本系統采用華為的 FusionInsight 大數據平臺架構，與傳統的服務器架構相比，數據處理能力大幅提升，主要優勢如下：

支持海量數據處理，可支持百億級人臉庫

可實現數據存儲，處理，分析一體化結構

實時性，基于 storm 集群的深度學習算法可實時處理識別，對比，搜索運算

高效性，對于人像庫之間的查重對比，時間可縮短到原來的 1/10

安全性高，對網絡安全，數據安全，主機安全均可提供全面解決方案

業務背景

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

我們的用戶在使用傳統的人臉識別系統過程中面臨以下幾個問題：

用戶目前只能從第三方獲取視頻數據，無法直接取到人臉照片

既要從視頻中實時提取人臉圖片，又要進行實時比對

用戶要面對眾多廠商的攝像設備，而原有的攝像機拍攝角度很難滿足人臉抓拍的要求

用戶需要建立多種業務的人臉庫，總量達百億級

用戶需要經常進行大規模人臉庫之間的查重操作，以往處理一次需要幾個月的時間

針對上述問題，我們采用深度學習的人臉識別算法并基于華為的大數據平臺成功的為用戶解決了現有的問題，并大幅度提高了系統的性能。

解決方案介紹

1.系統的基本功能

實時接收。實時接收外部設備抓拍的人臉照片，保存到 HDFS 中。

實時人臉檢測。對抓拍的照片實時進行人臉檢測和特征提取，將人臉特征存儲到抓拍人臉庫，并在數據庫中關聯人臉特征和抓拍的人臉照片，用于后續的檢索功能。

實時黑名單比對。將從實時抓拍照片中提取出的人臉特征與黑名單庫的記錄對比，如果抓拍的照片與黑名單庫的記錄匹配，則報警。

離線人臉識別。使用用戶提交的人臉照片，檢測出照片中的人臉，并提取人臉的特征，將特征與人臉注冊庫或人臉黑名單庫或人臉抓拍庫中的特征記錄對比，找出匹配的人。

人臉庫管理。可以手動或自動批處理建立人臉庫（注冊庫、黑名單庫和抓拍庫），對人臉庫可以進行增加和刪除操作。

用戶接口。用戶可以通過 web 頁面進行人臉庫的管理操作、離線人臉搜索、查詢抓拍記錄，人臉軌跡和接收黑名單報警等功能。

2.系統的設計性能

注冊人臉庫支持 1000 萬個人像記錄，并支持平滑擴容至 100 億級人像記錄

注冊人臉庫的離線檢索時間要小于 10 秒

從接收到照片到完成重點黑名單庫的對比要小于2秒

根據業務需要，系統支持把抓拍庫的內容錄入注冊庫

3.系統示意圖

4.系統的整體設計

本系統采用基于深度學習的人臉識別算法，通過多臺華為 FusionInsight 服務器集群和一臺 WEB 服務器實現一個完整的人臉識別系統，并可根據需要進行平滑擴展。

本方案針對大型以及超大型人臉識別系統，人臉識別系統可對提交的照片進行實時動態識別或動靜態比對。在方案中，系統可以自動采集數據進行對比處理，也可以是工作人員通過查詢終端提交人像圖片，系統會對提交的照片進行特征提取，并與保存在內存注冊庫中的人像圖片結構化特征數據進行快速匹配。最后，根據工作人員設定的相似度閾值顯示相關人員的身份信息。

01

系統的邏輯架構

系統業務邏輯包含三塊內容：

人臉采集系統：人臉采集系統包括專業人臉抓拍機和普通高清網絡攝像機+人臉檢測服務器，是將前端采集到的視頻圖片等非結構化數據進行分析處理，定位檢測獲取人臉圖片，并結合人員身份信息采集系統獲取人員身份信息進行關聯管理。

人臉比對系統：人臉比對系統是對人臉采集系統傳輸的數據進行智能分析處理，進行人臉圖片建模、通過人臉眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，進行人臉特征數據提取入庫，并根據平臺業務需求進行實時比對識別和事后人臉檢索應用。

人臉庫：人臉庫包括人臉抓拍庫、人臉注冊庫、黑名單庫，其中抓拍庫包括場景下摳取的人臉小圖、人臉特征數據，是人臉采集系統采集的人臉圖片存儲庫，用于人臉比對系統進行人臉圖片比對檢索；注冊庫包括標準人臉圖片、人員身份信息、人臉特征數據，是系統設定前批量導入的重點人員庫，用于人臉比對系統進行人臉圖片比對檢索；黑名單庫是注冊庫中將部分重點人員進行布控組成，用于實時比對人臉采集系統傳輸的人臉圖片。

02

人臉業務庫

系統數據庫應包含三種業務庫：人臉抓拍庫、人臉注冊庫和黑名單庫。

人臉抓拍庫-包含抓拍現場圖片、人臉小圖和結構化的人臉特征數據、抓拍地點、抓拍時間等信息，此類庫的主要業務應用場景是圖片檢索比對，查詢目標人員的人像出沒地點、時間等信息；

