GB/T 31488-2015安全防范视频监控人脸识别系统技术要求 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• GB/T 31488-2015
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店铺： 广通建筑科技图书专营店

出版社： 中国标准出版社

ISBN：GBT314882015

商品编码：10113185770

包装：01

开本：04

出版时间：2015-12-01

GB/T 31488-2015 安全防范视频监控人脸识别系统技术要求 【标准编号】 GB/T 31488-2015 【标准名称】 安全防范视频监控人脸识别系统技术要求 【英文名称】 Technical requirements for face identification of video surveillance in security systems 【出版单位】 中国标准出版社 【中标分类】  >  >  【ICS分类】 13.310 【代替标准】   【发布部门】 国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会 【归口单位】 全国安全防范报警系统标准化技术委员会 【起草单位】 北京中盾安全技术开发公司、公安部diyi研究所、中国科学院自动化研究所、北京海鑫科金高科技股份有限公司、中国科学院计算技术研究所、北京数字奥森科技有限公司 【计划编号】 20090055-T-312 【发布日期】 2015年5月15日 【实施日期】 2015年12月1日 【出版日期】 2015年12月 【开本页数】 16 开 / 16 页 【标准定价】 18.00 元

相关公告

 [2015-5-15]

内容简介   引用标准

本标准规定了安全防范视频监控人脸识别系统的基本构成、功能要求、性能要求及测试方法。  本标准适用于以安全防范为目的的视频监控人脸识别系统的方案设计、项目验收以及相关的产品开发。其他领域的视频监控人脸识别系统可参考使用。

