均衡、人脸对齐等操作，以保证后续分析的准确性和稳定性。
3. 特征提取人脸识别的关键在于提取出能够代表特征的信息。
大数据分析师需要运用各种算法和模型来提取人脸图像中的特征，例如颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）等。
4. 模型训练在特征提取之后，需要建立一个人脸识别的模型。
大数据分析师可以使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对提取的特征进行训练。
通过不断迭代优化，使得模型在人脸识别方面具有高准确率和鲁棒性。
5. 数据分析与应用在模型训练完毕后，可以将其应用于实际的数据分析与应用中。
大数据分析师可以利用人脸识别技术进行人群统计、安防监控、身份验证等各种应用场景，并根据需求对数据进行进一步的分析和处理。
二、所需技能1. 数据处理技术作为一名大数据分析师，需要具备优秀的数据处理技术，包括数据清洗、数据转换、数据挖掘等方面的技能。
同时，对于人脸图像数据的处理也需要熟练掌握，例如图像处理、特征提取等。
2. 机器学习和深度学习算法人脸识别分析离不开机器学习和深度学习算法的应用。
因此，大数据分析师需要对这些算法有一定的了解和掌握，能够根据实际情况选择合适的算法，并进行模型训练和优化。
利用人脸识别技术实现客流数据分析的方法人脸识别技术在现代社会中得到了广泛的应用，其中之一就是利用人脸识别技术实现客流数据分析。
这种方法可以帮助商家、企业、公共机构等精确地统计客流量，并从中获得有价值的信息。
本文将探讨利用人脸识别技术实现客流数据分析的方法。
首先，为了实现客流数据分析，我们需要部署一套完善的人脸识别系统。
该系统需要由专业的技术团队来设计和构建，以确保数据准确性和安全性。
其次，人脸识别技术通过摄像头捕捉到店内或公共场所的顾客面部图像，并对其进行分析和识别。
这个过程通常包括以下步骤：1. 图像采集：安装摄像头并调整其位置和角度，以确保能够准确捕捉到顾客的面部图像。
摄像头数量和位置的选择应根据具体应用场景来确定。
2. 人脸检测和定位：通过人脸检测算法，系统可以自动检测到摄像头捕捉到的图像中的人脸，并将其定位出来。
这一步骤的主要目的是准确地提取出人脸图像作为后续分析的基础。
3. 人脸特征提取：通过人脸识别算法，系统可以从人脸图像中提取出一系列特征参数，如人脸的轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等。
这些特征参数将被用于后续的人脸匹配和识别。
4. 人脸匹配和识别：将提取到的人脸特征与已有的人脸库进行匹配和识别。
人脸库中存储了已知身份的人脸特征，如员工、会员等。
系统会将人脸特征与人脸库中的特征进行比对，并输出相应的识别结果和可信度分数。
最后，通过对识别结果的统计和分析，可以获得客流数据及相关的信息。
根据自身需求，可以选择不同的指标进行分析，如客流量、客流趋势、客流区域等。
除了基本的客流数据，还可以利用人脸识别技术实现更深层次的分析。
例如，可以对不同店铺或不同时间段的客流数据进行比较，以了解消费者的行为模式；还可以根据客流数据进行人员调配和优化，提高服务质量和效率。
此外，为了保护用户的隐私，人脸识别系统应遵循相关的隐私保护法律法规，确保顾客的个人信息得到妥善处理和保护。
在实际应用中，人脸识别技术结合其他技术，如物联网、大数据等，可以进一步提升客流数据分析的效果和精度。
基于大数据的人脸识别技术研究随着科技不断发展，人工智能的应用已经成为了各行各业普遍采用的技术。
其中，基于大数据的人脸识别技术更是备受推崇，被广泛应用于安防领域、金融领域、医疗领域等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景和发展趋势三个方面进行探讨。
