人脸识别系统在银行atm机应用简介行业背景
近年来，随着自助银行和atm机使用量的不断上升，自助银行和atm机的安全隐患问题也越来越严峻。但是，目前自助银行、atm 机的安全防范普遍采用硬盘录像机的监kon方案，这种方式存在着实时功能差、监kon录像易蒙蔽、单纯依赖人工、无联动报警等局限性，广大储户、银行仍面临着财产遭受巨大损失的问题。
为解决这一系列问题，人脸识别系统和智能行为分析技术提供了一个非常好的解决方案---银行atm机智能视频监空报警系统。 系统概述
在现有银行atm机的硬盘录像机的视频监空系统的基础上，利用领现的人脸识别系统、行为分析技术，监空并自动判断各种atm机的不法行为，做出智能化的处理。一方面对采集的人员视频进行人脸分析，防止蒙面伪装取款等不法行为，另一方面对整个取款机周围情况进行监空，防止人员尾随作案现象。同时，对系统自身的安全性进行智能化控制，保证系统稳定地监空客户取款的整个过程以及保证银行的声誉。
人脸识别在应用中的挑战
从实际测试来看，用户的预期与当前的技术水平之间的差距还是比较大的。人脸识别技术在动态监空应用中面临的压力实际上也比较大。
1.用户希望正确报警率要求高。而现实是理论上来说必须接受高误报率。在技术方面，要达到高正确报警率，可以通过降低阈值来实现，但是降低阈值的代价是：高误报率。为了达到95%正确报警率，很多算法可能会产生300%或更高的误报率。
2.用户希望监空库足够大，往往要求数万或几十万，甚至上百万的监空名单，希望能捕到“大鱼”。现实是库容量大就必须接受高误报率。
3. 用户希望大规模成网建设，能够勾画出监空人员的活动轨迹。 现实是必须高投入，重新建专用网络和相关硬件。
4. 用户希望尽量使用目前的监空设备(摄像机和网络)。 现实是现有的摄像机清晰度不够，图像质量差，用于场景监空
5. 用户希望少产生误报甚至不产生误报。 现实是这样就必将损失正确报警率和减少空库容量，与用户的想法相违。
6.光照问题
面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监空区域内各个位置的光照都不同。
7. 人脸姿态和饰物问题
因为监空是非配合型的，监空人员通过监空区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等的各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。
8. 摄像机的图像问题
摄像机很多技术参数影响视频图像的质量，这些因素有感光器(ccd、cmos)、感光器的大小、dsp的处理速度、内置图像处理芯片和镜头等，同时摄像机内置的一些设置参数也将影响视频质量，如曝光时间、光圈、动态白平衡等参数。
9.丢帧和丢脸问题
需要的网络识别和系统的计算识别可能会造成视频的丢帧和丢脸现象，特别是监空流量大的区域，由于网络传输的带宽问题和计算能力问题，常常引起丢帧和丢脸。
关于人脸识别的市场情况怎么样呢？
人脸可以分为多少类呢？
取决于所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少类，而这些类别之间的区别是非常细微的。由此可见人脸识别问题的难度。
更不要提，这件事还要受到光照，角度，人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用在日常生活中，大部分人只能在科幻电影中接触人脸识别了。
傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念
一些不太被人熟悉的事物，经常会伴随着大量的概念混淆。
比如对西方宗教不太了解的国人，可能搞不清楚为什么有些人信上帝但不信耶稣；都是在教堂工作的大叔，为什么有些要禁欲，有些却能结婚。
而人脸识别作为一个新事物，也伴随着大量的概念混淆，而分清这些概念，对于理解人脸识别还是比较重要的。
人脸检测与人脸识别
完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。
所以你可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。
人脸检测步骤从一张图中获得人脸的位置和大小，并将该部分图像送给后续步骤，包括：人脸部件点定位，人脸图像的对齐和归一化，人脸图像质量选取，特征提取，特征比对。所有步骤完成后，才能得知该人脸的身份。
当然，我们也可以单独使用人脸检测功能来完成某些应用，比如当前大部分照相机，及手机摄像头都有人脸检测功能，可以自动获得人脸位置，从而对图片作一些自动调焦和优化。甚至对人脸做一些初步的判断，比如性别、年龄，甚至颜值。
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