| 标准编号 | GA/T 1154.4-2018 (GA/T1154.4-2018) | | 中文名称 | 视频图像分析仪 第4部分：人脸分析技术要求 | | 英文名称 | Video analysis instrument - Part 4: Technical requirements for face analysis | | 行业 | 公安行业标准 (推荐) | | 中标分类 | A91 | | 国际标准分类 | 13.310 | | 字数估计 | 26,291 | | 发布日期 | 2018-09-05 | | 实施日期 | 2018-09-05 | | 发布机构 | 公安部 | GA/T 1154.4-2018
Video analysis instrument - Part 4: Technical requirements for face analysis
ICS 13.310
A91
中华人民共和国公共安全行业标准
视频图像分析仪
第4部分:人脸分析技术要求
2018-09-05发布
2018-09-05实施
中华人民共和国公安部 发 布
目次
前言 Ⅲ
1 范围 1
2 规范性引用文件 1
3 术语、定义和缩略语 1
4 产品构成说明 3
4.1 产品代码和编号 3
4.2 组成框图 3
4.3 参考逻辑关系模型 3
5 技术要求 4
5.1 一般要求 4
5.1.1 通用要求 4
5.1.2 软件接口要求 4
5.2 功能要求 4
5.2.1 人脸视频图像输入/导入 4
5.2.2 人脸数据库 5
5.2.3 人脸分析 5
5.2.4 人脸分析结果输出 7
5.2.5 与公安视频图像信息应用系统对接 7
5.3 性能要求 7
5.3.1 人脸数据库 7
5.3.2 人脸检测 7
5.3.3 人脸比对 7
5.3.4 人脸检索 8
5.3.5 人脸布控 8
6 试验方法 8
6.1 试验条件 8
6.2 功能要求检验 8
6.2.1 人脸视频图像输入/导入检验 8
6.2.2 人脸数据库检验 8
6.2.3 人脸分析检验 9
6.2.4 人脸分析结果输出检验 10
6.2.5 与公安视频图像信息应用系统对接检验 10
6.3 性能要求检验 10
6.3.1 数据准备 10
6.3.2 人脸数据库检验 11
6.3.3 人脸检测检验 11
6.3.4 人脸比对检验 11
6.3.5 人脸检索检验 12
6.3.6 人脸布控检验 12
7 检验规则 12
附录A(规范性附录) Rest接口规范 14
附录B(资料性附录) 视频人脸描述 16
附录C(资料性附录) 人脸视频图像测试样本 20
参考文献 22
视频图像分析仪
第4部分:人脸分析技术要求
1 范围
GA/T 1154的本部分规定了视频图像分析仪有关人脸分析的技术要求、试验方法和检验规则。
本部分适用于具备视频图像人脸分析功能的视频图像分析仪的研发、生产和检验。
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。
GB/T 31488-2015 安全防范视频监控人脸识别系统技术要求
GA/T 922.2-2011 安防人脸识别应用系统 第2部分:人脸图像数据
GA/T 1154.1-2014 视频图像分析仪 第1部分:通用技术要求
GA/T 1154.3-2017 视频图像分析仪 第3部分:视频图像检索技术要求
GA/T 1325-2017 安全防范 人脸识别应用 视频图像采集规范
GA/T 1326-2017 安全防范 人脸识别应用 程序接口规范
GA/T 1344-2016 安防人脸识别应用 视频人脸图像提取技术要求
GA/T 1400.3-2017 公安视频图像信息应用系统 第3部分:数据库技术要求