一、技术原理基于大数据的人脸识别技术是一种通过图像处理和模式识别技术实现的自动识别人脸的技术。
其技术原理主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过摄像头等设备，获取需要识别的人脸图像。
2. 特征提取：利用计算机视觉技术将人脸图像中的特征信息提取出来，例如人脸的轮廓、眼睛、嘴巴等特征。
特征提取可以通过不同的算法实现，例如PCA （Principal Component Analysis）算法、LBP（Local Binary Pattern）算法、Haar特征分类器等。
3. 特征匹配：将提取的特征与已有的特征库进行比对匹配，从而确定该人脸是否为已知人脸。
二、应用场景基于大数据的人脸识别技术在实际应用中广泛应用于以下几个领域：1. 安防领域：在机场、车站、商场等场所，可以通过人脸识别技术对人员进行安全监控和防盗防抢。
2. 金融领域：银行、证券等领域可以使用人脸识别技术对客户身份进行验证，提高财务交易的安全性和准确性。
3. 医疗领域：在医院、药房等场所使用人脸识别技术识别患者身份，以确保患者就诊的准确性和医疗的安全性。
三、发展趋势随着技术的不断发展，基于大数据的人脸识别技术的应用也在不断拓展和深化。
1. AI+人脸识别：人脸识别技术结合人工智能技术，可以实现更加智能化的应用，例如语音识别、自然语言处理、情感分析等。
2. 5G+人脸识别：随着5G技术的广泛应用，5G+人脸识别将成为一种新的趋势，可以实现更加高速、低时延的人脸识别应用。
3. 生物特征识别：在人脸识别技术的基础上，可以结合声纹识别、虹膜识别等多种生物特征识别技术，实现更加完善和安全的身份识别。
总体来看，基于大数据的人脸识别技术在实际应用中已经成为了一种有效的身份识别技术。
大数据分析师如何进行人脸识别分析在大数据时代，人脸识别成为了一项非常重要的技术。
作为大数据分析师，了解如何进行人脸识别分析是必不可少的。
本文将介绍大数据分析师如何进行人脸识别分析的步骤和方法。
一、数据采集进行人脸识别分析的第一步是数据采集。
大数据分析师可以从各个渠道收集到人脸图像数据，这包括但不限于监控摄像头、社交媒体平台、人员管理系统等。
此外，也可以利用爬虫技术从互联网上收集人脸图像数据。
采集到的数据需要经过整理和标注，以便后续的分析和应用。
二、数据预处理在进行人脸识别分析之前，需要对采集到的数据进行预处理。
首先，进行图像去噪处理，以消除图像中的干扰噪声。
然后，进行人脸检测，将图像中的人脸部分提取出来。
接下来，进行人脸对齐，确保提取到的人脸图像具有一致的尺寸和方向。
最后，进行人脸特征提取，将每个人脸图像转化为一组特征向量，用于后续的分析和比对。
三、特征提取与选择人脸识别的关键在于提取和选择有效的特征。
大数据分析师可以利用各种特征提取算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，从人脸图像中提取出具有区分度的特征。
同时，根据实际需求和问题背景，可以选择合适的特征子集进行分析。
例如，可以选择提取人脸的外貌特征、表情特征、纹理特征等。
四、模型建立与训练在完成特征提取之后，需要建立人脸识别模型并进行训练。
常用的人脸识别算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
大数据分析师可以根据实际情况选择合适的算法，并利用标注好的人脸图像数据进行模型训练。
训练过程中需要注意调整模型参数和优化算法，以提高人脸识别的准确性和效率。
五、人脸识别与分析在模型训练完成后，即可进行人脸识别和分析。
通过输入待识别的人脸图像，使用所建立的模型进行识别，得到识别结果。
同时，还可以进行进一步的人脸分析，如性别识别、年龄估计、情绪判断等。
