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摘要：实现人脸识别技术与视频安防监控系统系统的结合，是安防行业发展的迫切需要，其重要意义在于显著提升监控系统的智能化程度，拓展了监控系统的应用领域，为传统监控行业的发展注入了新的活力，为广大用户提供了智能化的视频检索手段，明显改善了系统的易用性，有效推进了安防一体化建设的进程。
关键词：人脸识别技术；视频安防系统；应用
1、人脸识别技术实施的必要功能
1.1、建立人脸数据库
在视频监控系统中应用人脸识别技术开展相关工作的基础就是人脸数据库。人脸数据库的内容主要包括人脸图像以及其面部特征，在建立过程中需要对人脸进行摄像，采用精确度较高的仪器设备扫描人脸，将其中的细节完整地体现出来，这样在应用人脸识别技术的时候，就能够按照数据库进行判断。数据库的建立是需要由人脸对应其身份信息的，然后将人脸和对应的身份信息进行匹配，再对其进行编号，将整个数据库的内容通过建立文档的方式输入到人脸识别系统中，然后在人脸识别的过程中就能够迅速查找到对应的编号，从而确定人的身份信息，对视频监控有很大的作用。
1.2、视频捕捉动态检测
人处于不断的成长中，虽然其面部特征不会发生较大的变化，但是局部还是会产生一些微妙的变化的。为了保证人脸识别技术的准确性，就需要进行视频捕捉动态监检测。人脸识别系统检测到相应的人脸时，就需要对其进行全方位的镜头转换，确保在这个过程中对人脸的实时捕捉，然后通过对视频的人像信息处理，对其进行更加精确的识别。
1.3、数据处理查询
在对视频监控系统中的人脸进行识别的过程中，并不是只需要对人的面部特征进行识别的。人脸识别技术是建立在一定的数据信息的基础上的，因此在应用人脸识别技术开展工作的过程中，就需要在识别完毕之后，将人脸特征与数据库信息进行匹配，然后给出相似度，以此得出认证结果。
2、视频安防系统中的人脸识别关键技术
2.1、Direcshow视频图像获取技术
对于Direcshow视频图像获取技术来说，该技术本身源于微软公司所提出的流媒体处理开发包，这一技术本身也属于视频监控系统中最常见的三种视频捕捉方法。在Direcshow视频图像获取技术的具体应用中，由于Direcshow视频图像获取技术本身更像是Windows系统的一个重要组件，这就使得其本身能够在模块化结构支持下拥有从底层的视频釆集到顶层的媒体交互全方位解决方案，这就使得Direcshow视频图像获取技术能够较好服务于视频监控系统。
2.2、Adaboost人脸检测算法
对于Adaboost人脸检测算法这一关键技术来说，其本身通过构造具有较强分类能力的分类器实现自身的人脸检测功能，而选择人脸特征结构、计算特征数值、选择弱分类器并构造强分类器、组成级联分类器实现人脸检测是Adaboost人脸检测算法的具体应用步骤。由于Adaboost人脸检测算法本身属于一种学习算法，这就使得其本身需要得到大量人脸特征的支持才能够较好发挥自身效用，不过在级联分类器的支持下，Adaboost人脸检测算法就将大大降低检测时间与需要计算处理的窗口，这自然使得其本身具备着较为优秀的计算速度。
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3、人脸识别技术在视频监控系统应用中存在的关键问题
人脸识别中的光照问题指的是如何去除光照对人脸识别所造成的影响，这一问题的解决需要通过分离人脸属性和光源实现；而对于人脸检测与跟踪问题来说，这一问题指的是就人脸的运动轨迹和轮廓变化进行持续追踪，并最终实现跟踪任意姿态运用的人脸；而对于去冗问题来说，这一问题指的是应用人脸识别技术的视频监控系统需要自动进行重复画面的减除，并以此较快速度完成人脸特征对比；而对于人脸识别中的姿态问题来说，这一问题实际指的是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，而为了实现该问题的解决，我国业界存在着基于姿态不变特征、基于统计视觉模型的两种解决方案，以此实现统一姿态空间内特征的提取和匹配。总的来说，上述提到的几方面问题直接关系人脸识别技术能否较好应用于视频监控系统中。
4、人脸识别技术在安防系统中的具体应用
4.1、情报领域的应用
在视频监控系统的人脸识别技术应用所取得的情报信息支持下，公安机关就有很大机率从源头上扼制各类安全事故、恶性案件的发生，犯罪分子也将由此得到较为有效的防控，这自然使得我国整体治安水平将在应用人脸识别技术的视频监控系统支持下实现较好提升。
4.2、户政领域的应用
除了情报领域的应用外，户政领域同样属于我国人脸识别技术在视频监控系统中的较为重要应用领域。随着视频监控系统人脸识别技术的应用，户政领域工作得以由此实现更好展开。在人脸识别技术应用的视频监控系统支持下，户政领域能够实现身份证的集中对比、异常户籍信息的及时清理，这自然就使得户政领域相关工作得以实现更好展开。值得注意的是，由于人脸识别技术应用的视频监控系统能够加好实现犯罪分子行踪的识别，这就使得警方的办案效率也将由此大大提升。
在具体的犯罪分子行踪识别中，公安部门首先可以将犯罪分子的人脸图像输入全国数据库中，并应用其中的人脸数据库进行犯罪分子人脸图像单位对比，由此结合地方的各类视频监控系统，就能够保证犯罪分子进入视频监控系统检测范围，随后通过应用人脸识别技术进行深入分析、对重点对象进行监控、判断监控对象是否为在逃人员等一系列手段，就能够较好保证在逃人员的确认工作高质量实现。
4.3、种族对比的应用
除了上述两方面外，种族对比同样属于我国人脸识别技术在视频监控系统中的典型应用，这一应用主要通过视频监控系统的抓拍功能实现，而由于不同种族之间人脸的特征往往存在着较大差异，这就使得这一种族对比能够由此得以较高质量实现。
5、人脸识别技术在视频监控系统中应用的前景
1）建立人脸数据库：利用摄像机、扫描仪、数码相机等图像输入设备采集人脸图像，建立数据库，数据库中包括存储所有人员的人脸特征文件，并将这些文件进行编号，建立文档信息，该编号是人员在数据库中的唯一标识，通过编号可以提取该人员的特征信息以及备份信息。2）视频捕捉动态检测：实时采集监控范围的视频，当检测到合适的人脸图像时对该人脸进行实时捕捉，实时采集视频流，然后对视频流进行格式转换、分辨率调整、视频属性调整等工作，对人脸图像信息进行几何校正、光照补偿、噪声处理，最后交由人脸检测模块进行人脸检测，人脸检测模块主要实现人脸图像训练、特征提取、识别等功能的处理。3）数据处理查询：将获取的数据信息送到后台进行比对查询，按照其与数据库中的已知特征文件的相似程度给出认证的结果，并把查询结果返回给监控台，如果这一过程中人脸比对成功，监控系统会发出提示。
综上所述，人脸识别技术的研发对于我国的智能化发展有一定的作用，只是其中还存在部分问题阻碍其发展。在视频监控系统中应用人脸识别技术开展工作，要考虑到年龄、面部妆容等因素的影响，并且进行深入的技术研究，提升人脸识别技术的应用效果。
参考文献:
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[3]李文洋.基于多特征融合的人脸识别技术的研究[D].扬州大学，2016.
论文作者:陈昌松
论文发表刊物:《电力设备》2017年第31期
论文发表时间:2018/4/13
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