以人脸识别为代表的人工智能技术正改变着城市公共服务系统，对城市管理者来说到了一个更好的时候。简单到公厕防止市民私拿厕纸，红绿灯路口人脸识别闯红灯，再到人脸识别找回丢失儿童，人脸识别技术的价值不在于炫酷，而是实实在在地帮助管理者更好地管理这座城市，并造福市民。

2016年以来，随着人像识别技术的快速发展，技术应用快速在各个领域落地，尤其在公共安全、金融、交通、教育等领域频频刷屏，热度居高不下。在公共安全行业，人像识别技术已经开始助力公安快速破案；在金融行业，身份核验、VIP接待有效提升了银行工作人员的办事效率和客户体验感；在教育行业，考生身份核实不再仅仅依靠肉眼识别。如今，在智慧城市的发展浪潮下，人像识别更是成为推进智慧城市建设的有利武器，人像技术将在城市智慧化管理和运营中发挥着举足轻重的作用。

一、核心应用场景

智慧化的城市，不仅仅是平安城市、数字城市的升级，它能将城市资源有效的整理利用，进一步提升城市的生产效率和服务能力，其本质就是“互联网+物联网”技术带来的城市智能化运营系统，核心价值主要体现在三方面：

1.物联网：智慧城市与物联网紧密相连。物联网是“物物相连的互联网”，是在互联网基础上延伸和扩展的网络，它将任何物理的实体都可以进行信息交换和通讯，实现了物物相连。而物联的本质是围绕人来打造的，基于人的数据来串联其他物体，既扩充了物体的属性信息，又得以保证物联数据的鲜活性，所以对人的数据采集和分析是打造物联网的核心。

2.技术整合：智慧城市拥有海量数据，要真正实现“智慧”，城市需要拥有能够采集和处理海量数据的能力，“云存储、云计算”提供了很好的解决方案。大数据支撑采集端，打造多维感知前端，将社会数据应采尽采。云计算塑造分析端，一方面感知前端集成越来越丰富的智能算法，将采集到的数据进行预处理，自动生成结构化数据；另一方面，采用深度学习算法的后端，将原有算法模型深化升级，使分析效率、准确度有了质的飞跃。智慧城市通过整合各类高新技术，如传感技术、物联网技术、大数据分析技术、深度学习技术等，实现数据的流转和分析，挖掘数据隐藏的真正价值。而人像技术正是智慧城市技术池中重要的一环。

3.智能应用：通过云端的计算能力，结合互联网技术，智慧城市通过集中整合各类信息，并将处理后的各类信息通过网络传递出去，实现资源共享，运转到各类应用平台，实现平台间的信息交互，从而完成信息的增值作用。

人是智慧城市的服务对象，对人的数据采集、分析、应用是目前智能化技术发展的核心驱动力，在智慧城市建设中人像识别技术的应用领域描述如图1所示。

　　图1

1.人像技术在公共安全

目前，人像技术已经全面应用到公共安全领域，充分利用公安已有警务数据和视频图片数据构筑人像大数据研判平台，有效的满足公安对人员追逃、身份排查、人员管控的需求，将高危、重点人员进行城域级布控，通过刻画重点人员轨迹，进行高危行为预警研判。

人像技术应用融合警务实战，针对孤寡老人、三无身份人员、聋哑人员等无法确认身份的人员，可通过人脸识别确认身份信息；打通酒店、网吧、娱乐场所的登记信息，获取人脸图片进行身份信息二次核实；在检查站、在街面，功能强大的移动单兵将人脸信息回传查验；车站、广场、景区等人员聚集地带，实时密度分析，轨迹研判，打造立体化人员管控体系；人员步态分析，实时视频图像结构化处理，多维数据碰撞等技术从多种角度将人的轨迹还原和补全，让城市公共安全防控网更加智慧高效。

