GA/T 1154.4-2018 视频图像分析仪 第4部分:人脸分析技术要求

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标准编号:GA/T 1154.4-2018
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资源大小:1.6M
标准类别:电力标准
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GA/T 1154.4-2018 标准规范下载简介

GA/T 1154.4-2018 视频图像分析仪 第4部分:人脸分析技术要求

5.3.1.2人脸图像质量

5.3.1.3人脸注册

在符合5.3.1.2要求时DB37/T 3387-2018 城市河道淤泥利用规范,人脸注册失败率(EFR)应不大于0.1%

在误检率不大于1%时.漏检率应不

在误检率不大于1%时.漏检率应不

5.3.3.11:1人脸验证

人脸错误接收率为0.1%时,错误拒绝率不超过!

5.3.3.21:N人脸辨识

1:N静态人脸辨识,前10识别率不低于90%

5.3.4.1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

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; 性别分析; 是否戴口罩分析; d) 是否戴眼镜分析; 是否戴帽子/饰物分析

6.2.1人脸视频图像输入/导入检验

.2.1.1人脸视频图像采集方式检验

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/T1154.3一2017中附录A提供30份不同格式的原视频图像样本,导人人脸分析仪进行播 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、导人、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

GA/T1154.42018

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: 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

5.2基于视频的人脸检

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

6.2.3.6.2告警输出检验

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 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

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

6.3.1.1数据类别标定

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 6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 10

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1:1,年龄为16岁~60岁占70%,小于16岁占15%,天于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

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

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,记录成功导人数量,计算注册失败率(EFR),判定是否符 .1.3的要求。

6.3.3人脸检测检验

将视频人脸测试样本导入人脸分析仪,进行人脸检测分析,统计人脸检测的正检数、漏检数、误检 数,计算人脸检测的漏检率和误检率,判断结果是否符合5.3.2的要求

6.3.4人脸比对检验

6.3.4.11:1人脸验证检验

6.3.4.1.1测试数据量

人脸图像库测试集人脸图像数量:1方张 对应探测集人脸图像数量1万张

6.3.4.1.21:1人脸验证比对指标统计

将1万张测试集样本作为本人图像,从1万张探测集内随机抽取10张,组成10方对负样本进行非 本人比对,输出比对相似度结果并降序排列,找出0.1%错误接收率时的相似度作为阈值, 将1万张测试集与1万张探测集人脸图像组成1万对正样本进行比对,统计0.1%错误接收率阈值 时的错误拒绝率是否满足5.3.3.1。

6.3.4.21:N人脸辨识检验

6.3.4.2.1测试数据量

人脸图像库测试集人脸图像数量:30方张。 探测集人脸图像数量:300张

6.3.4.2.21:N静态人脸辨识比对指标统

选取300张探测人脸抓拍图像与30万注册库进行1:N静态人脸辨识比对。统计各探测图像 结果是否处于前10名,计算前10识别率是否满足5.3.3.2

6.3.5人脸检索检验

6.3.5人脸检索检验

6.3.5.1基于图像的人脸检索检验

参照附录C中表C.1的1 8项要求选取人脸图像样本,至少200张,在抓拍库中统计静态图像人 脸比对对应输出结果.判定比对指标是否符合5.3.4.1的要求。

6.3.5.2基于视频的人脸检索检验

参眼附求中衣 全少包含200个测试对象,在折 的要求

6.3.5.3基于人脸属性的人脸检索检验

参照附录C中表C.1的1~8项要求导入人脸图像样本,至少200张,分别统计各项人脸属性检 确率,并计算人脸属性检索平均准确率(AP),判定比对指标是否符合5.3.4.3的要求,

6.3.6人脸布控检验

6.3.6.1测试数据量

6.3.6.2人脸布控指标经

表1检验项目、技术要求、试验方法

附录A (规范性附录 Rest接口规范

应通过REST架构风格的Web服务方式对外提供相关功能,所涉及的数据结构采 Json格式进行封装。

应通过REST架构风格的Web服务方式对外提供相关功能,所涉及的数据结构采用XML格式 n格式进行封装。

可提供的数据服务接口列表见表A.1

描述数据的资源定义见表A.2

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B.1视频集合资源(VideoSliceList)的表达

B.2视频描述信息(VideoSlicelnfo)的表达

3.2视频描述信息(VideoSlicelnfo)的表达

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B.3人脸信息集合资源的表达

人脸信息集合资源的表

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附录C (资料性附录) 人脸视频图像测试样本

附录C (资料性附录) 人脸视频图像测试样本

表C.1给出了数据源复杂程度等级。评价用样本应尽量来自真实的安防监控系统,选择典型的应 用场景。

表C.1数据源复杂程度等级

图像(0):待分析的数据集为符合5.2.1.2要求的图像数据; 视频(1):待分析的数据集为符合5.2.1.2要求的视频数据 【X2(人流密集度)】: 疏松(0):单顿图像平均人脸数目不足10个; 密集(1):单帧图像平均人脸数目为10个以上。 【X3(光照条件】】: 正顺光/平光(0):数据集中超过80%的人脸图像亮度适中且分布均匀; 侧光(1):数据集中超过10%的人脸图像亮度适中且分布不均匀; 逆光(2):数据集中超过5%的人脸图像亮度过暗; 顶光(3):数据集中超过5%的人脸图像亮度过亮。

DB11T 1300-2015 湿地恢复与建设技术规程C.2注册库人脸图像数据要求

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注册库人脸图像数据要求如下: a)两眼瞳孔中心间距:不小于30像系,宜不小于60像系; b)人脸表情:中性或微笑,眼睛自然静开; 人脸角度:水平转动角不超过土30°、俯仰角不超过土15°、倾斜角不超过土30°,建议人脸水平转 动角不超过土15°、俯仰角不超过土10°、倾斜角不超过士15°; 饰物不应遮挡脸部主要区域,饰物如深色墨镜、口罩和夸张首饰等; e) 人脸完整、轮廓清晰,人脸长宽比不失真,光照均匀无阴影。

视频人脸图像数据要求如下: ) 两眼瞳孔中心间距:不小于20像素,宜不小于40像素; 人脸角度:水平转动角不超过士30°、俯仰角不超过士15°、倾斜角不超过土30°,建议水平转动角 不超过土15°、俯仰角不超过土10°、倾斜角不超过士15°; c) 灰度:动态灰度范围不小于180,或24位真彩色; d) 分辨率:水平和垂直分辨率不小于100dpi; e) 畸变率:不大于1%; f) 清晰度:人脸清晰,无明显拖尾或抖动; g 噪波:图像无明显噪波; 其他:GA/T922.2一2011中第4章规定的其他要求

GB/T 42013-2022 信息安全技术 快递物流服务数据安全要求.pdfGA/T 1154.42018

L1全国安全防范报警系统标准化技术委员会.安防监控视频实时智能分析设备技术要求 GB/T30147—2013[S1.北京:中国标准出版社,2014

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