任国印，吕晓琪，3*，李宇豪

(1. 内蒙古科技大学 机械工程学院，内蒙古 包头 014010；2. 内蒙古科技大学 信息工程学院，内蒙古 包头 014010；3. 内蒙古工业大学，内蒙古 呼和浩特 010051)

1 引 言

目前，从监控摄像机上获取目标嫌疑人人脸图像是公安民警的重要技术手段之一。几乎所有街道都安装了高清摄像头，并且摄像机的覆盖范围很广。高清监控摄像机每天不停地采集视频数据，每天都会产生大量的离线视频。以高清摄像机为例，每秒50～60帧，24 h能够产生500万帧左右的视频录制图片，这样一台摄像机录一个月的视频数据非常庞大。如果将一个区域的所有摄像机数据加起来，就会更加庞大。对于刑侦部门来说，一帧一帧地对可疑视频进行人工过滤，显然是低效和痛苦的。

人脸识别一直是图像识别中的一个重要问题。首先，人脸识别的任务比图像分类要复杂得多。在人脸识别技术中，最重要的工作是人脸图片的特征提取[1-3]。直到2013年，人脸识别还处于手工特征提取阶段，主要依靠图像处理专家对人脸进行仔细分析，最终得到人脸的特征，也就是构建人脸局部描述符。目前，基于深度学习的人脸识别已逐渐取代传统的人工人脸特征识别方法，传统借助人眼来识别人脸的方法已经不能满足刑侦部门的需要。

研究和发展图像检索技术已经进行了近20年[4-6]。但是目前基于内容的人脸图像检索系统还很少，主要的瓶颈是检索精度低和存在语义鸿沟。人脸检索是人脸识别和基于内容的图像检索的结合，它通过匹配人脸特征来搜索现有的人脸照片数据库[7-10]。……