GA/T 1400.4-2017 公安视频图像信息应用系统 第4部分:接口协议要求
3 术语、定义和缩略语
3.1 术语和定义
GB/T 31488-2015、GA/T 1344-2016、GA/T 1154.1-2014界定的以及下列术语和定义适用于
本文件。
3.1.1
人脸检测 facedetection
从给定的动态视频或静态图像中发现人脸并确定其位置和大小的过程。
3.1.2
人脸注册 faceenrolment
对输入的人脸图像,抽取其特征并存储,赋予其身份标识的过程。
3.1.3
从人脸图像样本中提取的样本人脸所拥有的属性信息及所呈现的附加特征信息。
注1:属性信息,例如:年龄段、性别等。
注2:附加特征信息,例如:是否戴帽子、是否有胡子、是否戴眼镜、是否戴口罩、是否佩戴饰物等。
3.1.4
人脸识别 facerecognition
从视频图像中检测出人脸,提取人脸特征并进行比对的过程。
3.1.5
人脸检索 facesearching
基于人脸识别和比对技术,输入待检索人脸图像,从注册的人脸图像库或视频提取图像库中查找同
一人脸图像的过程,并输出检索结果。
3.1.6
人脸告警 facealert
判定视频图像中存在已列入关注名单中的人,并输出提示信息。
3.1.7
响应时间 responsetime
从待比对人脸视频图像输入分析仪至结果输出之间的时间间隔。
3.1.8
注册失败率 enrolmentfailurerate
注册失败的图像数量与导入图像数量的百分比。
EFR=
N-B
N ×100%
式中:
EFR ---注册失败率;
B ---成功数;
N ---导入图像数量。
3.1.9
正确识别结果处于前N 名的样本数与总的测试样本数的百分比。
前N 识别率=
正确识别结果处于前N 名的样本数
总的测试样本数 ×100%
式中:
N---正的自然数。
3.1.10
正检 truepositive
视频图像中出现应该被检索到的目标,视频图像分析仪对于该目标输出了正确的检索结果。
3.1.11
漏检 falsenegative
视频图像中出现应该被检索到的目标,但视频图像分析仪输出的检索结果中未包括该目标。
3.1.12
误检 falsepositive
视频图像中出现应该被检索到的目标,但视频图像分析仪对于该目标输出了错误的检索结果。
3.1.13
视频图像分析仪检索输出的正确目标与视频图像中应该被视频图像分析仪检索到的目标的百
分比。
GA/T 1154.3-2017附录A中的30种视频格式),转码后视频能够正常播放,无花屏、黑屏、
卡屏等异常状况。
5.2.2 人脸数据库
5.2.2.1 一般要求
应支持建立注册库、抓拍库等不同用途的人脸数据库。
5.2.2.2 注册库
应支持建立人脸注册库,实现以下功能:
a) 支持使用符合GA/T 922.2-2011中4.1要求的静态人脸图像数据进行人脸注册;
b) 支持现场采集人脸图像数据进行人脸注册;
c) 支持批量导入人脸图像数据进行人脸注册;
d) 支持注册库的添加、查询、修改、删除等管理操作,并支持多个库的分库管理;
e) 支持注册库的导入、导出。
5.2.2.3 抓拍库
应支持建立人脸抓拍库,实现以下功能:
a) 支持动态人脸视频文件数据的抓拍入库;
b) 支持抓拍库的添加、查询、修改、删除等管理操作,并支持多个库的分库管理。
5.2.3 人脸分析
5.2.3.1 人脸检测
人脸检测应符合以下要求:
a) 具有视频图像选择功能,选择性地进行图像或视频人脸检测;
b) 具有设置人脸检测区域的功能,仅检测区域内的人脸;
c) 具有多人脸检测功能,可检测出检测区域内的多个人脸;
d) 具有设置人脸大小检测范围功能,仅检测符合要求的人脸。
