智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的人臉識別技術之研究

摘 要隨著科技信息技術的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在許多領域中都得到了廣泛應用，并且在具體應用中也取得了不錯的成績。視頻監(jiān)控系統(tǒng)逐漸向智能化方向發(fā)展，這對人臉識別技術提出了更高的要求，因此在問題分析過程中，需要對人臉識別技術進行詳細分析與研究，使其能夠發(fā)揮出應有的作用。

【關鍵詞】監(jiān)控系統(tǒng) 人臉識別 智能

人臉識別技術屬于生物特征領域研究，其對鑒別人物有著重要作用。近幾年，隨著科技的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到了普及，人們對視頻監(jiān)控人臉識別的需求變得更加急迫，同時也提出了更高的要求。因此，視頻監(jiān)控中使用的人臉識別技術逐漸成為了人們研究的重點問題。

1 人臉識別技術的應用現(xiàn)狀

近幾年，隨著科技的快速發(fā)展，人們加強了對如何應用視頻的多幀信息的研究與分析，并且取得了不錯的成績。曾有學者提出了在貝葉斯框架下同時人臉識別和跟蹤方法，在具體操作中，通過有序貫重要性采樣，將人臉身份變量加入到跟蹤狀態(tài)向量中，并且對運動和身份變量進行不斷更新，同時要對運動和身份變量進行聯(lián)合，在此基礎上，提取出身份變量，從而完成人臉識別。

目前，人臉識別技術在國內外的智能監(jiān)控系統(tǒng)中都得到了廣泛的應用，從國外的應用效果來看，取得了不錯的成績，但是在國內的應用，因為實踐較短，技術還處于發(fā)展與完善之中，因此還有待完善與提高。

2 視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主要功能

現(xiàn)代人們對安全的需求越來越高，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，難以滿足人們在安全上的需求。過去一段時間使用的安全監(jiān)控系統(tǒng)主要通過人工的方式完成相應內容的識別，該方式在具體應用過程中存在許多不足。例如，工作人員長時間的高負荷工作，會出現(xiàn)疲勞，特別是在夜間，這種疲勞造成的影響更大，工作人員自身的水平較差，責任心等因素都會對識別的準確性造成影響，在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，應用人臉識別技術，能夠提高系統(tǒng)的安全性，從而實現(xiàn)無人看守、自動報警。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中應用人臉識別技術需要以下內容的支持：

2.1 構建人臉數(shù)據庫

利用掃描儀、攝像機等圖像輸入到設備采集人臉圖像中，構建人臉數(shù)據庫，數(shù)據庫中應當包括全部人的臉部特征文件，并且做好編號，構建信息文檔，此編號是人員數(shù)據庫的唯一標識，通過編號，能夠完成對人員臉部特征信息的提取與備份。

2.2 捕捉動態(tài)圖像，完成檢測

對監(jiān)控范圍內的視頻進行動態(tài)檢測，在檢測過程中一旦識別到人臉時，要進行捕捉，對視頻流進行動態(tài)采集，完成采集后，再轉換視頻流的格式、調整分辨率、視頻屬性等多項工作，同時要校正人臉圖像，通過噪音處理、光照補償?shù)确绞剑瓿蓪θ四樐K的合理檢測，人臉檢測模塊完成人臉圖像掃面、特征提取、識別等功能。

2.3 數(shù)據處理查詢

將通過采集獲取數(shù)據，輸送到后臺，然后對比查詢，依據存在數(shù)據庫中的存在的特征文件的相似度進行結果認證，將最終的查詢結果直接反饋給監(jiān)控臺，若人臉對比成功，此時監(jiān)控系統(tǒng)將會主動出現(xiàn)提示，提醒相關人員對比已經完成。

3 人臉識別技術的優(yōu)勢及算法介紹

3.1 人臉識別技術的優(yōu)勢所在

人臉識別技術作為一種新興生物特征識別技術，其在具體應用過程中與指紋掃描、虹膜識別等技術相比優(yōu)勢明顯，主要體現(xiàn)在以下幾點：

3.1.1 應用范圍更加廣泛，容易被客戶接受

通用攝像機是人臉識別技術是獲取識別信息的主要裝置，在具體應用過程中，可以通過非接觸方式，在被識別未察覺的情況下，完成相應的識別。

3.1.2 直觀性突出

人臉識別技術的應用要以人的面部圖像基礎，通過肉眼能夠看清楚的人臉，因此通過人臉識別，便于工作人員進行審計與確認，“以貌取人”也與現(xiàn)代人們的認知規(guī)律相符。

3.1.3 速度快，精準度高

該識別技術不僅識別速度更快，而且在精準度上也更高。隨著科技的發(fā)展，人臉識別技術已經處于一個較高的技術水平，而且拒認率和誤識率都較低。

3.1.4 安全性較高，不易被冒充

人臉識別技術在安全性較高的場所中應用，被識別人員必須要親臨現(xiàn)場，他人難以進行假冒。人臉識別技術自身具有獨特的活性判斷能力，可以確保他人無法利用木偶、蠟像、照片欺騙識別系統(tǒng)，這也是指紋等生物識別技術難以實現(xiàn)的。例如，用合法用戶的斷指可以完成對合法用戶身份的冒充，并且識別系統(tǒng)不會察覺。

