运用动态情绪识别系统快速识别可疑人员

反恐治安的国际形势在当下依旧严峻，是否有一种更有效的系统能预防危险事件发生?一种能够检测出情绪异常不法分子独特的“动态情绪识别”系统已经在中国面世。该系统能够根据摄像头拍摄的视频快速锁定可疑人员，隔着摄像头分析人的精神状态，自动排查出犯罪可能性较高的人员，从而预防恐怖袭击和违法行为。

　　如今，这种近未来安全系统已经来到了人们面前，这款系统就是“ASBDEFE”图像分析系统，它是由某公司独立开发并成功推向市场。该系统能够使监控摄像头等拍摄的人员的精神状态“可视化”，自动发现可疑人员，被工作人员亲切的称为“反恐治安的好帮手”。

　　截止目前，该系统在索契冬奥会、首尔机场、日本G7峰会等国内外重大活动安保已经得到成功运用。

　　ASBDEFE系统以大量的实验数据为基础，可以判断出有无攻击性、紧张等精神状态。那么，系统是怎样使人的精神状态可视化的呢?其关键在于它检测情绪的“振动”、名为“动态情绪识别”的图像处理技术。

　　其基本工作原理，基于运动的心理生理学，依据身体振动及庞大的基本特征数据库，通过专用摄像机采集的视频，分析头颈及身体的振动频率和振幅，计算出攻击性、压力和紧张等参数，分析人员的精神状态，用颜色条进行数字化可视化，得出可疑度，事先筛选出可疑人员并报警。

　　视频通常每秒由大约25帧图像组成，ASBDEFE能够逐帧检测拍摄对象面部的皮肤、眼皮等的运动情况。根据运动的振幅和频率，用颜色将情绪区分为“攻击性”、“紧张”等50种类型。为了方便现场的员工和安保人员作出判断，拍摄对象的精神状态会通过面部周围的彩色线条显示。ASBDEFE把这种线条命名为“颜色条”。

　　系统通过颜色条的大小和颜色等，使出现犯罪行为的潜在危险度数值化。当检测到危险度超过阈值的人员后，系统会发出警告，安保人员等通过对其进行盘问和搜身，可以预防犯罪的发生。

　　判断拍摄对象的精神状态只需要分析长约2～5秒左右的视频。不仅可以在安保现场实时发现可疑人员，还可以对事前录制的视频和“YouTube”等网络上的视频数据进行分析，协助安保人员快速逮捕嫌疑人。

　　在情绪识别领域，基于微表情的识别通常会面临很大的数据计算难题，不同文化、环境、年龄等因素的影响都会使分析存在很大的差异。另外，安视宝研发朱工也表示紧张一般分为两种类型，一种为神经原性紧张，是神经系统的反射紧张;另一种是自体原发紧张，是肌肉末梢性紧张。一般通过语言、微表情、行为特征等传统情感分析手段只能发现神经系统的反射紧张，而恐怖攻击行为则多表现为自体原发性紧张。

　　目前，该系统应用场景较为宽泛，按场所可分为机场、地铁、海关、重大活动安保、大型商超等，另外还可应用于安检门、机器人、智能锁、无人机等，让机器拥有“情感”，可以“知人知面又知心”，让坏人无处可藏。

　　未来，以情绪识别为代表的新一代人工智能技术，在安防领域的一个崭新应用，正在成为现实。安视保将会不断地对其进行发展和创新，生产研发出更具时代性的产品。