2.人像技术在智慧商业

实体商业中，目标客户的引流以及精准营销成为商业成本的重要支出，传统被动式的商场标识、人工推送和导购等手段效率的下滑，让以人工智能为核心的精准营销成为商业新的增长点。人脸识别系统能充分利用机器视觉对人脸的特征识别和归纳能力，将客户的性别、年龄、心情等作为商业需求的对应特征，针对性地实时推送客户感兴趣的内容，为商家进行目标客户群导流和精准营销。另一方面，通过对不同人群的兴趣内容的观察和学习，逐步提升对目标人群推送内容的匹配精准度。

同时，基于人脸的授权支付方式已经开始商用，极大提高了生活的便捷性，在智慧城市建设过程中，刷脸购物、刷脸吃饭、刷脸乘车等将会逐一走进我们的生活。

3.人像技术在智慧民生

在智慧城市中，以城市最小的单元——社区为例，社区管理已不单单是治安防范，随着科技进步和理念更新，传统依靠人防、物防已经无法满足治安和民生服务需求，需要前沿的智能化、立体化、信息化社区管理体系，实现全方位智慧社区建设。

通过非配合式人脸识别，可以帮助物业管理部门进行访客管理；人脸识别门禁系统将人脸当作开门的钥匙，比门禁IC卡更加安全便捷，同时也为公安机关加强治安管理提供了有效数据；流口人像采集登记系统实现居民身份信息登记由被动变主动，高效完成辖区内流动人口及常住人口信息的采集和管理。

同时，社区平台将人员基础数据库和居民手机APP、社区智能化设备、社区物业管理系统、社区O2O服务资源等集中整合，将以往的信息孤岛相互串联，实现互联互通，为居民带来7*24小时的安全保障与更舒适的“智能化”生活体验。

在未来智慧城市中，社区管理将更加信息化、自动化：完善的社区治安综合防控体系；自动化的“刷脸”授权体验；各类信息数据融汇贯通。

二、两类核心应用

在过去，智能分析算法受场景影响较大，单一的模型无法准确描述多种场景，且模型有偏差的话，算法的性能就会下降。而现在，谷歌等厂家的开源算法模型、英伟达的GPU芯片、英特尔的movidius芯片，不断优化人像技术的前端后台，有效解决了传统智能分析的两大瓶颈：

1.适应足够多的环境和场景。深度学习在训练模型参数的阶段使用了海量数据，相比传统机器学习方法，包含了足够多的场景，并且直接建立从数据到信息的映射，对约束条件的依赖较少，这就意味着深度学习的产品可以应用到更广泛的环境当中。

2.识别种类更丰富。理论上只要有足够多的样本进行训练，深度学习能够实现比较精准的目标分类识别，自主特征识别的特点又让深度学习特别适用于抽象、复杂的关于人的特征、行为的分析领域。

在算法模型上搭载高性能的计算芯片，加上人工标注的大数据训练集，使得深度学习(尤其CNNS技术等)变得简单，进而使人像技术在多维数据碰撞和多类智能分析方面变得可落地、可实战。人的数据和其他物联数据的结合，将查人轨迹、识人身份变得简单。大量训练集和深度学习模型的建立，让行为识别技术不再遥不可及，而人的行为识别带来的智能化革命，将颠覆多类传统产业，是实现真正意义人工智能的重要一步。

三、便捷和安全

如今，智慧城市建设过程中，基于人像识别技术的应用也如雨后春笋，快速扎根在我们的生产生活当中。但是人像技术在带来生活便捷的同时，也存在着安全隐患。2017年的“315晚会”，揭露了部分厂家在人脸识别领域存在的安全隐患，仅仅通过人脸的图片或者视频就可以攻破人脸防御系统，比如使用盗取图片进行人脸开门，使用盗取视频进行互联网的商务诈骗等。

针对于利用他人人脸图片、人脸视频、3D模型或者面具头套的攻击行为，需要基于微纹理、光谱、运动信息的活体检测技术不断升级，采用深度学习技术，不断提升防伪准确率，为人像识别技术提供安全支撑，为城市健康自由的发展提供有力保障。

结语

智慧城市建设和人像技术相辅相成。人像技术，尤其人像大数据技术的深化应用为生活带来便捷，为城市带来智能。更加智慧的城市建设必然带来更多的数据源，促进更优的算法模型，提供更充足的资金，多元化的人才反馈技术领域促进技术再发展。