3.1.5 設備具有較好的通用性

人臉識別技術中常用的設備通常為攝像機、PC等常規(guī)性設備?？萍嫉陌l(fā)展，使閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)、計算機等都得到了廣泛應用。因此，對于多數(shù)用戶來說，在應用人臉識別技術時，須要新添大量專用設備，這一方面確保了用戶原有投資，另一方面也對原設備起到了一定的保護作用，確保了用戶在安全方面的需求。

此外，人臉識別技術采用的方式為實時攝取人臉圖像或依據人臉照片，因此在具體操作中各項信息容易獲取。

3.2 人臉識別技術的算法

識別算法是人臉識別技術在具體應用過程中的一項關鍵關鍵內容，目前在人臉識別計算中比較常用的算法有以下幾種：

（1）基于人臉特征點的識別算法；

（2）基于整幅人臉圖像的識別算法；

（3）基于模板的識別算法；

（4）利用神經網絡進行識別的算法；

（5）基于光照估計模型理論。

每一種算法都有各自的優(yōu)點與缺點，在具體應用過程中，要依據實際情況而定。

4 人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)應用的技術及需要解決的問題

4.1 人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)采用的技術

4.1.1 人臉檢測

在各種不同場所檢測出人臉，并對其所在位置進行確定。從實際情況來看，在多數(shù)場合中，場景比較復雜，而人臉位置是未知的，因此在檢測過程中，先要確定是否存在人臉，若存在人臉，在對人臉的位置進行確定。人臉檢測問題十分復雜，這主要因為檢測工作的開展會受到人臉部光照、化妝品、毛發(fā)、光照等多項因素的影響。人臉檢測的最終目的是在一個完整的圖像內，找到人的臉部區(qū)域，將輸入的圖像合理的劃分為兩個部分，一部分為人臉區(qū)域，另一部分則為非人臉區(qū)域。

4.1.2 人臉辨識

將已經檢測到的人臉同數(shù)據庫中存在的人臉進行對比分析，從而獲取相關信息，該操作過程中的核心內容是選擇合理的人臉表征方式，以及與之相對應的匹配策略，通過分析可以發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)構造與人臉表征方式兩者之間有著密切聯(lián)系。通常在匹配過程中，選擇的方法有以下兩種：

（1）全局方法；

（2）特征方法。

顯而易見，在方法的選擇上，基于正面像特征法和基于側面像的方法，兩種在本質上是存在明顯區(qū)別的。

4.1.3 表情分析

對人臉部的表情進行科學識別，人臉部的常見表情包括，快樂、驚訝、傷心、恐懼、狂喜等，為了使人臉識別技術能夠得到充分發(fā)揮，要對人的臉部表情進行合理分類，提高識別的效率和準確性。

4.1.4 生理分類

生理分類就是對人臉的生理特征進行詳細分析，通過分析可以獲取人的性別、年齡、種族、名族等各種相關信息。顯然，完成以上一系列的操作是一項復雜的過程，并且需要大量的知識支持，因此需要利用科學合理的方式完成。

4.2 需要解決的關鍵問題

4.2.1 光照問題

人臉識別性能會受到許多因素的影響，光照變化是其中最為重要的一項影響因素，對光照問題進行解決，在一定程度上關系人臉識別使用能否成功。在識別過程中，需要從人臉圖像中將臉固有的屬性和遮擋、光源及高光等非人臉固有屬性分離，在人臉圖像預處理或歸一化階段進行針對性的關照補償操作，從而達到消除非均勻正面關照陰影、高光等情況對識別系統(tǒng)造成的不良影響。

4.2.2 檢測與跟蹤

人臉檢測是人臉身份識別前期的一項重要工作內容，人臉跟蹤則是依據人臉檢測定位，對運動序列后續(xù)幀中的目標人臉的運動軌跡和輪廓變化進行持續(xù)跟蹤檢測。一個復雜背景下的多級結構的人臉檢測與跟蹤系統(tǒng)可采用模板匹配、特征臉、彩色信息等人臉檢測技術，通過這種方式可以完成對平面內旋轉人臉的檢測，并且能夠對任意姿態(tài)運動的人臉進行跟蹤識別。

4.2.3 姿態(tài)問題

人的姿態(tài)問題是一項繁瑣的內容，頭部在三維垂直坐標體系中繞三個軸的旋轉將會導致人的面部發(fā)生改變。在分析過程中，可以發(fā)現(xiàn)，垂直于圖像平面兩個方面的深度旋轉將會導致面部信息出現(xiàn)缺失。一種處理方案是采用統(tǒng)計視覺模型，校正姿態(tài)圖像的正面圖像。另一種處理方案是以姿態(tài)不變特征的方式，尋找不隨姿態(tài)變化而發(fā)生改變的臉部特征。

4.2.4 去冗問題

人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)可以快速的完成對視頻捕捉面中的多個化單個人臉圖像進行檢測，并且要將冗余自動去除，將重復畫面去除，并且要將人臉特征進行提取，完成對人臉特征的對比分析。

5 結束語

人臉識別技術的意義重大，并且具有不錯的應用價值。隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的逐漸普及，人臉識別技術的應用變得更加活躍。我國在人臉識別技術的研究還處于發(fā)展階段，但是其起到的作用有目共睹，因此需要加強對該項內容的研究與分析。

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作者簡介

鄒香玲（1987-），女，河南省周口市人。碩士學歷?，F(xiàn)為河南廣播電視大學助教。主要研究方向為計算機。

作者單位

河南廣播電視大學 河南省鄭州市 450046