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    安防人脸识别应用分类

    放大字体  缩小字体 发布日期:2016-07-15  浏览次数:9423
    核心提示:本标准由全国安全防范报警系统标准化技术委员会人体生物特征识别应用分技术委员会提出并归口。 本标准起草单位:中国科学院自动化研究所,山西省公安厅,北京中科奥森数据科技有限公司,清华大学,公安部第一研究所,广州像素数据技术股份有限公司,国防科技大学。
    安防人脸识别应用分类
    1 范围
    本标准规定了安防系统的人脸识别应用分类划分的准则。
    本标准适用于安防系统中人脸识别应用的分类、管理和信息交换,并为人脸识别应用系统的开发、应用和管理提供一个分类依据和方法。
    2 规范性引用文件
    下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

    GA/T 893-2010  安防生物特征识别应用术语

    3 术语和定义
    GA/T 893-2010界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
    3.1
    配合 cooperative
    用户知情情况下,通过主动调整姿势、表情、配饰、行进路线等方式力图通过人脸采集识别以获得身份授权。
    3.2
    非配合 non-cooperative
    用户无主动配合意识状态下的人脸采集识别。
    3.3
    多对多比对 many to many matching
    将输入的视频序列或多张人脸图片与数据库中的若干人脸特征进行比对,返回相似度较高的人脸图片对。
    3.4
    动态采集 dynamic acquisition
    对移动中的目标人进行人脸图像采集的过程。
    3.5
    静态采集 static acquisition
    对静止状态下的目标人进行人脸图像采集的过程。
    3.6

    人脸活体检测 face liveness detection

    检测人脸图像来自活体或假体的过程。
    3.7
    人脸防伪 face anti-spoofing
    能够抵御人脸照片、视频或者人脸面具等的仿冒攻击,通常通过人脸活体检测实现。
    3.8
    值守 monitoring
    对人脸识别过程的人工监管。
    4 应用分类
    人脸识别应用,按采集方式分为静态采集和动态采集;按比对方式分为人脸确认、人脸辨认和多对多比对;按被识别人配合要求分为配合和非配合;按对假体攻击的防伪要求分为有防伪和无防伪;按管理值守要求分为有值守和值守。
    基于采集方式、比对方式、配合要求、防伪要求和值守要求五类要素对人脸识别应用进行分类,共分为七大类,如表1所示,其中列举了行业应用示例。
    应用类别
    类别名称
    采集方式
    比对方式
    配合要求
    防伪要求
    值守要求
    应用举例
    静态采集
    动态采集
    人脸确认
    人脸辨认
    多对多比对
    配合
    非配合
    有防伪
    无防伪
    有值守
    无值守
    第一类
    人证合一
    现场验证
    -
    -
    -
    -
    可选
    -
    1.1银行柜台业务办理
    1.2社保实名认证
    1.3场馆安保
    第二类
    人证合一
    远程验证
    -
    -
    -
    -
    -
    -
    2.1银行、证券、网购账户远程开户
    2.2社保网络实名认证
    2.3远程教育学生考生认证
    2.4征信报告自助打印
    2.5 ATM取款机
    第三类
    静态配合式身份辨认
    -
    -
    -
    -
    可选
    -
    3.1无卡门禁考勤
    第四类
    动态配合式身份辨认
    -
    -
    -
    -
    -
    -
    -
    -

    4.1无障碍通道人脸识别系统

    第五类
    非配合式
    身份辨认
    -
    -
    -
    -
    -
    -
    -
    -
    5.1VIP会员、客户识别迎宾服务
    5.2黑名单人员识别监控
    第六类
    批量比对
    -
    -
     
    -
    -
    -
    -
    -
    -

    6.1 多个人脸库的交叉比对、身份证查重

    第七类
    其他应用
    其他组合
     
     
     
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