基于人脸识别技术的智能监控系统设计方案_图文


第2 年 3   2 0卷 第 1 08 9 月期 

J u n l f h n d n vr iy N t r lS in e d t o ) o r a    eg uU ie s t (au a c e c  i in  oC E

成 都 大 学 学报( 自然 科 学 版)  

V_ .  N 0.  o 28 1 1 M a .2 0   r 0 9

文章编号:0 4 4 2 2 0 )1 0 6 3 10 —5 2 (0 90 —05 —0 

基 于人脸 识 别技 术 的 智能监 控 系统 设计 方 案 
李尚国  
( 重庆师 范大学 数 学与计算机科学学院,重庆 摘 404 ) 007 

要 : 频监控 在安 全领域扮演着重要 的角色, 视 但视 频监 控通 常只是录制现场视频 图像 , 用于事后做证 , 缺 

乏 主 动 性和 智 能性 . 分 析 了视 频 监 控 系统 的 结构 , 绍 了可 用 于 视 频 监 控 的 人 脸 识 别 技 术 , 后 提 出 了一 种  在 介 最 基 于人 脸 识 别技 术 的视 频 监 控 系统 设计 方 案 , 以对 视 频 画 面 中的人 物 进 行 i  ̄ , 特 定 目标 出现 后 能做 出相 应  7i 在 ,I 】
的反应 .  

关键 词 : 频 监控 ; 视 面部 特 征 ; 征提 取 ; 脸 识 别 特 人   中 图分 类号 :P9 .1 T 314  文 献标 识 码 :   A

0 引  言 
随着 网络技 术 的发 展 与人 们 对安 全要 求 的提  高, 近年来 各行 业对 视频 监控 的需 求 逐渐 升 温 , 例 
如 , 宅小 区 的安 全监 控 系统 、 行 系统 的柜 台监  住 银

目的是在一 些 保 密性 强 的场 合 中, 过对 场 景 中  通 人 的识 别 , 判别是 否 有 陌生人 出现 , 果 有 陌  能够 如 生人 出现可 进 行 跟踪 和报 警 等 行 为 ; 在特 定 场  或
景 中检测是 否有 已知感兴趣 的特定 人物 .  

控、 交通部 门的违 章与 流 量监 控 、 业 部 门的 灾害  林
监控 等 . 频监控 在应 用 领域 的普 及 , 视 也促 进 了学  术界对 视频监 控研究 的深 入 . 国 内, 在 中科 院 自动  化所 的专家 们 在 交 通 场 景视 觉 监控 、 脸 视 觉 监  人

1 智能 视频 监 控 系统 结构   
11 智能视 频监控 系统功 能  .

视频监控系统虽然广泛应用 于各行业 , 但其核心 
任务大体上归纳为 : ①他们是谁 ( h r t y)②他  W oa   e? ; eh 们在 干什么?( a a   e o g )③何时?( e   Wht r t ydi ? ;   eh n h e W r
d  e c )④何地?( hnd  e c ) ot yat ; h ? w e ot y t . h a ? 

控 、 为模 式 识 别 。等 方 面 取 得 了一 定 成 果 , 行   除 
此之外 , 内别 的 高校 及 研 究 机 构 的学 者 在 视 频  国

图像 理解方 面也 做 了大 量 的研究 工 作 [. 国外 , 3在 j  
在美 国 国防部 高 级 研 究计 划 局 的资 助 下 , 内基  卡 梅 隆大学 、 维 S R O F研 究 中心 等科 研 机构 合  戴 A NF 作开 发 出了用 于未来 城 市 和 战场监 控 的 V A S M系  统H 已处 于试 用 阶段 , 国 雷 丁大 学 对 车 辆 和 行    英 人 的跟踪及 其 交 互 作用 识 别 进 行 了研 究  , r. J Ma   y 1 d大学 的适 时 视 觉 监 控 系 统 也 取 得 了很 大 成  a n

现 代智 能视频监控 往 往是 在 不需 要人 干 预 的 

情况下 , 利用 计 算 机 视觉 和 视 频 分 析 的方 法 对 摄  像机拍 录 的 图像 进行 自动 分 析 , 现 对 动态 场 景  实 中 目标 的定位 、 识别 和跟 踪 , 并在 此基 础上 分 析 和 
判断 目标 的行 为 , 而保 证 系 统 既 能 完成 日常 管  从 理, 又能在异 常发生 时做 出及 时 的动作 .   智 能视频 监 控 系统 在 功 能 上 可划 分 为 : 图像  获取模块 、 图像处理模块 、 图像分析模块和图像理  解模块 , 各模 块 间相互 关 系如图 1 示 . 所  

果  ,B 和微软 等公 司也逐 步将基 于视觉 的手势  jIM
识别 接 口应用 到商业 中 .  