利用大数据分析技术，可以对人脸图像进行进一步的挖掘和分析，提取更多有价值的信息。
人脸识别行业如何利用大数据分析提升识别准确率随着科技的不断进步，人脸识别技术逐渐成为各行各业的热门话题。
人脸识别系统在安全监控、身份验证等领域发挥着重要作用。
然而，人脸识别系统的准确率一直是制约其应用范围扩展的瓶颈之一。
为了提升识别准确率，人脸识别行业开始利用大数据分析技术。
本文将从数据收集、数据清洗、特征提取以及模型训练等方面介绍人脸识别行业如何利用大数据分析提升识别准确率。
1. 数据收集在人脸识别系统中，数据收集是非常关键的一步。
足够的高质量数据可以使得模型更加准确地进行识别。
人脸识别技术利用大数据分析，可以从各个渠道获取到大量的人脸图像数据。
这些数据包括公开的人脸图像数据库、监控视频中的人脸图像等。
通过收集这些数据，并进行组织和管理，人脸识别系统可以有更多的数据进行训练和分析。
2. 数据清洗在进行大数据分析之前，对于收集到的人脸图像数据进行清洗是非常重要的。
清洗数据可以去除一些噪音、重复或者不完整的数据，从而提高数据的质量。
人脸识别行业利用大数据分析技术，可以自动化地对数据进行清洗和筛选，选择出高质量、符合要求的数据进行后续的处理和分析。
3. 特征提取人脸识别系统中的一个核心问题是如何从海量的人脸图像数据中提取出有效的特征。
大数据分析技术可以对收集到的人脸图像数据进行深度学习和特征提取。
通过大数据分析可以发现人脸图像数据中的规律和特点，从而提取出对于人脸识别准确率有益的特征。
这些特征可以包括人脸的形状、纹理、颜色等信息，通过对这些特征进行分析和提取，可以更准确地进行人脸识别。
4. 模型训练在特征提取之后，人脸识别行业利用大数据分析技术，可以通过使用机器学习和深度学习算法进行模型训练。
利用大数据分析技术，可以从大量的数据中提取出规律和模式，然后将这些信息应用到模型训练中。
通过不断迭代和优化，提高模型的准确率。
模型训练的过程需要耗费大量的计算资源和时间，而大数据分析技术可以提供强大的计算能力和高效的算法，从而加速模型训练的过程。
大数据分析师如何进行人脸识别和像处理大数据分析师如何进行人脸识别和图像处理在当今信息时代，大数据分析扮演着至关重要的角色。
人脸识别和图像处理作为大数据分析的两大重要组成部分，对于提高安全性、改善用户体验和优化业务流程至关重要。
本文将探讨大数据分析师如何进行人脸识别和图像处理的相关技术和方法。
一、人脸识别技术概述人脸识别指的是通过采集和分析人脸图像的生物特征进行身份辨识的技术。
大数据分析师在进行人脸识别时，通常需要掌握以下几个关键步骤：1. 数据采集：大数据分析师需要从各种渠道获取人脸图像数据，例如监控视频、社交媒体照片等。
数据的质量和数量对于人脸识别的准确性至关重要。
2. 图像预处理：在进行人脸识别之前，需要对人脸图像进行预处理。
这包括人脸检测、角度矫正、亮度调整等。
预处理可以提高后续特征提取和匹配的准确性。
3. 特征提取：大数据分析师需要使用特定的算法从人脸图像中提取出关键的特征信息。
这些特征可以是人脸的轮廓、眼睛位置、嘴巴形状等等。
4. 特征匹配：在特征提取之后，大数据分析师需要将提取到的特征与已知的人脸特征进行匹配，以确定身份信息。
这通常采用机器学习和模式识别算法。
二、图像处理技术概述图像处理是指通过对图像进行数字化处理，改变图像的外观或提取有用的信息。
大数据分析师在进行图像处理时，可以采用以下方法：1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、锐化等参数，改善图像的清晰度和可视化效果。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行降噪处理，去除图像中的噪声，提高图像质量。