5.2.3.2 人脸属性分析
人脸属性分析应符合以下要求:
a) 具备开启和关闭功能;
b) 支持对视频图像中人脸所拥有的属性信息进行分析,包括但不限于年龄段、性别等;
c) 支持对视频图像中人脸所呈现的附加特征信息进行分析,包括但不限于是否戴帽子、是否有胡
子、是否戴眼镜、是否戴口罩、是否佩戴饰物等;
d) 支持分析结果保存或输出功能;
e) 应生成视频结构化语义信息描述,并符合GA/T 1400.3-2017的要求。
5.2.3.3 人脸统计分析
应支持对视频中出现的人脸按照数量、频次、属性等进行统计分析。
5.2.3.4 人脸比对
人脸比对应符合以下要求:
a) 1∶1比对:对两张人脸图像进行比对,生成相似度分值;
b) 1∶N 比对:将输入的1张人脸图像与人脸数据库中的N 张人脸图像进行比对,生成相似度分
值,并按相似度进行降序排序;
c) n∶N 比对:将输入的n张人脸图像与人脸数据库中的N 张人脸图像进行比对,生成相似度分
值,并按相似度进行降序排序。
5.2.3.5 人脸检索
5.2.3.5.1 基于图像的人脸检索
图像人脸检索应符合以下要求:
a) 支持根据目标人脸图像,在人脸数据库中进行检索;
b) 支持按相似度排序输出与目标人脸相似的图像;
c) 支持对包含多个人脸的单张目标图像自动进行人脸检索;
d) 支持对多张目标图像自动进行批量人脸检索;
e) 支持图像人脸检索结果导出。
5.2.3.5.2 基于视频的人脸检索
视频人脸检索应符合以下要求:
a) 支持根据目标人脸视频,在人脸数据库中进行检索;
b) 支持按相似度排序输出与目标人脸相似的视频信息;
注:视频信息包括目标人脸在视频中出现的图像信息(人脸图像、全景图像、图像帧号),目标人脸在视频中出
现的时间段。
c) 支持视频人脸检索结果导出。
5.2.3.5.3 基于人脸属性的人脸检索
基于人脸属性的人脸检索应符合以下要求:
a) 支持按照人脸所拥有的属性信息进行检索,包括但不限于年龄段、性别等;
b) 支持按照人脸所呈现的附加特征信息进行检索,包括但不限于是否戴帽子、是否有胡子、是否
戴眼镜、是否戴口罩、是否佩戴饰物等;
c) 支持对人脸检索结果的二次人脸属性检索。
5.2.3.6 人脸布控
5.2.3.6.1 关注名单管理
关注名单管理应符合以下要求:
a) 应具备关注名单列表的管理功能,实现关注名单的添加、查询、修改、删除等管理操作;
b) 宜支持多关注名单列表的管理功能。
5.2.3.6.2 告警输出
告警输出应符合以下要求:
a) 应根据关注目标布控信息,输出告警现场图像、现场人脸图像和对应的关注名单中目标人脸图
像及关联信息;
b) 宜输出现场人脸图像与关注名单中目标人脸图像的相似度分值。
5.2.3.6.3 告警记录管理
告警记录应符合以下要求:
a) 实时记录标有目标人脸位置的告警抓拍图像、对应关注名单中目标人脸图像和关联信息、相似
度分值、告警时间。告警时间应包含:年、月、日、时、分、秒,年应采用千年记法。
b) 具有告警记录查询、统计和导出等功能。
5.2.4 人脸分析结果输出
应支持视频图像人脸分析结果参照附录B的格式输出描述文件。
5.2.5 与公安视频图像信息应用系统对接
与公安视频图像信息应用系统对接应符合以下要求:
a) 应通过分析接口与公安视频图像信息应用平台进行数据交换;
b) 宜通过数据服务接口或采集接口与公安视频图像信息数据库进行数据交换,应符合
GA/T 1400.3-2017中的规定;
c) 分析接口、数据服务接口和采集接口协议应符合GA/T 1400.4-2017中的规定;
d) 人脸分析仪描述数据应支持SDK(软件开发工具包)的方式,数据格式采用XML或Json的方
式封装,具体要求参见附录B。
5.3 性能要求