《智能监控与人脸识别技术在公共安全中的应用》 引言 随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域的应用日益广泛，其中，智能监控与人脸识别技术的发展尤为引人注目。这些技术不仅极大地提升了公共安全的管理水平，也为社会治理带来了新的思路和方法。本书旨在深入探讨智能监控与人脸识别技术在公共安全领域的实际应用，剖析其核心技术、发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势，为相关从业人员、研究学者以及对该领域感兴趣的读者提供一份全面而深入的参考。 第一章 智能监控技术概览 本章将首先介绍智能监控技术的概念、发展历程以及其在现代社会中的重要性。我们将从宏观层面出发，阐述智能监控系统的基本构成，包括前端感知设备（如高清摄像头、红外摄像头、云台等）、后端存储与传输设备、以及核心的智能分析处理平台。 1.1 智能监控的定义与演进 从传统的模拟监控到数字监控，再到如今的智能化、网络化监控，回顾智能监控技术的每一次重大变革。 强调“智能”二字的核心内涵：从被动记录到主动分析、从海量数据到有价值信息提取。 1.2 智能监控系统的基本架构 前端感知层： 详细介绍不同类型摄像头的技术特点、适用场景及其在数据采集中的作用。例如，高清摄像头的像素与清晰度如何影响后续识别效果，红外摄像头的夜视能力如何克服光线不足的问题，云台的运动控制如何实现大范围监控。 传输与存储层： 探讨视频流的编码技术（如H.264, H.265）如何平衡画质与带宽，以及分布式存储、云计算等存储解决方案的优劣。 平台与分析层： 这是智能监控系统的“大脑”，将重点介绍各种智能算法在该层面的部署，包括运动检测、目标跟踪、异常行为识别等。 1.3 智能监控在公共安全中的作用 提升预警能力：如何通过实时视频分析，提前发现潜在的安全隐患。 辅助侦查破案：如何通过回溯视频，快速定位嫌疑人、还原事发过程。 优化资源配置：如何根据监测到的实时情况，合理调度警力或其他安保资源。 威慑犯罪：在公共场所部署智能监控系统，对犯罪行为起到一定的震慑作用。 第二章 人脸识别技术的核心原理与发展 人脸识别作为智能监控系统中最重要的一个环节，其技术原理和发展历程是本书的另一重要组成部分。本章将深入浅出地介绍人脸识别的关键技术，并分析其在不同场景下的表现。 2.1 人脸识别的基本流程 人脸检测（Face Detection）： 如何从视频帧或图像中准确地找出人脸的位置和大小，这是后续识别的基础。我们将介绍几种主流的人脸检测算法，如Haar特征级联分类器、HOG+SVM、以及基于深度学习的SSD、YOLO等。 人脸对齐（Face Alignment）： 如何将检测到的人脸进行标准化处理，例如旋转、缩放，使得人脸的姿态和大小尽可能一致，减少识别误差。 特征提取（Feature Extraction）： 这是人脸识别的核心，如何将人脸的独特信息转化为计算机可以理解和比较的向量（人脸特征向量）。我们将探讨传统方法（如PCA、LDA）与现代深度学习方法（如CNN）在特征提取上的差异和优势。 特征比对（Feature Matching）： 如何将提取出的人脸特征向量与数据库中的已知人脸特征向量进行比对，计算相似度，并根据预设阈值判断是否为同一个人。 2.2 关键技术挑战与解决方案 光照变化： 强光、弱光、逆光等不同光照条件对人脸识别的影响，以及如何通过图像增强、光照补偿等技术进行优化。 姿态变化： 人脸的侧脸、仰视、俯视等不同姿态对识别精度的影响，以及3D人脸重建、姿态归一化等技术的作用。 表情变化： 微笑、皱眉、惊讶等不同表情对人脸识别的影响，以及如何通过更鲁棒的特征提取方法来应对。 遮挡问题： 戴口罩、墨镜、围巾等遮挡物对人脸识别的挑战，以及局部特征识别、多模态信息融合等解决方案。 年龄跨度： 儿童、青年、老年人之间人脸特征的变化，以及如何训练能够适应大年龄跨度的人脸识别模型。 2.3 发展趋势：从2D到3D，从静态到动态 3D人脸识别： 利用三维信息克服姿态和表情变化带来的识别难题，其原理和优势。 活体检测（Liveness Detection）： 如何区分真实人脸与照片、视频等欺骗性攻击，确保识别的安全性，例如通过眨眼、头部微动、纹理分析等方法。 远距离、低质量人脸识别： 在监控场景下，人脸信息往往模糊不清，如何利用图像超分辨率、多帧融合等技术提升识别效果。 第三章 智能监控与人脸识别在公共安全领域的具体应用 本章将聚焦智能监控与人脸识别技术在公共安全领域的实际应用场景，展示其在提升社会治安、预防犯罪、辅助管理等方面的实际价值。 3.1 重点场所的安全管理 机场、火车站、地铁站： 如何利用人脸识别进行旅客身份核验、安检筛查，以及对重点人员的布控预警。 大型活动与集会： 如何通过人脸识别技术快速识别高风险人群，维护现场秩序，防止非法侵入。 校园安全： 如何实现学生考勤、访客管理、校园门禁控制，提升校园整体安全水平。 智慧社区： 如何通过人脸识别门禁、访客登记，提升社区安全管理效率，构建平安社区。 3.2 犯罪侦查与预警 嫌疑人追踪与比对： 如何通过视频监控网络，快速锁定犯罪嫌疑人的行踪，并与数据库中的人员信息进行比对。 失踪人口查找： 在人流密集区域，如何利用人脸识别技术帮助快速找到走失的儿童或老人。 黑名单布控： 针对特定人员（如已知的犯罪分子、危险品携带者），建立实时布控预警机制。 异常行为分析： 除了人脸识别，还将涉及基于视频分析的异常行为检测，如人群聚集、徘徊、打斗等，从而提前介入，防止事态升级。 3.3 交通管理与出行安全 违章车辆识别： 虽然本章侧重人脸识别，但也会提及智能监控在交通领域的延伸应用，如车牌识别、交通流量分析等，为构建智慧交通提供基础。 重要区域人员出入管理： 如对敏感区域的 unauthorised entry 进行识别和告警。 第四章 挑战与伦理考量 尽管智能监控与人脸识别技术带来了巨大的便利和安全效益，但其发展过程中也伴随着诸多挑战和伦理问题，这些问题需要我们认真审视和解决。 4.1 技术本身的局限性 识别准确率： 在复杂环境下，尤其是远距离、低光照、遮挡等情况下，识别准确率仍然存在提升空间。 泛化能力： 模型在面对未见过的人脸数据时，泛化能力是否足够强。 对抗性攻击： 针对人脸识别算法的各种攻击手段，以及如何增强系统的鲁棒性。 4.2 数据隐私与安全 个人隐私泄露风险： 大规模人脸数据的采集、存储和使用，可能导致个人隐私泄露的风险。 数据滥用： 如何防止人脸数据被非法获取、利用，或被用于不当目的（如商业营销、社会信用评估等）。 法律法规的滞后性： 现有法律法规是否能够有效规范人脸识别技术的应用，如何制定更完善的法律框架。 4.3 算法偏见与公平性 群体性偏差： 由于训练数据的偏差，人脸识别模型可能在识别不同肤色、性别、年龄等群体时表现出差异，导致不公平。 误报与漏报： 错误的识别结果可能给无辜的人带来不便甚至伤害，而未能识别出的风险则会影响安全效果。 4.4 社会接受度与伦理道德 “老大哥”式监控的担忧： 公众对于无处不在的监控是否会产生“被监视”的不适感。 人脸数据的使用边界： 哪些场景下使用人脸识别技术是合理的，哪些是不被接受的。 伦理准则的建立： 如何在技术发展与人权保护之间找到平衡点，制定行业伦理规范。 第五章 未来展望与发展趋势 展望未来，智能监控与人脸识别技术将朝着更加智能、高效、安全、人性化的方向发展。 5.1 技术融合与创新 多模态融合： 将人脸识别与语音识别、行为分析、生物特征识别（如虹膜、指纹）等技术融合，构建更全面、更可靠的身份认证与安全管理系统。 边缘计算的应用： 将部分智能分析能力部署到前端设备，减少对云端资源的依赖，提升响应速度和数据安全性。 联邦学习与隐私计算： 在不共享原始数据的情况下，协同训练模型，解决数据孤岛问题，同时保护用户隐私。 5.2 智能化应用场景的拓展 智慧城市与智慧安防： 将人脸识别技术深度融入城市管理的各个层面，打造更安全、更便捷的城市生活。 个性化服务与用户体验： 在符合隐私法规的前提下，利用人脸识别提供更个性化的服务，例如智能家居、智慧零售等。 虚拟现实与增强现实的结合： 在VR/AR环境中，利用人脸识别技术实现身份认证或增强用户交互体验。 5.3 法律法规与伦理框架的完善 全球性的监管合作： 推动国际社会在人脸识别技术的应用和管理方面形成共识，制定统一的标准和规范。 负责任的AI发展： 强调技术的可解释性、公平性和透明度，确保AI技术的健康发展。 公众参与与教育： 加强对公众的科普教育，提升其对智能技术的认知，并鼓励公众参与相关政策的讨论。 结语 智能监控与人脸识别技术作为人工智能领域的重要分支，其在公共安全领域的应用前景广阔，同时也伴随着挑战。本书力求从技术原理到实际应用，从挑战到未来展望，提供一个全面的视角。我们相信，通过不断的技术创新、审慎的伦理考量以及健全的法律法规，智能监控与人脸识别技术必将更好地服务于社会安全与发展，为构建更美好的未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名致力于推动科技进步的普通公民，我深知标准的重要性，尤其是在像人脸识别这样影响深远的领域。《GB/T 31488-2015安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》这本书，在我看来，就是为这项技术“正名”和“定规矩”的重要文献。它不仅仅是一份技术文档，更是一种态度，一种对科技负责任的态度。人脸识别技术，在带来便利和安全的同时，也伴随着巨大的争议。这本书的出现，表明我们国家正在积极地用科学和规范来引导这项技术的发展，而不是任其野蛮生长。它为“什么样的人脸识别系统才算合格”提供了一个清晰的答案，这对于普通消费者来说，是信心来源。我们不再需要对市场上琳琅满目的产品感到困惑，因为有国家标准在为我们把关。这本书所包含的“技术要求”，我理解它就像是“安全带”和“安全气囊”，是保障系统安全运行不可或缺的组成部分。它规定了系统在各种场景下的表现，确保其能够稳定、准确地工作，同时也能最大限度地降低误判和滥用的风险。我期待这本书能够被广泛地传播和应用，让更多的人了解人脸识别技术背后的规范，也让这项技术在正确的轨道上为社会服务，真正做到“科技向善”。