3. 图像分割：将图像分成若干个具有相似特征的区域，以便进行更精确的分析和处理。
4. 特征提取：通过使用特定的算法和技术，从图像中提取出与分析目的相关的特征信息，例如边缘检测、纹理提取等。
5. 图像识别：基于机器学习和深度学习技术，对图像进行分类、识别和目标检测。
这可以应用于许多领域，如医学图像识别、自动驾驶等。
三、大数据分析师在人脸识别和图像处理中的挑战尽管人脸识别和图像处理技术在各个领域有广泛的应用，但在实际应用过程中，大数据分析师面临着一些挑战：1. 大规模数据处理：处理大量的人脸图像和图像数据需要大数据分析师具备高效的数据处理能力。
大数据分析师如何进行人脸识别和像处理大数据分析师如何进行人脸识别和图像处理随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来，人脸识别和图像处理已经渗透到了各个领域。
作为一名大数据分析师，掌握人脸识别和图像处理的方法和技巧，将有助于提高数据分析的准确性和深度，进一步挖掘隐藏在庞大数据背后的信息和价值。
本文将从以下三个方面介绍大数据分析师如何进行人脸识别和图像处理。
一、数据采集和预处理在进行人脸识别和图像处理之前，首先需要进行数据采集和预处理。
数据采集可以通过网络爬虫技术获取大量的人脸图像数据，也可以通过合作伙伴、用户授权等方式获取数据。
而预处理则包括数据清洗、去噪、标准化等操作，以确保数据的质量和一致性。
对于人脸图像的预处理，通常需要进行图像的缩放、灰度化、去噪、直方图均衡化、ROI(Region of Interest)提取等操作，以提高图像质量和后续分析的准确性。
二、人脸识别算法与模型人脸识别是利用计算机技术对人脸图像进行识别和比对的过程。
在大数据分析中，人脸识别可以应用于人群分析、安防监控、人机交互等领域。
在进行人脸识别之前，我们需要选择合适的人脸识别算法和模型。
常用的人脸识别算法包括PCA（Principal Component Analysis）主成分分析、LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析、LBP （Local Binary Patterns）局部二值模式等。
这些算法可以用于人脸的特征提取、维度降低和分类比对等操作。
此外，还可以使用深度学习的方法，如基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的人脸识别模型，使用深度学习模型可以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
三、图像处理技术和应用大数据分析师在进行图像处理时，可以运用一系列的技术和工具。
其中，图像滤波、边缘检测、图像增强、图像分割、图像特征提取等是常用的图像处理方法。
基于大数据分析的人脸识别与表情分析人脸识别与表情分析是近年来快速发展的两个领域，其应用涵盖了许多领域，包括安全监控、人机交互、情绪识别等。
基于大数据分析的人脸识别与表情分析，是一种综合应用了大数据和人工智能技术的方法，旨在通过对大量的人脸图像和表情数据进行分析和挖掘，从中获取有用的信息和洞察。
一、人脸识别的基本原理及应用人脸识别是一项通过计算机技术对人脸图像进行分析和比对，从而实现对个体身份的自动识别的技术。
其主要包括三个步骤：人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配。
其中，人脸检测是确定图像中存在的人脸位置和数量；人脸特征提取是通过对人脸图像中的特征点进行提取和描述，生成一个能够唯一表示该人脸的特征向量；人脸匹配则是将提取到的人脸特征与已有的人脸特征库中的特征进行比较和匹配，确定人脸身份。
基于大数据分析的人脸识别不仅仅局限于个体身份的识别，还可以进行年龄、性别、情绪等人脸属性的分析。