人臉注冊庫-主要是導入一些大規模的人像圖片、結構化的人臉特征數據和身份信息，如一個地級市當地的社保人像信息庫等，導入后主要的應用場景是圖片檢索比對和身份信息查詢，確定人員身份；

黑名單庫-包含高危人員、特殊人員的人臉圖片、結構化的人臉特征數據和人員身份信息，主要的應用場景是在各個人臉卡口進行實時人流的人臉比對預警。

一般來說人臉抓拍庫和人臉注冊庫做為靜態庫，適用于事后查詢檢索目標、黑名單庫作為動態庫，用于實時比對報警。一個或多個黑名單也可以進行勾選布控，形成具有針對性的人臉布控庫，與前端實時視頻進行人臉比對報警。

03

業務流程

系統數據流包含人臉實時比對和人臉歷史查詢。其中實時比對發生在事前或事中，當系統發現有布控人員出現時，執勤人員可以迅速作出反應；歷史查詢則是針對事后重點人員排查，可通過可疑人員圖片查詢系統記錄的人員信息。

實時視頻人臉比對：普通高清網絡攝像機通過人臉檢測服務器或專業人臉抓拍相機分析視頻中的人臉，提取人臉圖片轉發給平臺服務器，服務器通過智能算法，從抓拍的人臉中提取特征數據，與黑名單庫中的人臉特征數據庫進行遍歷檢索，最后由平臺展現人臉比對結果。

圖片檢索人臉比對：通過平臺客戶端提交需檢索的人臉圖片，平臺服務器提取人臉圖片特征數據，與人臉抓拍庫或人臉注冊庫中的人臉特征數據進行遍歷比對，最后由平臺展現比對結果。

04

華為大數據平臺

FusionInsight 是華為企業級大數據存儲、查詢、分析的統一平臺，能夠幫助用戶快速構建海量數據信息處理系統，通過對巨量信息數據實時與非實時的分析挖掘，發現全新價值點。FusionInsight 解決方案由 5 個子產品 FusionInsight HD、FusionInsight MPPDB、FusionInsight Miner、FusionInsight Farmer 和 FusionInsight Manager 構成。

FusionInsight HD：企業級的大數據處理環境，是一個分布式數據處理系統，對外提供大容量的數據存儲、分析查詢和實時流式數據處理能力。

FusionInsight MPPDB：企業級的MPP關系型數據庫，基于列存儲和MPP架構，是為面向結構化數據分析而設計開發的，能夠有效處理PB級別的數據量。

FusionInsight MPPDB在核心技術上跟傳統數據庫有巨大差別，可以解決很多行業用戶的數據處理性能問題，可以為超大規模數據管理提供高性價比的通用計算平臺，并可用于支撐各類數據倉庫系統、BI（Business Intelligence）系統和決策支持系統，統一為上層應用的決策分析等提供服務。

FusionInsight Miner：企業級的數據分析平臺，基于華為FusionInsight HD的分布式存儲和并行計算技術，提供從海量數據中挖掘出價值信息的平臺。

FusionInsight Farmer：企業級的大數據應用容器，為企業業務提供統一開發、運行和管理的平臺。

FusionInsight Manager：企業級大數據的操作運維提供，提供高可靠、安全、容錯、易用的集群管理能力，支持大規模集群的安裝部署、監控、告警、用戶管理、權限管理、審計、服務管理、健康檢查、問題定位、升級和補丁等功能。

分布式系統

HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系統，實現大規模數據可靠的分布式讀寫。HDFS 針對的使用場景是數據讀寫具有“一次寫，多次讀”的特征，而數據“寫”操作是順序寫，也就是在文件創建時的寫入或者在現有文件之后的添加操作。HDFS 保證一個文件在一個時刻只被一個調用者執行寫操作，而可以被多個調用者執行讀操作。

分布式處理引擎

MapReduce 是 Hadoop 的核心，是 Google 提出的一個軟件架構，用于大規模數據集（大于 1TB）的并行運算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化簡）”，及他們的主要思想，都是從函數式編程語言借來的，還有從矢量編程語言借來的特性。當前的軟件實現是指定一個 Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發的 Reduce（化簡）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

MapReduce 是用于并行處理大數據集的軟件框架。MapReduce 的根源是函數性編程中的 map 和 reduce 函數。Map 函數接受一組數據并將其轉換為一個鍵/值對列表，輸入域中的每個元素對應一個鍵/值對。Reduce 函數接受 Map 函數生成的列表，然后根據它們的鍵縮小鍵/值對列表。MapReduce 起到了將大事務分散到不同設備處理的能力，這樣原本必須用單臺較強服務器才能運行的任務，在分布式環境下也能完成了。

