GA／T 1154.4-2018 标准规范下载简介：
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GA／T 1154.4-2018 视频图像分析仪 第4部分：人脸分析技术要求图2参考逻辑关系模型
采集方式应符合以下要求： a）支持离线或在线方式采集监控视频、手机视频及其他网络视频等； b) 支持离线或在线方式采集证件照（含彩色、黑白）、照片（除证件照外用照相机拍摄的照片、手机 等智能工具拍摄的照片）、网络图像、视频监控截图； 在离线方式下，支持同步和异步方式导入； d) 至少支持以USB、SATA、网络接口、模拟信号视频流等采集方式之一采集视频图像
5.2.1.2视频图像格式
GA/T1154.42018
GA/T1154.3一2017附录A中的30种视频格式），转码后视频能够正常播放YS/T 820.9-2012 红土镍矿化学分析方法 第9部分：钪、镉含量测定 电感耦合等离子体-质谱法，无花屏、黑屏、 卡屏等异常状况
5.2.2.1一般要求
应支持建立注册库、抓拍库等不同用途的人脸数据库
应支持建立人脸注册库，实现以下功能： a）支持使用符合GA/T922.2一2011中4.1要求的静态人脸图像数据进行人脸注册 支持现场采集人脸图像数据进行人脸注册； c) 支持批量导人人脸图像数据进行人脸注册； d) 支持注册库的添加、查询、修改、删除等管理操作，并支持多个库的分库管理； e) 支持注册库的导人、导出
应支持建立人脸抓拍库，实现以下功能： a）支持动态人脸视频文件数据的抓拍人库： b）支持抓拍库的添加、查询、修改、删除等管理操作，并支持多个库的分库管理
5.2.3.1人脸检测
人脸检测应符合以下要求： a 具有视频图像选择功能，选择性地进行图像或视频人脸检测； 具有设置人脸检测区域的功能，仅检测区域内的人脸； C 具有多人脸检测功能，可检测出检测区域内的多个人脸； d）具有设置人脸大小检测范围功能，仅检测符合要求的人脸
5.2.3.2人脸属性分析
人脸属性分析应符合以下要求： 具备开启和关闭功能； b) 支持对视频图像中人脸所拥有的属性信息进行分析，包括但不限于年龄段、性别等； 支持对视频图像中人脸所呈现的附加特征信息进行分析，包括但不限于是否戴帽子、是否有胡 子、是否戴眼镜、是否戴口罩、是否佩戴饰物等； d) 支持分析结果保存或输出功能； 应生成视频结构化语义信息描述，并符合GA/T1400.3一2017的要求
5.2.3.3人脸统计分析
应支持对视频中出现的人脸按照数量、频次、属性等进行统计分析。
5.2.3.4人脸比对
人脸比对应符合以下要求：
a）1：1比对：对两张人脸图像进行比对，生成相似度分值； b）1：N比对：将输入的1张人脸图像与人脸数据库中的N张人脸图像进行比对，生成相似度分 值，并按相似度进行降序排序； C n：N比对：将输入的n张人脸图像与人脸数据库中的N张人脸图像进行比对，生成相似度分 值，并按相似度进行降序排序
5.2.3.5人脸检索
5.2.3.5.1基于图像的人脸检索
图像人脸检索应符合以下要求： a 支持根据目标人脸图像，在人脸数据库中进行检索； b) 支持按相似度排序输出与目标人脸相似的图像； C) 支持对包含多个人脸的单张自标图像自动进行人脸检索； d) 支持对多张目标图像自动进行批量人脸检索； 支持图像人脸检索结果导出
5.2.3.5.2基于视频的人脸检索
视频人脸检索应符合以下要求： a) 支持根据目标人脸视频，在人脸数据库中进行检索； 支持按相似度排序输出与目标人脸相似的视频信息； 注：视频信息包括目标人脸在视频中出现的图像信息（人脸图像、全景图像、图像赖号），目标人脸在视频中出 现的时间段。 c）支持视频人脸检索结果导出。
5.2.3.5.3基于人脸属性的人脸检索
基于人脸属性的人脸检索应符合以下要求： a）支持按照人脸所拥有的属性信息进行检索，包括但不限于年龄段、性别等； b 支持按照人脸所呈现的附加特征信息进行检索，包括但不限于是否戴帽子、是否有胡子、是否 戴眼镜、是否戴口罩、是否佩戴饰物等； c）支持对人脸检索结果的二次人脸属性检索
5.2.3.6人脸布控
5.2.3.6.2告警输出
5.2.3.6.3告警记录管理
GA/T1154.42018
5.2.4人脸分析结果输
应支持视频图像人脸分析结果参照附录B的格式输出描述文件
应支持视频图像人脸分析结果参照附录B的格式输出描述文件
5.2.5与公安视频图像信息应用系统对接
与公安视频图像信息应用系统对接应符合以下要求： a 应通过分析接口与公安视频图像信息应用平台进行数据交换； b) 宜通过数据服务接口或采集接口与公安视频图像信息数据库进行数据交换，应符合 GA/T1400.3—2017中的规定； C 分析接口、数据服务接口和采集接口协议应符合GA/T1400.4一2017中的规定 d) 人脸分析仪描述数据应支持SDK（软件开发工具包）的方式，数据格式采用XML或Json的方 式封装，具体要求参见附录B
5.3.1.1人脸数据库容量
人脸数据库容量应符合以下要求： a）注册库容量大小：不低于30方张图像； b）抓拍库容量大小：不低于100万张图像
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，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
GA/T1154.42018
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。
DB22T 2192-2014 人参土壤调理剂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
GA/T1154.42018
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
GA/T1154.42018
GB 27952-2020 普通物体表面消毒剂通用要求B.3人脸信息集合资源的表达
人脸信息集合资源的表