引言

人脸识别技术是一种基于数字图像处理技术的生物特征识别技术，它可以通过摄像头捕捉到行人或车辆的人脸图像信息，并通过图像分析和匹配等算法来实现自动识别、跟踪、报警等功能。近年来，随着公共安全意识的不断提高以及技术的不断发展，人脸识别技术在公共安全领域得到了广泛的应用。

GB/T35678-2017标准介绍

GB/T35678-2017是我国人脸识别技术应用领域的标准，其中包括了公共安全人脸识别应用图像技术的要求。该标准主要包括以下内容：

• 人脸采集要求：针对不同场景和光照条件，规定了人脸采集设备的分辨率、曝光时间、白平衡等参数。
• 人脸图像质量评价：规定了评价人脸图像质量的指标，包括清晰度、亮度、对比度等。
• 人脸图像特征提取：规定了人脸图像特征提取的算法和方法。
• 人脸图像匹配：规定了人脸图像匹配的算法和方法。

公共安全人脸识别应用图像技术要求

GB/T35678-2017标准中对于公共安全人脸识别应用的要求主要包括以下几个方面：

人脸采集要求

人脸采集设备的分辨率应当大于等于200万像素，并应当保证在光线不足的情况下仍能正常采集人脸图像。同时，设备的曝光时间、白平衡等参数应当根据采集场景的不同进行调整，以保证采集到的图像具有较好的清晰度和亮度。

人脸图像质量评价

针对公共安全领域的特殊要求，GB/T35678-2017标准规定了人脸图像质量评价时需要特别考虑人脸图像的清晰度、亮度、对比度等指标，并提出了相应的评价方法。

人脸图像特征提取

在公共安全领域，人脸图像的特征提取是非常重要的一项工作，它直接关系到人脸识别系统的准确性和可靠性。因此，GB/T35678-2017标准规定了人脸图像特征提取的算法和方法，以及特征向量的长度、存储方式等要求。在公共安全领域的实际应用中，还需要根据不同的场景和需求进行相应的优化。

人脸图像匹配

人脸图像匹配是指将采集到的人脸图像与数据库中的人脸图像进行比对，找出最匹配的人脸信息。在公共安全领域的应用中，人脸图像匹配的速度和准确性非常重要。因此，GB/T35678-2017标准规定了人脸图像匹配的算法和方法，并要求在不降低准确性的前提下提高匹配速度。

总结

GB/T35678-2017标准对于公共安全人脸识别应用图像技术的要求非常严格，这也表明了我国在公共安全领域越来越注重科技的应用和创新。同时，这些要求也为相关企业和机构提供了技术上的指导和规范，有助于提高人脸识别系统的准确性、可靠性和安全性。