这种应用可以广泛应用于安全监控、自动化门禁、人员身份核验等领域。
例如，在大型活动或重要场所设置人脸识别门禁系统，可以快速、准确地识别出潜在的安全隐患或不法分子，提高安全性。
二、表情分析的基本原理及应用表情分析是通过对人脸图像中的表情进行分析和解读，推测出人的情绪状态或心理活动。
其主要包括表情检测和情绪分类两个步骤。
表情检测是识别人脸图像中的表情特征或动作，如眼睛、嘴巴等部位的变化；情绪分类则是根据表情特征的变化，判断出对应的情绪状态，如喜、怒、哀、乐等。
基于大数据分析的表情分析可以通过海量的人脸图像和表情数据进行训练和学习，从而提高情绪分类的准确性和稳定性。
这种应用可以广泛应用于心理研究、市场调查、用户体验等领域。
例如，在市场调查中，可以通过分析顾客在购物过程中的表情来评估他们的购买意愿和满意度，从而优化产品和服务。
三、基于大数据分析的人脸识别与表情分析的挑战和前景尽管基于大数据分析的人脸识别与表情分析取得了突破性的进展，但仍面临一些挑战。
人脸识别技术中的大数据分析创新随着信息技术的不断发展和智能化应用的推进，人脸识别技术成为了当今社会中广泛应用的一种生物识别技术。
在这一背景下，大数据分析作为人脸识别的重要支撑，发挥着非常关键的作用。
本文将以大数据分析在人脸识别技术中的创新应用为主线，探讨其对于人脸识别技术的进一步提升与发展。
一、背景介绍人脸识别技术是一种通过对人脸图像或视频进行处理、分析和识别，从而完成身份确认等功能的技术。
其主要应用于公共安全、出入口管理、电子支付等领域，为社会提供了更高效、便捷的服务。
而大数据分析，作为一种处理、管理和利用大规模数据的技术手段，在人脸识别技术中有着广泛的运用。
二、大数据分析在人脸识别技术中的应用1. 数据采集与存储在人脸识别技术中，大量的人脸图像和视频数据需要被采集并有效地存储。
传统的人工手段往往无法胜任如此大规模的数据处理任务，而大数据分析技术能够通过分布式存储、云计算等手段，快速、高效地完成数据的采集与存储，为后续的人脸识别和分析提供数据基础。
2. 人脸特征提取人脸识别的核心在于通过对人脸图像或视频的特征提取，构建人脸特征向量，并进行比对和匹配。
大数据分析技术通过人脸识别算法与大规模的人脸数据库进行融合，实现更加准确、高速的人脸特征提取。
同时，通过对人脸特征进行深入分析，大数据分析能够进一步挖掘人脸特征中的潜在信息，为精准识别提供支持。
3. 强化学习与模式识别大数据分析与人脸识别技术的结合，还可以应用于强化学习与模式识别。
通过对大量的人脸数据分析，对人脸特征进行学习和模式识别，从而提高人脸识别系统的自主学习和自适应能力。
这种技术创新不仅可以加快人脸识别的速度和准确率，还可以应对在复杂环境下的人脸识别挑战。
4. 隐私保护与风险控制人脸识别技术的迅猛发展也引发了对隐私保护和风险控制的关注。
大数据分析技术在人脸识别中的应用，不仅可以提高隐私保护的效果，同时也可以对风险进行实时监测和预警。
例如，通过大数据分析，可以识别并防范人脸图像被恶意盗用的情况，从而提升人脸识别系统的安全性。
基于人脸深度信息的人脸识别系统对抗防御方法随着人工智能技术的持续发展，人脸识别技术也在不断壮大。
尤其是在基于深度学习的人脸识别领域，研究人员们为了提高人脸识别的准确性，大量地研究了人脸深度信息的应用。
然而，人脸识别领域也面临着各种针对人脸识别系统的攻击和欺骗，例如伪造人脸，抵抗防御等等。
本文将讨论基于人脸深度信息的人脸识别系统对抗防御方法。
在人脸识别系统中，人脸深度信息在很大程度上对系统的准确性和稳定性有着决定性的影响。
因此，利用深度信息来对抗攻击和欺骗也是一种非常有效的策略。
以下将介绍几种基于人脸深度信息应用的人脸识别系统对抗防御方法。
首先，颜色增强技术是一种最常用的人脸识别系统对抗防御方法。