评分☆☆☆☆☆

读完《GB/T 31488-2015安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》，我最大的感受就是它的“落地性”和“实用性”。这本书不是那种晦涩难懂的理论著作，而是非常贴合实际工程需求的指导手册。作为一名安防系统的集成商，我们经常面临各种各样的项目需求，而人脸识别作为一项越来越重要的功能，其技术实现和性能评估一直是我们的难点。这本书就像一本“说明书”，把复杂的人脸识别技术分解成一个个可执行、可检验的技术指标。它详细规定了人脸图像采集、特征提取、比对识别等关键环节的技术参数和要求，这对于我们选择供应商、评估产品性能、进行系统集成至关重要。过去，我们可能更多地依赖于供应商的口头承诺或者一些模糊的性能描述，但这本书提供了一个客观、量化的评价体系。比如，它对于人脸识别的准确率、误识率、活体检测能力等都有明确的规定，这使得我们在项目招投标过程中，能够更有底气地去衡量不同方案的优劣。我特别欣赏书中关于系统集成和互操作性的要求，这能够有效避免不同厂商产品之间的兼容性问题，为构建开放、协同的安防生态系统打下坚实基础。我期望这本书在未来的更新中，能够更加关注数据安全和隐私保护方面的内容，毕竟人脸信息高度敏感，如何在技术上保障其安全，将是越来越重要的课题。