5.3.1 人脸数据库
5.3.1.1 人脸数据库容量
人脸数据库容量应符合以下要求:
a) 注册库容量大小:不低于30万张图像;
b) 抓拍库容量大小:不低于100万张图像。
5.3.1.2 人脸图像质量
入库的人脸图像质量应符合GA/T 1325-2017中4.3.2的要求。
5.3.1.3 人脸注册
在符合5.3.1.2要求时,人脸注册失败率(EFR)应不大于0.1%。
5.3.2 人脸检测
在误检率不大于1%时,漏检率应不大于5%。
5.3.3 人脸比对
5.3.3.1 1∶1人脸验证
人脸错误接收率为0.1%时,错误拒绝率不超过5%。
5.3.3.2 1∶N 人脸辨识
1∶N 静态人脸辨识,前10识别率不低于90%。
5.3.4 人脸检索
5.3.4.1 基于图像的人脸检索
抓拍库中,基于图像的人脸检索前10命中率不低于85%。
5.3.4.2 基于视频的人脸检索
抓拍库中,基于视频的人脸检索前10命中率不低于85%。
5.3.4.3 基于人脸属性的人脸检索
抓拍库中,基于人脸属性的人脸检索平均准确率(AP)不低于85%,以下单项人脸属性检索准确率
至少不低于75%:
a) 年龄段分析;
b) 性别分析;
c) 是否戴口罩分析;
d) 是否戴眼镜分析;
e) 是否戴帽子/饰物分析。
5.3.5 人脸布控
非关注名单误报率不高于5%时,关注名单漏报率不高于15%,关注名单识别准确率不低于85%。
6 试验方法
6.1 试验条件
应符合GA/T 1154.1-2014中6.1的要求。
6.2 功能要求检验
6.2.1 人脸视频图像输入/导入检验
6.2.1.1 人脸视频图像采集方式检验
按5.2.1.1的采集方式分别进行采集,判断是否符合要求。
6.2.1.2 视频图像格式检验
分别导入5.2.1.2规定的各种视频图像格式原视频图像样本各一份到人脸分析仪中进行解码,判定
是否符合5.2.1.2的要求。
按GA/T 1154.3-2017中附录A提供30份不同格式的原视频图像样本,导入人脸分析仪进行播
放,判定是否符合5.2.1.2的要求。
6.2.2 人脸数据库检验
人脸数据库检验应按以下步骤进行:
a) 对人脸注册库进行添加、查询、修改、删除、导入、导出等操作,判断是否符合5.2.2.2的要求;
b) 对人脸抓拍库进行添加、查询、修改、删除、分库等操作,判断是否符合5.2.2.3的要求。
6.2.3 人脸分析检验
6.2.3.1 人脸检测检验
人脸检测功能的检验应按以下步骤进行:
a) 设置人脸检测区域、多个人脸、人脸大小检测范围等条件;
b) 选择视频或图像,进行人脸检测,并查看输出结果,判断是否符合5.2.3.1的要求。
6.2.3.2 人脸属性分析检验
人脸属性分析功能的检验应按以下步骤进行:
a) 开启人脸属性分析功能;
b) 选择视频,进行人脸属性分析,并查看输出结果,判断是否符合5.2.3.2的要求。
6.2.3.3 人脸统计分析检验
人脸统计分析功能的检验应按以下步骤进行:
a) 开启人脸统计分析功能;
b) 选择视频,进行人脸统计分析,并查看输出结果,判断是否符合5.2.3.3的要求。
6.2.3.4 人脸比对检验
人脸比对功能的检验应按以下步骤进行:
a) 选择对两张人脸图像进行1∶1比对,查看相似度分值,判断是否符合5.2.3.4a)的要求;
b) 选择输入1张人脸图像,与人脸数据库中的N 张人脸图像进行1∶N 比对,查看相似度分值
及降序排序结果,判断是否符合5.2.3.4b)的要求;
c) 选择输入n张人脸图像,与人脸数据库中的N 张人脸图像进行n∶N 比对,查看相似度分值
及降序排序结果,判断是否符合5.2.3.4c)的要求。
6.2.3.5 人脸检索检验
6.2.3.5.1 基于图像的人脸检索检验