从功能上 讲 , 视频监 控 可用 于 安全 防范 、 息  信

获取和指挥调度等领域 , 但在实际中, 视频监控通 
常只 是录制现 场视频 图像 , 于事 后作 证 , 乏 主  用 缺

园一 一 一   圈 圈 囤
图 l 视频监控 系统功能 

动性和智能性 . 基于这种现状, 我们提出了一种基  于人脸识别的视频监控 系统设计方案 , 该方案的 
收稿 日期 : 08—1 2 . 20 0— 0 

各模块 功能 如下 :  

基金项 目: 重庆市教育委员会技术研究项 目资助 ( J78 1 . K000 )  
作者简介 : 尚国(9 2一 ) 李 18 ,男,硕士研究生 , 事计算机 图像处理研究  从

第1 期 

李 尚国 : 于人 脸识 别技 术的 智能监控 系统设计 方案  基

?5 ? 7  

图像获取 . 图像获取 主要指通过硬件系统获  取 图像 的过程 .   图像处理 . 图像处理包括 数据处理和图像 预 
处理 . 据处 理 主 要 用 来 对 获 得 的 图像 数 据 进 行  数 调整 、 压缩 和存 盘 , 以方 便数 据 的传 输 . 由于噪 声 、  

可靠与安全的特点 . 正因如此 , 人脸识别技术在学 
术界 成为 了研 究 的热 点 , 应 用 领 域 也 越 来 越 被  在

人们接受和普及 .  

2 人脸识别技术在视频监控 中的应用 
2 1 人 脸识别 系统 的构成  .

光照和运动等因素 的影响 , 从硬件设备获得 的原 
始图像质量 不 高 , 过 图像 预 处 理 模 块 可 改 善 图  通 像质 量 , 于 图像 的分 析和理 解 . 便   图像分 析 . 像 分 析 主 要 对 图 像 中感 兴趣 的  图
目标 进行分 割 、 定位 、 踪与特 征提取 . 跟   图像理解 . 图像 分析 的基 础 上 , 在 进一 步 研 究  目标 的性质 及 其 相互 联 系 , 得 出对 图像 内 容理  并 解和场景 的解 释 , 而指 导 和规 划行 动 . 模块 中  从 该

智 能视频 监控 的主要 目的是 对 被 监控 目标 的  行 为进行 判断并 做 出响应 , 因此 , 准 确识 别 被监  能 控 目标 的身份就 十分重 要 .   狭义 的人脸 识别就 是 根据 系 统新 输 入 的人 脸  图像 , 已有 的人 脸数 据库 进 行 比对 , 判 断该 图  与 来 像是 否在人脸 库 中 , 如果 在 该 图像 数 据库 中 , 给  则 出所对 应 的具 体 的个 体信 息  . 7  】
广 义 的人 脸识 别包含 以下几 个方 面 内容  : 】   () 1人脸 检测 , 即从不 同的场 景 中检测 出人脸 

的 目标识 别 一般 是 目标 的分 类 , 主要 指 根 据 目标 
的外 表 、 状 和 动 作 的 统 计 特 性 分 辨 出人 、 车 、 形 卡   小 动物等 .  
12 人脸 识别技 术  .

的存在 并 确 定 其 位 置 . 一 任 务 主要 受 光 照 、 这 噪 
声、 头部倾 斜 度以及各 种遮 挡的影 响 .  