这种方法通过对人脸图像进行图像增强，可以减少输入图像中的噪声和干扰。
颜色增强技术可以通过改变颜色饱和度、亮度和对比度等参数来增强图像的清晰度和对比度，从而提高人脸识别系统的正确率。
同时，颜色增强技术还可以防止攻击者使用过滤器或扭曲等技术来欺骗人脸识别系统。
其次，使用数据增强技术也是一种有效对抗攻击的方法。
数据增强技术通过提高数据量和质量来使人脸识别系统更加强壮。
数据增强可以利用人脸深度信息来制作图像的多个版本，而且这些版本的信息丰富度不同，可以包含表情、姿态、光照、旋转等变形信息，可以大大增加人脸识别系统的容错率和鲁棒性。
此外，还可以利用人脸深度信息来生成图像的随机噪声，来使识别系统更加鲁棒。
针对人脸欺骗攻击，基于深度信息的人脸识别系统对抗防御方法主要包括两种类型，一类是基于纹理分析算法，另一类是基于对抗性训练算法。
基于纹理分析算法是一种通过检查图像纹理信息来防御欺骗攻击的方法。
欺骗攻击通常是利用人工合成或者合成的人脸图像来骗过人脸识别系统。
这些欺骗攻击的人脸图像的纹理信息通常是不正常的，而真实的人脸图像则有着特定的纹理信息。
基于这个特点，在人脸识别过程中，系统可以利用深度信息来检测图像的纹理信息是否正常，如果不正常，则可以识别为欺骗攻击。
2019年7月点,而工程施工建设不能单一在一个固定场所内进行施工,这就造成了施工生产的流动性。
我国相关法律有明确固规定,禁止将一个项目分解成若干个项目,然后转包给不同的施工单位或者个人。
但是在实践中经常存在转包或者分包的现象,无法保证工程的整体质量和安全性,对人们的生命财产安全造成严重威胁。
为了保证工程质量,必须加大工程监督与管理力度,对通信传输线路施工各个阶段进行监督与管理,一旦发现施工质量问题,必须依照相关规定进行处理。
3结束语近几年,我国通信行业取得较快发展,通信工程建设越来越多,工程项目建设在国家大力支持和推动下得到快速发展。
人们对通信质量的要求越来越高,因此必须加强通信传输线路施工质量的监督与管理工作,在通信线路施工过程中会受到多方面因素的影响,文章从几个角度就当前通信施工中存在的问题进行深入分析,并提出加强通信传输线路施工的质量监督与管理措施,进一步保证工程建设质量。
参考文献[1]郑大永,郑宏剑.从电力上网到“光辕电”接入综述———宽带接入有新军[C]//四川省通信学会二零零四年学术年会论文集(二),2018. [2]朱弟雄,刘延辉,姚长清.大跨距OPGW光纤复合架空地线在电力系统中的应用[C]//第三届中国光通信技术与市场研讨会论文集,2018. [3]马步庄,徐平,彭国勋.托盘国家标准的应用探析[C]//自主创新实现物流工程的持续与科学发展———第八届物流工程学术年会论文集, 2018.收稿日期：2019-6-21作者简介：田仁海(1981-),男,贵州绥阳人,通信工程师,主要从事通信工程建设管理工作。
基于人脸识别的大数据分析技战法刘晓春（佳都新太科技股份有限公司，广东广州510630）【摘要】随着科学技术的发展，人脸识别技术日渐成熟，越来越多地被应用到公共安全和智能安防领域，推动了平台城市的发展。
但城市中摄像机数量的增多，所采集到的视频资源也呈现爆炸式的增长，如何合理、高效地利用这些视频资源，为智慧公安的发展提供有力的支持，是相关工作者需要解决的难点。
本文简单阐述了人脸识别技术发展的现状，对大数据分析技战法在人脸识别中的应用深入分析，为相关工作者提供参考借鉴。
【关键词】人脸识别；大数据分析；视频监控【中图分类号】TP391.41【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）07-0085-021引言随着人们生活水平的提高,对安全的关注度也越来越高。
为了保障城市的安全,智能安防技术的应用日渐广泛,城市的各个角落随处可以看到监控安防的影子。
