基于人脸识别的智能监控系统的技术分析

2016-01-02吴为滨孙宝贵李逢林福建省世纪怡嘉软件科技发展有限公司

电子制作 2016年24期

吴为滨孙宝贵李逢林张丹福建省世纪怡嘉软件科技发展有限公司

基于人脸识别的智能监控系统的技术分析

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相比传统监控系统，基于人脸识别的智能监控系统的智能化程度更高，能够在人脸特征值的提取和人脸识别技术的基础上，实现智能监控模式，是未来监控系统的发展方向，因此本文将从人脸识别智能监控系统的设计方法出发，深入研究智能监控系统的关键技术，以供相关从业人员借鉴学习。

人脸识别；智能录像；短信报警；算法分析

如今，随着视频压缩技术的快速发展，特别是高性能的压缩格式的出现，使视频监控系统直接进入数字监控系统的时代，摆脱了传统监控系统的模式时代的舒服，很大程度上解放了生产力，同时基于人脸识别的智能监控系统操作简单、成本低廉，因此在短时间内迅速得到推广应用。本文将立足于智能监控系统的设计原则，并对人脸识别算法的实现进行深入的分析。

1.基于人脸识别的智能监控系统总体设计

1.1 智能监控系统的设计原则

智能监控系统除了具有监控功能以及报警功能外，还应该具有人脸自动识别的功能，一方面，能够用于捕捉出入监控范围的人脸图像，并通过数据库识别，判断是否为合法出入人员。这对智能监控系统的兼容性提出较高的要求，系统的数据处理速度必须能够适应被检测对象的变换速度，否则无法对进入监控范围的人脸进行实时的捕捉。此外，当系统判断异常情况发生，应该自动启动录像功能，以方便相关工作人员调取观看。形成的视频格式要能够在传统的播放器中进行播放，同时，智能监控系统必须具有二十四小时全天记录的功能，以防自动监控系统的录像功能出现问题。[1]然而二十四小时全天候记录对系统存储空间的要求较大，因此智能监控系统要对无用的系统资源进行定期清除，从而节约系统资源。当异常状况发生时，除了开启监录像功能外，系统应该启动内置的报警系统，将异常情况告知管理人员与用户。因此智能监控系统需要适当的保留报警器，从而在灾难发生时，利用蜂鸣器等报警装置告知用户及时撤离，并通过远程短信告知的形式，向当地的消防队与救援队发出求救信息，从而使智能监控系统更加灵活方便。

1.2 智能监控系统的功能

智能监控系统是指不需要安排专人负责监视的监控系统，相比传统的监控系统，智能监控系统除了保留监控与报警功能外，还能利用计算机的即时演算，对监控范围内的图像进行自动分析，从而对异常目标进行跟踪定位，并进行录像，记录监控范围内异常对象的行为，能够对异常情况的发生做出相应反应。从功能上划分，智能监控系统通常可以分为图像获取模块、图像处理模块以及图像分析模块。图像的获取主要利用了智能监控系统内部的硬件系统，并在图像分析之前进行预处理，例如对图像的数据进行调整、压缩，以方便后续对图像的分析、理解。噪声、光照和运动等因素都会影响图像的效果，因此预处理模块能够改善图像的质量，在图像分析的基础上，研究图像选取的目标与行为性质的相互联系。图像理解模块的主要功能为将图像内容进行分析，从而划分目标的种类与行为的性质。[2]

2.智能监控系统的关键技术分析

2.1 人脸识别技术

人脸识别技术是指通过与计算机相连的摄像头动态捕捉人的面部头像，因此人脸识别技术必须具有一定的实时性，否则无法很好的捕捉到监控对象的面部头像，一般来说，智能监控系统需要技术人员预先录入的模板库中的人脸图像进行识别，通过分析面部特征，例如通过分析面部各个器官的方位关系，从而形成一个自成体系的面部识别系统。人脸识别是一种生物特征的认证技术，通过捕捉监控范围内的对象的面部特征，将形成的识别参数与模板数据库中的参数进行比较和确认，来判断是否有非法人员进入监控范围，这种技术的核心是计算机的图形识别算法，针对先不不易变化的部分进行局部特征处理，包括眼眶的轮廓、颧骨周围的轮廓以及嘴的边缘区域。[3]人脸识别技术还可以通过自动面孔扫描，进行提取与选择，并且不需要当事人的配合，可远距离采集人脸的信息，是一种高效方便的智能监控系统技术。传统的监控系统主要通过身份识别的物品，容易丢失或者伪造，因此相比基于人脸识别的智能监控系统来说，在成本、便利性方便要远远的逊于后者。例如人脸识别技术不需要用户的参与，无侵犯性，同时，人脸识别系统的成本低廉，不会丢用户构成任何刺激，便于隐藏。

2.2 视频图像处理技术

视频图像处理技术的目的在于降噪，噪音来源于内部与外部，会给图像的质量造成不利的影响，因此加强视频图像的噪音处理技术，对于基于人脸的智能识别系统具有十分重要的意义。此外，形态学滤波也是视频图像处理技术的重要组成部分，通过物体和结构元素的相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态，例如对图像信息进行比对处理，计算覆盖区域内的最小值，从而对提取的图像进行处理，并补全图像之中存在的凹洞，保证图像能够原原本本的呈现，在一定程度上增加视频图像的清晰度。[4]