人脸识 别 技术 , 指 通 过 与 计 算机 相连 的 摄  是 像头 动态捕 捉 人 的 面 部 图 像 , 时 把 捕 捉 到 的 图  同 像与 预先录 入的模板 库 中 的人脸 图像进 行 比较识  别. 由于该 技 术 在 采 集 人 脸 时 的非 接 触 性 与友 好  性 , 们 对 该 技 术 没 任 何 排 斥 心 理 , 这 个 角 度  人 从

() 2人脸 表征 , 即确 定 表示 检 测 出 的人 脸 和数 
据库 中 的已知 人 脸 的 描 述 方 式 . 常 的 表 示 方 式  通 包 括几 何特 征 ( 欧式 距 离 、 率 、 度 等 ) 代 数  如 曲 角 、 特征 ( 矩 阵 的 特 征 矢 量 ) 固定 特 征 模 板 、 征  如 、 特 脸 、 纹 图等 . 云   () 脸 识 别 , 3人 即通 常 所 说 的人 脸 识 别 , 是  就 将待 识 别 的人 脸 图 像 和 数 据 库 中 的 已 知 图 像 比  较 , 出相关信 息 . 过 程 的核 心 是选 择适 当 的  得 这一 人 脸 表示 方式 与匹配策 略 .   () 4 表情 分析 , 即对 待 识别 的 人脸 的表情 进 行 

讲 , 识 别 可 以成 为 一 种 最 友 好 的生 物 特 征 认  人脸
证技 术 . 脸 识 别 的 核 心 技 术 在 于 “ 部 特 征 分  人 局

析 ” 图形 识别算 法 ”这 种算 法 利用 了面部 各 器  和“ , 官及 特征部 位 的 方位 关 系 , 形 成 的 识别 参 数 与  将 模板数据 库 中的参数 进 行 比较 、 断 和确认 . 判 面部  识别技 术主要 针对 面部 不易 变 化 的部分 进 行 图像 

分析 , 并对其 加 以分类 .   () 理分类 , 5物 即对 待识 别人 脸 的物理 特 征 进 

处理, 其中包括眼眶轮廓 、 颧骨周 围轮廓 区域及嘴  的边缘 区域 . 目前 人脸 识别 的技 术 主要 有 : 特征 面 
孑 扫描技 术 、 L 特征 分析 面孑 扫 描 技 术 、 经 网络 定  L 神
位 面孔扫描 技 术 和 自动 面 孔 处 理 扫 描 技术 . 脸  人

行分类 , 得出其年龄 、 性别 、 种族等相关信息 .   个 典型 的 自动 人 脸 识 别 系 统 如 图 2所 示 ,  


系统 分 为训 练 和识 别 两 个 步 骤 , 个 步 骤 都 需 要  两 检测 和定 位人 脸 、 脸 图像 的预 处 理 和 特 征 提 取  人

识别技 术 的优 点 : 需要 当事人 的配合 , 以用 于  不 可 某些 隐蔽场合 ; 远距离 采集人 脸 图像 . 可  

和选 择 . 中前 者一般 是 离线 运 算 的 , 识 别则 是  其 而 在线操 作 的 .  

传统的基于身份标识物品 ( 证件、 如 磁卡等)   和身份标 识 知识 ( 户 名 、 码 等 ) 在 标 识 物 容  用 密 存 易丢失或 伪造 、 识知 识 容 易记 错 或忘 记 等缺 点 , 标  
而人脸识 别相 比于其 他 的生 物特 征 识别 方 法具 有  如下的优 势 : 无 需 用 户 过 多 参 与 , 接 触 式 采  ① 非 集 , 授犯性 ; 对 用 户 没 有 任何 明 显 刺 激 , 于  无 ② 便

图   测 嚣1 显 . 。 琳 黯 捡 I肇r 鬈  鸳 取1 练   ~ 鸶  预 像1 篓H训 像 库『 定 理广 篓 _ 全 与 _处 与 广   位

隐藏 ; ③设备成本低廉 , 主要是采用摄像头来搜集 
人脸 图像 . 脸 识 别 技 术 根 据 目标 自身 固 有 的 面  人 部表情 与特 征进 行 当事 人 身 份 认 证 , 因此 具 有 更 
图 2 自动 人脸 识 别 系统 示 意 图 

?

5 ? 8 

成都大学学报 ( 自然科 学版)  
方 案结构 框图如 图 3所示 .  