评分☆☆☆☆☆

从学术研究的角度来看，《GB/T 31488-2015安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》这本书，无疑为人工智能在安防领域的深度应用提供了一个重要的理论框架和实践指导。作为一名长期关注计算机视觉和模式识别的研究者，我深知人脸识别技术在实际应用中面临的诸多挑战，例如光照变化、遮挡、姿态、表情、年龄跨度以及同类人干扰等。这本书的价值在于，它将这些现实问题转化为可量化的技术指标，为后续的算法研发和系统优化提供了明确的目标。它所规定的技术要求，不仅仅是性能的简单叠加，更是对整个系统生命周期的考量，从前端的采集到后端的识别，再到系统的集成和维护，都提出了相应的标准。这对于学术界而言，意味着研究成果的评估有了更可靠的依据，也为科研人员指明了更具实际意义的研究方向。我尤其关注书中对于“活体检测”技术的要求，这在防止照片、视频攻击方面至关重要，是保障系统安全性的关键一环。此外，书中关于系统在复杂环境下的适应性要求，也为我们探索更鲁棒、更通用的识别算法提供了灵感。未来，我希望这本书能够进一步拓展到对人脸识别的“公平性”和“鲁棒性”的深入研究，例如如何降低种族、性别等因素对识别准确率的影响，以及如何在极端环境下依然保持良好的性能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名深耕安防领域多年的技术爱好者，我一直在寻找一本能够全面解析人脸识别技术在安防监控系统中应用的标准。直到我接触到《GB/T 31488-2015安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》，才感觉找到了指引方向的明灯。这本书的出现，对于规范和推动我国人脸识别安防系统的发展具有里程碑式的意义。我之前接触过的相关资料，往往停留在理论层面，或者只关注某个单一的技术点，缺乏系统性和权威性。而这本书，以国家标准的姿态，从宏观到微观，事无巨细地阐述了人脸识别系统在安全防范视频监控应用中的一系列关键技术要求。它不仅仅是一份技术规格，更像是一份行业内的“武功秘籍”，为从业者提供了清晰的操作指南和质量衡量标尺。想象一下，在海量视频流中，如何精准、高效地捕捉、识别和追踪人脸，并将其与预设的安防目标相结合，这是一个多么复杂且充满挑战的任务！这本书的出现，恰恰解决了这一痛点，为我们揭示了背后的技术逻辑和实现路径。我尤其期待书中能够深入探讨在复杂环境下（如光线不足、遮挡、姿态变化等）人脸识别的鲁棒性技术，以及在大规模部署场景下，系统的性能评估和可靠性保障。如果书中能进一步提供一些实际的案例分析和应用场景的细节，那就更加完美了，能够帮助我们更好地理解标准，并在实际工作中落地。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿科技充满好奇心的普通读者，我一直对人脸识别技术在社会安全领域的应用感到既兴奋又担忧。兴奋在于它能够极大地提升安全防范的效率，而担忧则在于其潜在的滥用和对个人隐私的侵犯。《GB/T 31488-2015安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》这本书，我理解它更多的是从技术层面去规范和约束人脸识别系统的开发和应用，从而在一定程度上保障其“向善”的发展。它所包含的“技术要求”这几个字，本身就暗示了一种规范和标准化的过程。我认为，一本好的技术标准，应该像一道坚固的“护栏”，既能引导技术朝着健康的方向发展，又能防止其偏离轨道。这本书的出现，对于建立一个有序、可信的人脸识别安防市场，有着不可替代的作用。它能够帮助我们区分哪些系统是符合国家标准的，哪些可能存在安全隐患。虽然我不是技术专家，无法深入理解其中的具体算法和模型，但我相信，一个清晰、严格的技术标准，是构建公众信任的基石。我希望通过阅读这本书，能够更直观地了解，目前我们国家在人脸识别安防技术方面，已经达到了一个怎样的水平，以及未来发展的方向。我期待这本书能够帮助社会大众，对这项技术有一个更清晰、更客观的认知，减少不必要的恐慌，同时也能促使技术开发者们肩负起更大的社会责任。