《高精度人脸检测技术要求》标准全文及编制说明.pdf

T/GDMA 团体标准 T/GDMA XX—XXXX 高精度人脸检测技术要求 (征求意见稿) 2019 - XX - XX 发布 2019 - XX - XX 实施 广东省市场协会 发 布 T/XXX XXXXX—2019 I 目 次 前言 ................................................................................ II 1 范围 .............................................................................. 1 2 规范性引用文件 .................................................................... 1 3 术语和定义 ........................................................................ 1 4 框架算法 .......................................................................... 1 4.1 框架 .......................................................................... 1 4.2 算法 .......................................................................... 2 5 技术要求 .......................................................................... 2 5.1 检测率 ........................................................................ 2 5.2 支持人种 ...................................................................... 3 5.3 兼容非限制因素种类 ............................................................ 3 5.4 误检率 ........................................................................ 3 5.5 检出速度 ...................................................................... 3 5.6 特殊情况识别 .................................................................. 3 5.7 信号传输速率 .................................................................. 3 5.8 识别角度 ...................................................................... 3 5.9 人脸像素要求 .................................................................. 3 5.10 人脸尺寸要求 ................................................................. 3 5.11 注册图像 ..................................................................... 3 6 系统要求 .......................................................................... 3 T/XXX XXXXX—2019 II 前 言 人脸检测技术主要是利用计算机系统对人脸图像的特征进行提取和识别,从而辨别身份的技术。

由 于人脸是复杂变化的立体图像,难以用数学形式进行描述和分析,而且由于人脸图像受到光照、 年龄、 遮 挡物的影响,因此在不同的条件下, 人脸图像存在较大的差别,本标准规定了先用计算量小的特征快速 过滤大量非人脸窗口图像，然后用复杂特征筛选人脸这种方式能快速且高精度地检测出正脸该步骤 旨在选取最佳候选框，减小非人脸区域的处理，从而减小后续人脸校准及比对的计算量 本标准按GB/T 1.1—2009《标准化工作导则 第1部分：标准的结构和编写》的规定编写 请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任 本标准由xxxxx发布并归口 本标准起草单位：xxxx 本标准主要起草人：xxxx 本标准是首次发布 T/XXX XXXXX—2019 1 高精度人脸检测技术要求 1 范围 本标准规定了嵌入式实时人脸图像采集分析设备的框架算法和技术要求 本标准适用于高精度人脸检测技术开发要求 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。

GB/T 30147 安防监控视频实时智能分析设备技术要求 GB/T 31488 安全防范视频监控人脸识别系统技术要求 GB/T 35678 公共安全 人脸识别应用图像技术要求 3 术语和定义 GB/T 30147界定的术语与定义以及下列术语和定义适用于本文件，为了便于使用，以下重复列出了 GB/T 30147的某些术语和定义 3.1 嵌入式实时人脸图像采集分析设备 Embedded real-time facial image acquisition and analysis equipment 在监控装置系统中， 对识别到的目标人脸图像实时进行图像处理与数据管理的设备 （以下简称 “设 备”） 3.2 检测率 true detection rate 视频实时智能分析设备输出的正确目标或正确事件与视频中应该被设备检测的目标的事件百分比 %100   正检数漏检数 正检数 检测率 3.3 误检率 false detection rate 视频实时智能分析设备输出的目标或事件中，错误目标的事件所占的百分比 %100   正检数误检数 误检数 误检率 T/XXX XXXXX—2019 2 3.4 漏检率 missing detection rate 视频实时智能分析设备输出的目标或事件中，没有检出的目标人物的事件所占的百分比。

=100% +  漏检数 漏检率 漏检数 正检数 4 框架算法 4.1 框架 前向卷积神经网络框架使用Ntcnn，Ntcnn步骤如下： a) 已支持分类网络 alexnet, vgg, googlenet, resnet, squeezenet 以及 mobilenet； b) 支持检测网络 Mtcnn，faster-rcnn 以及 ssd； c) 可以实现人脸检测，通用物体检测，图像分类，场景解析，图像分割，超分辨率，风格化迁移， 特征提取等，速度快，体积小，兼容性好，可扩展 4.2 算法 人脸检测算法使用Mtcnn，MTCNN算法包含三个子网络：Proposal Network(P-Net)、Refine Network(R-Net)、 Output Network(O-Net)， 这三个网络依次从粗到细对人脸进行处理 Mtcnn步骤如下， 见图1： a) 对测试图片不断进行缩放，得到图片金字塔； b) 图片金字塔输入 P-net，得到大量的候选（Candidate）； c) 经过 P-net 筛选出来的候选图片，经过 R-net 进行精调； d) 经过 R-net 除去很多候选后的图片输入到 O-net，输出准确的调整位置框 bbox 的坐标和特征 点 landmark 的坐标。

其中， 调整位置框 bbox 的边界框由 4 个数字描述,图像左下角的 XY 轴坐 标,后跟图像右上角的 XY 轴坐标特征点 landmark 的坐标包括：人脸眼睛（两个），鼻子， 嘴（两边）部位一共 5 个特征点的坐标 T/XXX XXXXX—2019 3 图1 人脸检测算法 5 技术要求 5.1 检测率 按术语（3.2）的定义，人像正面检测检测率≥98% 5.2 支持人种 支持人种：3种（黄种人、白人、黑人） 5.3 兼容非限制因素种类 兼容非限制因素种类：6种（微笑、张嘴、闭眼、遮嘴、遮耳、墨镜） 5.4 误检率 按术语（3.3）的定义，误检率≤0.01% 5.5 误检率 按术语（3.4）的定义，误检率≤2% 5.6 检出速度 检出速度在1s以内 5.7 特殊情况检出 T/XXX XXXXX—2019 4 可检测红外人脸图像 5.8 信号传输速率 4G情况下不低于25fps（每秒25帧），每帧1080P（1920 x1080像素） 5.9 识别角度 旋转角小于45、俯仰角小于20、偏航角小于30 5.10 人脸像素要求 瞳间距15像素以上可检出，30像素以上可识别。

5.11 人脸尺寸要求 20像素*20像素以上 5.12 注册图像 注册图像按GB/T 35678的要求 6 系统要求 按GB/T 31488的要求执行 _________________________________ 团体标准《高精度人脸检测技术要求》 编制说明 2019 年 12 月 1 团体标准《高精度人脸检测技术要求》 编制说明 一、一、 标准制定的必要性标准制定的必要性 人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节早期 的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如 无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因 此人脸检测问题并未受到重视 随着电子商务等应用的发展，人脸识别成为最有潜力的 生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能 够对一般图象具有一定的识别能力，由此所面临的一系列问 题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重 视今天，人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系 统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等 方面有着重要的应用价值 理工大学、北京工业大学等都有人员从事人脸检测相关 的研究。

而且，MPEG7 标准组织已经建立了人脸识别草案小 组，人脸检测算法也是一项征集的内容随着人脸检测研究 的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如 IEEE 的 FG、ICIP\CVPR 等重要国际会议上每年都有大量关于人脸 检测的论文，占有关人脸研究论文的 1/3 之多由此可以看 到世界对人脸检测技术的重视 2 通过制定高精度人脸检测技术要求的团体标准，提升整 个行业产品质量水平，规范行业，引领整个产业健康有序地 发展因此急需制定和出台团体标准 二、项目背景项目背景 （一）任务来源 为了提升高精度人脸检测技术要求的服务水平，规范行 业，引领整个产业健康有序地发展因此急需制定和出台团 体标准本标准由 XXXX 有限公司提出，并列入了广东省市 场协会的制定计划中 （二）标准起草单位 。