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運用動態情緒識別系統 快速識別可疑人員
  2018-09   來源:智安物聯網  
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反恐治安的形勢在當下依舊嚴峻,從美國波士頓爆炸,到駐土耳其俄大使被刺事件;再從昆明火車站暴恐,到深圳某商場砍人,種種事件讓我們不約而同都在想著一件事,是否有一種更有效的系統能預防這類事件發生?

一種能夠檢測出情緒異常犯罪分子獨特的“動態情緒識別”系統已經在中國面世。該系統能夠根據攝像頭拍攝的視頻快速鎖定可疑人員,隔著攝像頭分析人的精神狀態,自動排查出犯罪可能性較高的人員,從而預防恐怖襲擊和違法犯罪行為。

如今, 這種近未來安全系統已經來到了人們面前,這款系統就是“ASBDEFE”圖像分析系統,它是由某公司獨立開發并成功推向市場。該系統能夠使監控攝像頭等拍攝的人員的精神狀態“可視化”,自動發現可疑人員,被工作人員親切的稱為“反恐治安的好幫手”。

截止目前,該系統在索契冬奧會、首爾機場、日本G7峰會等國內外重大活動安保已經得到成功運用。

ASBDEFE系統以大量的實驗數據為基礎,可以判斷出有無攻擊性、緊張等精神狀態。 那么,系統是怎樣使人的精神狀態可視化的呢?其關鍵在于它檢測情緒的“振動”、名為“動態情緒識別”的圖像處理技術。

其基本工作原理,基于運動的心理生理學,依據身體振動及龐大的基本特征數據庫,通過專用攝像機采集的視頻,分析頭頸及身體的振動頻率和振幅,計算出攻擊性、壓力和緊張等參數,分析人員的精神狀態,用顏色條進行數字化可視化,得出可疑度,事先篩選出可疑人員并報警。

視頻通常每秒由大約25幀圖像組成,ASBDEFE能夠逐幀檢測拍攝對象面部的皮膚、眼皮等的運動情況。根據運動的振幅和頻率,用顏色將情緒區分為“攻擊性”、“緊張”等50種類型。為了方便現場的員工和安保人員作出判斷,拍攝對象的精神狀態會通過面部周圍的彩色線條顯示。ASBDEFE把這種線條命名為“顏色條”。

系統通過顏色條的大小和顏色等,使出現犯罪行為的潛在危險度數值化。當檢測到危險度超過閾值的人員后,系統會發出警告,安保人員等通過對其進行盤問和搜身,可以預防犯罪的發生。

判斷拍攝對象的精神狀態只需要分析長約2~5秒左右的視頻。不僅可以在安?,F場實時發現可疑人員,還可以對事前錄制的視頻和“YouTube”等網絡上的視頻數據進行分析,協助安保人員快速逮捕嫌疑人。

在情緒識別領域,基于微表情的識別通常會面臨很大的數據計算難題,不同文化、環境、年齡等因素的影響都會使分析存在很大的差異。另外,安視寶研發朱工也表示緊張一般分為兩種類型,一種為神經原性緊張,是神經系統的反射緊張;另一種是自體原發緊張,是肌肉末梢性緊張。一般通過語言、微表情、行為特征等傳統情感分析手段只能發現神經系統的反射緊張,而恐怖攻擊行為則多表現為自體原發性緊張。

目前,該系統應用場景較為寬泛,按場所可分為機場、地鐵、海關、重大活動安保、大型商超等,另外還可應用于安檢門、機器人、智能鎖、無人機等,讓機器擁有“情感”,可以“知人知面又知心”,讓壞人無處可藏。

未來,以情緒識別為代表的新一代人工智能技術,在安防領域的一個嶄新應用,正在成為現實。安視保將會不斷地對其進行發展和創新,生產研發出更具時代性的產品。





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