但与此同时也产生了大量的监控视频数据,如果不能有效地对大数据进行分析处理,势必影响智慧城市安防的效果。
因此,研究分析基于人脸识别的大数据分析技战法具有重要的现实意义。
2人脸识别技术概述2.1人脸识别技术的含义所谓人脸识别技术,就是根据人的脸部特征信息,对其身份进行识别的一种生物技术。
在日常生活当中,主要是利用摄像机等终端设备对一定范围的区域内进行信息采集,让采集到含有人脸的图像或者视频时,可以对人脸进行跟踪、监测和分析,并对比大数据库中的信息,完成人脸的识别。
该项技术不仅可以完成一对一的身份验证,而且还能实现一对多的身份识别,被广泛地应用于交通、银行、安防以及公安等领域。
2.2人脸识别技术的优势相比较指纹、DNA、语音识别等其他类别的身份识别技术,人脸识别技术在实际应用过程中具有以下优势:(1)在对人类进行识别过程中,相比较传统的指纹、声音以及DNA等识别技术,人脸识别依靠的是摄像头所采集到的人脸照片,更加直观、准确的可以看到人的特点。
(2)在对目标人进行识别的过程中,人脸识别不会接触到目标者,目标在毫不知情的情况下,且无需其主动配合,就可以完成对其身份的验证。
这一点更有助于提高城市的安全监控水平。
当然,在实际应用过程中,人脸识别技术还存在一些难点,例如基于理论上,人脸识别技术的精准度要远远低于指纹、DNA等识别技术,很容易受到摄像终端设备的性能、光照环境、拍摄的角度以及遮挡物等因素的影响。
3基于人脸识别的大数据分析技战法特点当前,我国的人口基数超过14亿,也就意味着具有身份信息的数码照片数据接近14亿。
同时每天我国各大中小城市中运行的监控摄像机超过数百亿个,每天产生的视频数据也是海量。
因此,在人脸识别技术实际应用过程中,还具有以下特征:3.1数据信息量大对于大数据而言,不意味着数据量的庞大就是大数据。
以目前公安部门掌握的身份证人员数码照片数据为例,虽然从数量上来看,数据量十分庞当,但是采用传统的抽样调查方式,也能实现对这些数据的分类管理。
人脸识别技术的应用过程中,不仅包含了二代身份证的数码照片信息,还包括了在逃人员基本身份信息、出入境证件人员信息、旅馆酒店的住宿信息等。
这些信息不仅在数量上庞大,而且种类繁多。
因此,若想有效地实现人脸识别,就必须现有的已知人员的照片数据信息进行整合,搭建全面的人脸识别数据库,为人脸识别技术的有效应用提供基础。
3.2数据的多维度在人脸识别过程中,不仅包含了相关的照片及人员信息,如姓名、性别、出生日期、籍贯等,而且还需要对相关人员的日通信设计与应用852019年7月常生活等信息进行关联,从而提高人脸识别的质量,满足公安系统、商业系统的需要。
尤其是公安系统在进行案件侦破的过程中,通过拓宽数据源的维度,可以进一步完善人脸识别数据库的信息,提高人脸识别技术的识别准确性。
3.3全面性特点数据库信息的全面性决定了人脸识别技术的应用质量。
以公安机关为例,在应用人脸是被技术时,其内部不同的部门和警种,所掌握的人员数据库信息也不尽相同,导致各自的数据库都具有一定的局限性,难以充分发挥人脸识别技术的特点。
如果能够实现公安系统内部的数据整合管理,在完善了人脸识别数据源的同时,也整合了公安系统内部的数据库信息,有助于打破传统公安地区之间的数据壁垒,进一步为公安系统打击违法乱纪分子提供有力的技术支持,帮助公安机关在案件侦察过程中更快速、精准的锁定犯罪嫌疑人。
4基于人脸识别的大数据分析技战法具体应用基于人脸识别的大数据分析技战法在实际应用过程中,可以划分为两部分,一部分为与人脸特征相关的数据信息,另外一分部为人脸的检索。
前者可以采用ElasticSearch 来实现数据的存储,后者则主要是利用人脸识别引擎,对Elastic 鄄Search 所存储的数据信息进行检索,将符合目标要求的人脸特征及图片进行识别,并将所判定的结果返回给计算机,进一步的开展数据分析。