基于图像的人脸检索功能的检验应按以下步骤进行:
a) 利用人脸注册功能,将测试对象的人脸图像注册到人脸数据库中;
b) 选择测试对象不同的人脸图像分别在人脸数据库中进行人脸检索;
c) 查看检索输出结果,判断是否符合5.2.3.5.1的要求。
6.2.3.5.2 基于视频的人脸检索检验
基于视频的人脸检索功能的检验应按以下步骤进行:
a) 利用人脸注册功能,将包含测试对象人脸的视频注册到人脸数据库中;
b) 选择测试对象不同的人脸视频分别在人脸数据库中进行人脸检索;
c) 查看检索输出结果,判断是否符合5.2.3.5.2的要求。
6.2.3.5.3 基于人脸属性的人脸检索检验
人脸属性检索功能的检验应按以下步骤进行:
a) 设置人脸属性检索条件;
b) 从人脸数据库中选图像或视频作为检索范围,进行人脸属性检索;
c) 查看检索结果、显示方式以及导出结果信息,判断是否符合5.2.3.5.3的要求。
6.2.3.6 人脸布控检验
6.2.3.6.1 关注名单管理检验
关注名单管理功能的检验应按以下步骤进行:
a) 选择测试对象的人脸图像或视频,添加至关注名单,维护目标人关联信息;
b) 查看关注名单、目标人是否可进行修改、删除、查询管理;
c) 查看多个关注名单的管理。
判断是否符合5.2.3.6.1的要求。
6.2.3.6.2 告警输出检验
对已注册的测试对象进行一次分析测试,查看关注名单是否告警及相关告警信息,判断是否符合
5.2.3.6.2的要求。
6.2.3.6.3 告警记录管理检验
对已注册的测试对象进行一次分析测试,查看告警信息,分别进行告警记录查询、统计和导出等操
作,判断是否符合5.2.3.6.3的要求。
6.2.4 人脸分析结果输出检验
查看视频图像人脸描述文件,判断是否符合5.2.4的要求。
6.2.5 与公安视频图像信息应用系统对接检验
与公安视频图像信息应用系统对接的检验应按以下步骤进行:
a) 人脸分析仪连接公安视频图像信息应用平台,通过分析接口进行数据交换;
b) 人脸分析仪连接公安视频图像信息数据库,通过数据服务接口或采集接口进行数据交换;
c) 查看交互协议、描述数据是否符合5.2.5的要求。
6.3 性能要求检验
6.3.1 数据准备
6.3.1.1 数据类别标定
参照附录C表C.1的标准,对测试样本数据源进行数据复杂度等级标定,并根据标定结果分别进行
视频图像数据的准备。
6.3.1.2 图像数据准备
构建人脸图像测试数据集,每人1张人脸图像,男女比例1∶1,年龄为16岁~60岁占70%,小于
16岁占15%,大于60岁占15%。
构建人脸图像探测数据集,每人1张人脸图像,此处探测用的人脸图像集为隶属于人脸图像测试数
据集但不同于测试人脸图像集的图像。
6.3.1.3 视频数据准备
构建人脸视频测试数据集,选取注册用的视频数据,视频中每人至少获取1张人脸图像,男女比例
1∶1,年龄为16岁~60岁占70%,小于16岁占15%,大于60岁占15%。
构建人脸视频探测数据集,视频中每人至少获取1张人脸图像,此处探测视频中的有效目标集为隶
属于人脸视频测试数据集但不同于测试样本集的视频。
6.3.2 人脸数据库检验
6.3.2.1 人脸数据库容量检验
导入人脸注册数据集,判定人脸注册库容量是否符合5.3.1.1a)的要求。
导入视频人脸测试样本,判定人脸抓拍库容量是否符合5.3.1.1b)的要求。
6.3.2.2 人脸图像质量检验
按照GA/T 1325-2017中5.3.2的方法进行检验,判定是否符合5.3.1.2的要求。
6.3.2.3 人脸注册检验
将30万人脸注册数据集注册进系统......
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