从像素密度考虑摄像机选型
安防监控进入高清时代以后，一个好处是摄像机的效果好处可以通过像素密度进行量化，选择适合要求的安防摄像机。
模拟标清时代，500TVL，700TVL这样的表述，我们很难用具体的数字标准来衡量摄像机的好坏。尤其是当我们想要描述什么样的摄像机能满足看清人脸，能分辨出目标轮廓时，如果使用TVL电视线显然很困难。根本原因在于模拟时代，摄像机的分辨率基本一定，差距不大，尤其是把摄像机接到后端DVR上进行编码以后，分辨率一般是cif(352×288)，4cif或者D1(704×576)，现在看来，这些分辨率实际效果差距不大，只能从镜头焦距上区分不同的摄像机识别用途，这种区分是模糊，不明确的。
而如果说80×80像素能满足人脸识别的要求，这个表述就很清晰，直观。显然80×80像素是一个可以量化的，具体的数值。
像素密度，简单的说就是可供人眼或者机器视觉识别的像素大小占比（一般的以水平分辨率像素为标准）。摄像机分辨率越高，目标画面像素占比就会越小。
像素密度标准
一般的，我们根据监控目的的不同，以人为目标， 可将像素密度标准分为验证（Identification），识别（Recognition），观察（Observation），侦测（Detection），监视（Monitoring）等不同等级。
- 验证，细节足以能够毫无疑问地确定目标个人的身份。
- 识别，确定所显示的目标与之前见到的某人是否为同一个人。
- 观察，可以看到个人的一些特征细节，例如独特的服装，有没有戴帽子，戴眼镜等。
- 侦测，能够检测到画面里出线的目标是否是人。
- 监视，在监控画面里能监视或者控制人群目标。
约翰逊准则
约翰逊准则是红外热成像领域，用来确定侦测物体所需的最小分辨率标准。John Johnson 是一位美国军事学家，他在 20 世纪 50 年代开发了这种用于预测传感器系统性能的方法。 物体可以是一个人―通常用 0.75 米（2.46 英尺）的临界宽度来确定，或一辆车―通常用 2.3 米（7.55 英尺）的临界长度来确定。 Johnson 检测观测器在不同情况下识别比例模型目标的能力，并提出更小所需分辨率的标准。
用于红外热成像的约翰逊准则级别如下：
- 用于侦测时，至少需要 1.5 像素（可看到物体存在）。
- 用于识别时，至少需要 6 像素（例如围栏前方有一个人）。
- 用于确认时，至少需要 12 像素（可识别一个物体及其特征时，例如，一个人手握一根铁撬）。
显然，安防视频监控的像素密度标准借鉴和发展了约翰逊准则，以更好的适应高清网络视频监控领域。
英国内政部，2009
这个属于模拟标清时代的标准，基于视野范围内人体身高的占比建立了不同类别。
| 类别 | 缩写 | 运行要求 | 身高占比-4CIF |
|---|---|---|---|
| 验证 | Id | 细节应足以能够毫无疑问地确定个人的身份。 | 100%–150% |
| 识别 | Rec | 高度确定所显示的个人与之前见到的某人是否为同一个人。 | 50% |
| 侦测 | Det | 高度确定是否有人出现。 | 10% |
安讯士标准
借鉴以上英国内政部2009年的标准，安讯士提出了着重于像素密度的标准，用相关物体（通常为人脸）的像素数来描述。
人脸具有显著的识别特征，而且人脸宽度的变化小于体重或胖瘦的变化。人脸的平均宽度为16厘米（6.3 英寸）。经瑞典国家法医学实验室 (Swedish National Laboratory of Forensic Science) 推荐和测试结果，安讯士选择使用 80 像素作为极苛刻环境中的人脸识别要求。
| 运行要求 | 水平像素/面部 | 像素/厘米 | 像素/英寸 |
|---|---|---|---|
| 验证（光线不好） | 80像素/面部 | 5像素/厘米 | 12.5像素/英寸 |
| 验证（光线良好） | 40像素/面部 | 2.5像素/厘米 | 6.3像素/英寸 |
| 识别 | 20像素/面部 | 1.25像素/厘米 | 3.2像素/英寸 |
| 侦测 | 4像素/面部 | 0.25像素/厘米 | 0.6像素/英寸 |
欧盟EN62676-4:2015、EN50132-7:2012
欧盟安全设备用视频监控系统.第4部分:应用指南（Video surveillance systems for use in security applications - Part 4: Application guidelines） (IEC 62676-4:2015，50132-7:2012)
欧盟标准将验证区域定义为每个像素的目标距离大于4mm。识别区域为每个像素的目标距离大于8mm。观察区域每个像素的目标距离大于16mm。检测区域的每个像素的目标距离大于40mm。监视区域每个像素的目标距离大于80mm。
以上，我们可以将具体数字换算成PPM（pixels per meter）或者PPF（pixels per foot），每米或者每英寸的像素数。
| 类别 | PPM | PPF | MM PER PIXEL |
|---|---|---|---|
| 验证(Id) | 250 | 76 | 4 |
| 识别(Rec) | 125 | 38 | 8 |
| 观察(Obs) | 62 | 19 | 16 |
| 侦测(Dete) | 25 | 8 | 40 |
| 监视(Monit) | 12 | 4 | 80 |
三星(Hanwha)标准
| 标准 | 数值 |
|---|---|
| 识别人脸 | 5.33px/cm |
| 识别细节 | 2.62px/cm |
| 识别物体 | 1.97px/cm |
| 人体探测，车牌识别（软件） | 1.33px/cm |
| 基本监控 | 0.66px/cm |
中国GB/T 35678-2017
中国国家标准GB/T 35678-2017公共安全 人脸识别应用 图像技术要求，识别人脸图像，两眼间距应大于等于30像素，宜大于等于60像素。
公安部GA/T 893，安防生物特征识别应用术语，字母辨识度15像素（200像素/米），光照条件：面部识别300-500lux，车牌识别150lux。
同时人脸识别算法相关的标准规定人脸识别要求是80×80像素。
美国国土安全部2013（DHS 2013）建议
美国国土安全部2013（DHS 2013）在<Digital Video Quality Handbook >（第27-28页）中发布了针对不同视频监视功能的每英尺像素建议 。
- 观察：20 PPF
- 法医审查：40 PPF
- 认可度：80 PPF
法国新标准
新提议的法国标准讨论了用于检测/观察/识别/识别（DORI）任务的不同像素密度和PPM数值。
- 检测：30 PPM
- 识别：100 PPM
- 车牌读数：200 PPM
- 标识：400 PPM
应用举例
上面介绍了不同国家的应用于安防领域的像素密度标准，实际如何应用这些标准呢？
以安讯士标准为例，对于某个给定场景的运行要求，我们可以使用数字来确定所需的最低分辨率。要识别位于一个 10 米宽装卸码头的人员，我们需要至少125 像素/米，即总共 1250 像素。因此，水平分辨率为 1280 像素的摄像机足够胜任工作。
再举一个例子，客户正在使用高清网络 摄像机监控办公场所，并想要知道进行验证所需的更大场景宽度。摄像机分辨率为1920x1080像素，表示需要验证的更大场景宽度为1920/5像素/厘米=384厘米。
分辨率越低，更大场景宽度将越窄。在较大的图像中，捕捉线将更靠后，从而提供一个更大的验证区域。
有时如果有大批量的计算，或者觉得计算太过繁琐，我们可以使用一些第三方的在线计算工具。比如：JVSG，安讯士的像素计算器，三星的工具等。
参考资料：