当针对静态人脸进行检索时,可以利用zookeeper 对静态数据库当中的信息以及人脸识别引擎进行管理,实现N 个静态库查询节点的路由问题,完成横向扩展。
当针对动态人脸进行检索式,则是利用ElasticSearch 数据库,对与之相关的人脸特征进行检索,并传递给人脸识别引擎进行对比的分析。
技战法的具体应用示意图如图1所示。
4.1人脸检索技术设计在对ElasticSearch 所存储的人脸特征数据库进行检索时,可以基于以下三种场景完成检索任务:(1)动态人脸1:N :即在进行检索时,根据用户的自动以输入条件来决定人脸特征库与对比的人脸比例。
例如在进行驾驶员人脸动态检索时,就是通过对特定的驾驶员人脸进行大数据的检索分析。
(2)动态人脸N :N :同样基于用户自定义的条件完成检索任务,主要是用于模糊对比查询。
例如需要对指定范围内的车辆好牌进行检索,来判定车辆是否属于黑车时,就是N :N 的检索模式。
(3)静态人脸1:N 或N :N :相对而言这种情况下人脸特征库处于较低的变化频率下,一天或者几天都不会产生变化。
通过在人脸识别引擎中建立触发条件,来对人脸进行触发式的或者频次分析的检索。
4.2人脸N ：N 比对检索设计该种大数据分析技战法的应用流程如下所示:(1)首先在系统中建立一个空白的人脸库。
(2)针对一个人的脸部特征与当前的人脸库进行检测,如果在库中没有相对应的匹配人脸,则将此人脸记录到人脸库当中,并建立与之相关的人脸编号。
如果检索到了匹配的人脸,那么记录属于这个人的人脸编号。
依次进行,完成对N 各人脸的循环检测。
(3)对以上N 个人脸检索所得人脸编号进行结果输出。
4.3驾驶员人脸检索设计(1)设定一定的时间、区域范围等条件,对所有出现的人脸信息进行查询,并将人脸的特征以及相关记录列入到表格当中。
(2)根据所列入的表格,以及目标人脸照片,利用人脸识别引擎对人脸进行对比分析。
(3)根据对比分析的结果输出人脸对比值以及记录等信息,将驾驶员的人脸检索结果反馈给相关部门。
4.4涉案人员串并案分析设计在对涉案人员串并案进行人脸识别过程中,首先需要结合人脸检索的要求,将相关条件输入到数据库中完成所有符合条件人脸信息的调取;然后根据所调取的结果与目标人脸信息进行对比分析检索,并最终将所见所得到的结果反馈给相关部门,验证信息的正确性,完成对涉案人员串并案检索。
4.5黑车分析设计(1)确定黑色的判定的条件,将副驾驶员记录数且副驾驶员人数大于N 的车辆判定为黑车,并将此条件输入到数据库当中,对所有符合条件的人脸信息进行检索,并反馈包括人脸特征、驾驶员信息以及车牌号码在内的数据。
(2)根据所得的车牌号码进行分组,得到车辆的相关记录信息,并对副驾驶角色记录低于N 的车辆进行提出。
(3)针对所有的目标车辆对其每天的副驾驶人脸特征采用动态N :N 的方式进行人脸识别,如果检索到的人脸数低于N 个,则判定此车辆非黑车,从数据库中剔除;如果检索到的人脸数高于N 个,则判定此车辆为黑车,返回相关结果及车辆相关信息。
5结束语综上所述,随着科学技术的发展,推动了人类社会的进一步发展。
在公安领域,基于人脸识别的大数据分析技战法,充分利用了计算机的强大处理能力,有效地提高了公安行业的工作效率和工作质量。
因此相关工作者必须重视该项技术的研究与应用,不断引入先进的科学技术,推动公安行业由人防向技防的转变,为城市居民打造一个温馨、安全的居住环境。
参考文献[1]佚名.侦查视角下人脸识别技术应用研究[J].山东警察学院学报,2018,30(6):54-59.[2]王海洋,王宁,朱专专,等.基于人脸识别的智能大数据处理系统的研究[J].科技创新与应用,2017(15):49.[3]高青,向南刚.大数据环境之下基于人脸识别的安全系统分析[J].科技传播,2015,7(13).收稿日期：2019-5-29图1人脸检索导向识别示意图通信设计与应用86。