第 2 卷  8

() 1人脸的检测和定位 . 即检测所给图像 中有 

没有人脸存在, 若存在则将人脸标示出来 , 这对于  简单背景的单个人脸 图像实 现是 比较容易的, 而  当人脸的背景过于复杂, 或者是图像 中存在多张 
人脸时, 检测则相对 比较 困难 . 现有的算法一般都  只能适用于一定的环境 , 无约束环境下的人脸检  测 问题 仍然 没有 得 到 很好 的解 决 . 脸 检 测 的 主  人
要 困难 主要体 现 在 人脸 是一 个 非 刚 性 物 体 , 不  在

控  鐾     静 卜
可 

摄  像  机 
纰 

运动物体检测图像  I处 理 人 脸 特 征  = i f 提取人硷特征 

图 3 视频监控系统设计方 案结构示意 图 

同表情下 , 脸部器官的运动迥异 , 并受胡须、 眼镜 、  
头发 等结构 特 征 的 影 响 , 同时 光 照 、 角 、 视 成像 条 

该 系统对 整个人脸 识 别 的研 究 主要 是 围绕 特  征提取 和特 征 选择 展 开 的 . 因为 之 前 预 处 理 步 骤  和 图像处理 的 工作 是 相 通 的 , 之 后 的识别 步骤  而 和一般 的模式 识别 问题 是一 致 的 . 脸 变化 复 杂 , 人  
是一个 塑性 变形体 , 和生 理学 与 心理 学 紧密 相连 ,  

件增加 了检测 的难度, 此外, 墨镜 、 围巾等遮挡物  也会 对检测 结果产 生不利 影响 .  
() 2人脸 图像 的预处 理 . 人脸 检 测得 到 的人脸  图像 , 可能存在 倾斜 和光 照不 好等 情 况 , 般 需要  一 进 行几 何归 一 化 和灰 度 归 一 化 的工 作 . 何 归一  几 化是将 人脸 通过 图像 处 理技 术变 换 为大小 一 致 且  人脸不 存在 偏 角 的 图 片 ; 度 归 一 化 则 就 是 对 图  灰 像 进行 光照 补偿 , 主元 分 析 法 则 会 采 用 去 均值  如
的手段 , 必要 的时候 可以用标 准差进 行归一 化 .   () 3 特征提取 和选 择  . 别 人 脸 主要 是 依据  J识

而且对 于人 类 的识 别 能 力 , 许 多 解 释 上还 存 在  在 分歧 | ]仍需要 做进一 步的深 入研究 . 6 ,    

3 结  语   
人脸识 别 技 术 正 在 被 广 泛 应 用 于各 行 各 业 ,   利 用人 的 面部特 征 来 识 别人 的 身 份 , 成 为 今 后  将 几年 r 行业 的一项 重 要 革新 . r 随着 经济 与 技 术 的  发展 , 频监控 系统在 生 活 中随处 可 见 , 人脸 识  视 将 别技术 与视 频监 控 相 结 合 , 予 视 频 监 控更 高 的  赋 智能与灵 活 性 , 是视 频 监 控 系 统 今后 面 临 的挑  也
战与发 展方 向 .   参考文 献 :  
[] 1徐成华 , 王蕴成 , 谭铁牛 . 三维Ag建模与应用[]中国 . t J.  
图形 图像 学报 ,0498 :9 —93  20 ,()83 0 .

人脸 上 的特 征 , 就是 说 依 据 那 些 在 不 同个 体 之  也 间存 在较 大差 异而对 于 同一个 人 则 比较稳 定 的度  量 . 到 目前为止 还 没有 找 到非 常 理想 的特 征 提  这 取方 法 , 在实 际 操 作 中 主要 是 通 过 各 种各 样 的变  换来 达到 降维 的效 果 , 特 征 脸 方 法 中 KL变 换  如 - 就是 属 于特征 提 取 , 之 后 的 主元 选 取 就 是 属 于  而 特征 选 择 . 除此 之外 还 有 DT、 C 、 波 变 换 等  F D' 小 T 等. 以上 都是基 于整个 人脸 的特征 提取 , 对 于局  而

[] n ,u Tn .e nDvo 2Wa LH   a  Rct e / g W, T e  e ̄

  Hm n o n u a  t   M/ o

部特征的提取方法 , 如利用显著器官( 鼻 、 、 眼、 耳   嘴等) 之间的距离关 系以及通过训练学 习求得的  局部 特征 ,ao变换 就是 一个典 型 。 Gbr   () 4 人脸识 别 . 人 脸识 别前 对 人脸 库 进行 处  在 理 , 到各个 个体 的特 征信 息 , 单 独 建立 一个 新  得 并
的数 据库 . 在识别 过程 中 , 只要采 用 同样 的 方法 得 

aa s[]Ptm Rc ni , O, ()55 61 n// J. t  e g tn2 33 3 : — 0 . ys ae oi o 0 6 8  
[] 3 王亮, 胡卫 明, 谭铁牛 . . 动 的视觉分析 综述[]计算  .1 hg J.
机 学报 ,022 ( )25 27  20 ,5 3 :2 — 3 .