統一資料管理和調度

為了實現一個 Hadoop 集群的集群共享、可伸縮性和可靠性，并消除早期 MapReduce框架中的 JobTracker 性能瓶頸，開源社區引入了統一的資源管理框架 YARN。YARN 分層結構的本質是 ResourceManager。這個實體控制整個集群并管理應用程序向基礎計算資源的分配。

ResourceManager 將各個資源部分（計算、內存、帶寬等）精心安排給基礎 NodeManager（YARN 的每節點代理）。ResourceManager 還與Application Master 一起分配資源，與 NodeManager 一起啟動和監視它們的基礎應用程序。在此上下文中，Application Master 承擔了以前的 TaskTracker 的一些角色，ResourceManager 承擔了 JobTracker 的角色。Application Master 管理一個在 YARN 內運行的應用程序的每個實例。Application Master 負責協調來自 ResourceManager 的資源，并通過 NodeManager 監視容器的執行和資源使用（CPU、內存等的資源分配）。請注意，盡管目前的資源更加傳統（CPU 核心、內存），但未來會帶來基于手頭任務的新資源類型（比如圖形處理單元或專用處理設備）。

從 YARN 角度講，Application Master 是用戶代碼，因此存在潛在的安全問題。YARN 假設 Application Master 存在錯誤或者甚至是惡意的，因此將它們當作無特權的代碼對待。NodeManager 管理一個 YARN 集群中的每個節點。

NodeManager 提供針對集群中每個節點的服務，從監督對一個容器的終生管理到監視資源和跟蹤節點健康。MRv1 通過插槽管理 Map 和 Reduce 任務的執行，而 NodeManager 管理抽象容器，這些容器代表著可供一個特定應用程序使用的針對每個節點的資源。

分布式數據庫

數據存儲使用 HBase 來承接，HBase 是一個開源的、面向列（Column-Oriented）、適合存儲海量非結構化數據或半結構化數據的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴展伸縮的、支持實時數據讀寫的分布式存儲系統。

存儲在 HBase 中的表的典型特征：

大表（BigTable）：一個表可以有上億行，上百萬列

面向列：面向列(族)的存儲、檢索與權限控制

稀疏：表中為空(null)的列不占用存儲空間

流處理服務

Apache Storm 是一個分布式、可靠、容錯的實時流式數據處理的系統。在 Storm 中，先要設計一個用于實時計算的圖狀結構，我們稱之為拓撲（topology）。這個拓撲將會被提交給集群，由集群中的主控節點（master node）分發代碼，將任務分配給工作節點（worker node）執行。一個拓撲中包括 spout 和 bolt 兩種角色，其中 spout 發送消息，負責將數據流以 tuple 元組的形式發送出去；而 bolt 則負責轉換這些數據流，在 bolt 中可以完成計算、過濾等操作，bolt 自身也可以隨機將數據發送給其他 bolt。由 spout 發射出的 tuple 是不可變數組，對應著固定的鍵值對。

業務處理邏輯被封裝進 Storm 中的 topology 中。一個 topology 是由一組 Spout 組件（數據源）和 Bolt 組件（邏輯處理）通過 Stream Groupings 進行連接的有向無環圖(DAG)。Topology 里面的每一個 Component（Spout/Bolt）節點都是并行運行的。 在 topology 里面， 可以指定每個節點的并行度， storm 則會在集群里面分配相應的 Task 來同時計算，以增強系統的處理能力。

調用了華為哪些能力

使用 HBase 的 JAVA API 實現了對 HBase 數據庫的表的創建、刪除和數據的增刪改功能。使用的 API 如下：

org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin 類:

org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor:

org.apache.hadoop.hbase.client.HTable:

org.apache.hadoop.hbase.client.Put

org.apache.hadoop.hbase.client.Get

使用了HDFS的JAVA API 實現了對HDFS上的照片文件的讀取

Kafka java api, 實現了 kafka 的生產者和消費者，storm 的 spout 中實現 kafka 消費者，從 kafka 訂閱人臉照片，實現人臉照片的實時采集

消費者 API：

生產者 API：

使用 stormAPI 實現對拓撲的提交，查詢和刪除操作

合作伙伴介紹

北京恒遠華信息技術有限公司成立于 2001 年，公司自成立以來始終專注于政府行業和大型企事業單位的通信網絡及信息化建設，緊跟 IT 技術的發展，在云計算、存儲、數據網絡、WLAN、數據中心建設和智能光網絡建設方面能提供最新的極具競爭力的產品解決方案及服務。恒遠華多年來一直以華為為最重要的合作伙伴，與華為攜手承建過多項國家級重點通信工程。

近年來，隨著華為大數據平臺的建設量的增加出現了基于大數據平臺的人臉識別需求，恒遠華基于華為大數據平臺開發了專門針對特定行業的人臉識別業務，獲得行業內的積極評價。