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浅析视频监控系统与人脸识别技术结合应用

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浅析视频监控系统与人脸识别技术结合应用

发布日期:2018-04-27 作者: 点击:

随着信息技术不断地额发展,人脸识别技术在视频监控领域也有了重大的改革和应用,经安防监控专家研究确定,而基于人脸识别技术的智能视频监控系统具有十分广泛的应用前景。基于先进生物特征识别技术的人脸识别智能视频监控系统的出现是视频监控系统发展的又一标志,智能视频监控系统能够识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效地协助安全人员处理危机,并最大限度地降低误报和漏报现象。

人脸识别技术在公共安全、人机交互等领域具有广泛的应用前景,这一点已经为世人所公认。同时,人脸识别也是人工智能领域的重大研究课题,因此吸引了大量的研究人员对此展开深入研究,到现在已有30 多年的研究历史。自20 世纪90年代以来(特别是美国“911”恐怖袭击事件发生以后),人脸识别技术在研究及应用方面更是得到了长足的发展。

人脸识别视频监控系统有四大核心部分:

视频处理/人脸捕获工作站、人脸比对工作站、黑名单数据库和报警显示工作站。视频处理/人脸捕获:在视频图像中发现人脸,评估图像质量并提交给人脸识别比对模块;人脸识别比对模块:对登陆的照片提取特征模板并与黑名单数据库相比较;黑名单照片采集:建立模板并将模板数据加入黑名单数据库;报警显示:根据比对结果,显示报警结果,或将报警信息传递给 PDA或其它手提终端。

视频监控

但人脸识别监控系统也会出现一些问题,比如:

(1)人脸识别中的光照问题。光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。需要从人脸图像中将固有的人脸属性和光源、遮挡及高光等非人脸固有属性分离开来,在人脸图像预处理或者归一化阶段进行针对性的光照补偿,以便消除非均匀正面光照造成的阴影、高光等对识别性能影响;

(2)人脸检测与跟踪问题。人脸检测是人脸身份识别的前期工作,而人脸跟踪就是根据人脸检测定位的结果,对运动序列后续帧中的目标人脸的运动轨迹和轮廓变化进行持续的跟踪检测。一个复杂背景下的多级结构的人脸检测与跟踪系统可采用模板匹配、特征子脸、彩色信息等人脸检测技术,这样能够检测平面内旋转的人脸,并可跟踪任意姿态的运动的人脸;

(3)去冗问题。要求人脸识别监控系统能对视频捕捉中的画面能够快速的检测单个和多个人脸图像,并自动去冗余,减除重复的画像,并提取相应的人脸图像特征实现人脸的快速比对,并输出相应的结果信息;

(4)人脸识别中的姿态问题。姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化,其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。一种方案是基于姿态不变特征的方法,即寻求那些不随姿态的变化而变化的特征。另一种方案是采用基于统计的视觉模型,将输入姿态图像校正为正面图像,从而可以在统一的姿态空间内作特征的提取和匹配。

随着生物特征技术的发展,人脸识别技术正逐渐由理论探索的过程转入了实际应用的阶段,国内外都出现了专业的人脸识别产品。当前的人脸识别视频监控系统还需要做更深入的研究、测试和推广,一卡通生产厂家表示,公安部第一研究所一直致力于人脸识别方面的研究,公安部第一研究所生物特征项目组在人脸识别视频监控方面做了大量的工作,并采集了图像和视频库,以测试人脸识别视频监控产品的功能和性能,确定人脸识别产品在实际应用中需要解决的问题。


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