[]oi  ,io A A跏 觚   F e Sr/ n ad o - 4Cl s L t   . l R p n n to ue.c n M n  d   v/ e / a i
t i :VA Fnle , t R】 P t u : a ̄ e b o  o n S M  i  , o 【 . i br Cl   MI rg a cr t g s t n
U ie s y 2 0   nv ri , 0 0. t

到输入人脸 图片的特征信息 , 与库 中的各个体  并 信息进行比较 . 比较之前需要确定相似性尺度 , 在  
对此常用 欧氏距离和基于 贝叶斯 准则 的概 率尺  度. 识别 可 以分 为两 种 : 种 是 人 脸 辨认 , 一 即需 要  确认被识别者的具体的个体 信息 ; 另一种是身份  证实, 只要判断识别对 象是否在数据库 中个体的 


[] el 0  ,a  ,ae K Mui gn ta uxl ne 5 Rn  dnP TnT Bkr . l- etlul n.ac    ta r S i s l
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【]u MA Pna AP ̄ ea sor ti nJ。  - 7Tr k , d d  .in c f- . t []c   e n g f e ,e u i o
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员.  

2 2 基 于人脸 识别技 术的视 频监控 系统方 案  .


[] 剑波 , 波. 模式 8苏 徐 应用 识别技术导论: 人脸识别与语音识  

个基于人脸识别技术的视频监控系统设计 

g[] 't. 上海交通大学出 la 上海: 版社,0.( 2 1 下转第 6 0 2页)  

?

6 ? 2 

成都大学学报( 然科学版) 自  

第 2 卷  8

Co t o lr f r S the   l c a e M o o   s d n r le   o   wic d Reu t nc   t r Ba e   o   s C3 F6   A  n d PI 0 01   0
N/Pe g, WANG  a mig, T   i n Xio n N A We 
( aut0 M cai l nimi  n Fcl f ehnc   g y a E m n ad ̄ t aa 。/ nn nvrt o T ho g ,nhu110 。hn) g o ta La i mi o gU i sy f e nl yJ zo 20 1C i   e i  c o i a

Ab ta t A  r i g c nr ls s m  a   e ig e  o    7    o r p a e S s r c : d i n   o t   y t w s d s n d fra 3 0 W fu   h s  RM . h   ad ae o   r ig v o e n T e h r w r   fd i n   v
p r  s q ip d wi  PM— AS 0 N6 asse   y e e s r  e p ea Ci ut F atwa e up e   t I h FC 5 S 0, s itd b  n c sa y p r h rl r i i c s CAS 0 N6 te 5 S 0, h   p o u to   ar hl  rd c fF i i Co. t  e in d s cal o   rvn   RM  st e sse Sc r  o tolr T e wh l  c d L d d sg e   p ily frd iig S e a    y tm’   oe c n rl . h   oe h e s se i  e y smpl mo e v r r n   ta i   y tm sv r  i e, ro e ,u sse d l y。 Ke   r s: RM ; P ; s C3 F 01 y wo d S S M d PI 0 6 0A 

( 上接 第 5 8页 )  

A  sg   fI t l g ntM o io i g De i n o  n el e   i n t rn  

S se Ba e   n Bi m e rc   y t m  s d o   o t is
U  h n g o Sa g u  
( oeeo M t mac n  o pt  c ne C ogigN ra U i rt,hnqn 007 C i ) C lg f ah ts dC m ue Si c .hnq  om l n e i C ogig 0 4 ,hn   l e ia r e n   vs y 4 a

A ta t Vie   o i r g s s ms otn pa  mp r n  l s i  ae   n  e u t . u   e   s a y 8e s b r c : d o m n t i  y t   f   ly i ot tr e n s ft a d s c r b tt y u u l   I   on e e a o y i y h l
o l e od d s e e i g s a   ros s b e u n y. i  a e   n lz s t   tu tr  fvd o m n trn   ny rc r e  c n  ma e   po f  u s q e d T sp p ra ay e he sr cu e o  i e   s h o io g i

s s m , t d c s fc   e g i o   e h oo y C   e u e   n vd o m n t n , d p e e t a s h m   yt e i r u e  a e rc nt n t n lg   a b   sd i   ie   n o o i c n o i r g a   rsn s   c e e o i n  
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