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公共安全視頻監(jiān)控中人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)

2019年03月06日 13:08$artinfo.Reprint點(diǎn)擊量：1562

　　近年來，全國各地公共安全機(jī)關(guān)大力開展視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)，結(jié)合視頻監(jiān)控和人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)**的快速識(shí)別和實(shí)時(shí)布控，是提高視頻監(jiān)控效率的一條重要途徑。然而，由于基于視頻監(jiān)控的人臉識(shí)別技術(shù)面臨光線、角度、姿態(tài)、遮擋等因素的影響，導(dǎo)致人臉的類內(nèi)差距增大、類間差距縮小，給基于視頻監(jiān)控的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用帶來了巨大挑戰(zhàn)。
 
　　實(shí)際應(yīng)用中的困難和問題
 
　　隨著公共安全視頻監(jiān)控建設(shè)的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控?cái)?shù)量快速增長，既有老舊模擬設(shè)備，也有新的數(shù)字高清設(shè)備，基于視頻監(jiān)控的人臉識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過程中遇到很多的困難和挑戰(zhàn)，包括以下問題：
 
　　(1)視頻圖像質(zhì)量比較差問題。視頻圖像一般是在戶外或室內(nèi)獲取的，通常沒有用戶的配合，所以視頻人臉圖像經(jīng)常會(huì)有很大的光照和姿態(tài)變化，還可能會(huì)有遮擋。
 
　　(2)人臉識(shí)別中的光照問題。光照變化是影響人臉識(shí)別性能的關(guān)鍵因素，對(duì)該問題的解決程度關(guān)系著人臉識(shí)別實(shí)用化進(jìn)程的成敗。需要從人臉圖像中將固有的人臉屬性和光源、遮擋及高光等非人臉固有屬性分離，在人臉圖像預(yù)處理或者歸一化階段進(jìn)行針對(duì)性的光照補(bǔ)償，以便消除非均勻正面光照造成的陰影、高光等對(duì)識(shí)別性能的影響。
 
　　(3)人臉圖像比較小的問題。由于采集條件比較差，視頻人臉圖像一般會(huì)比基于靜態(tài)圖像的人臉識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)設(shè)尺寸小。小尺寸的圖像不但會(huì)影響識(shí)別算法的性能，還會(huì)影響人臉檢測(cè)，分割和關(guān)鍵點(diǎn)定位的精度，這必然會(huì)導(dǎo)致整個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)性能的下降。
 
　　(4)去冗余問題。需要能對(duì)視頻捕捉中的畫面快速地檢測(cè)單個(gè)和多個(gè)人臉圖像，自動(dòng)去冗余，減除重復(fù)的圖像，并提取相應(yīng)的人臉圖像特征實(shí)現(xiàn)人臉的快速比對(duì)，輸出相應(yīng)的結(jié)果信息。
 
　　(5)人臉識(shí)別中的姿態(tài)問題。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標(biāo)系中繞三個(gè)軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個(gè)方向的深度旋轉(zhuǎn)會(huì)造成面部信息的部分缺失。
 
　　典型算法與關(guān)鍵技術(shù)
 
　　基于視頻監(jiān)控的人臉識(shí)別技術(shù)算法基本流程(如圖1所示)，主要分為人臉圖像采集、人臉監(jiān)測(cè)、人臉特征提取與選擇、人臉識(shí)別四個(gè)部分。
 

　　圖1 基于監(jiān)控視頻的人臉識(shí)別技術(shù)典型算法示意
 
　　圖1中，人臉圖像采集部分的圖像源主要來自于現(xiàn)有的視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的視頻流，首先從視頻流中提取圖像幀，然后從多個(gè)圖像幀中篩選人臉較為正面的圖像作為待測(cè)圖像。另外圖像源也可為監(jiān)控平臺(tái)中已經(jīng)人工截取的圖像作為待測(cè)圖像。
 
　　(1)人臉檢測(cè)即檢測(cè)待測(cè)圖像中是否有人臉存在，若存在則將人臉標(biāo)示出來。對(duì)于單一背景的人臉圖像，人臉監(jiān)測(cè)較為簡單，但對(duì)于復(fù)雜環(huán)境下的人臉監(jiān)測(cè)較為困難。
 
　　(2)人臉圖像的預(yù)處理。在自然環(huán)境下獲取的人臉圖像多受到光照、拍攝角度等影響，因此在圖像特征提取之前要進(jìn)行圖像的預(yù)處理，合理的圖像預(yù)處理會(huì)大大提高人臉監(jiān)測(cè)的成功率。
 
　　(3)特征提取與選擇是人臉識(shí)別中很關(guān)鍵的一步，識(shí)別人臉的主要依據(jù)就是人臉特征。目前針對(duì)人臉特征有很多種，比如：HOG方法、LBP方法、K-L變換等。
 
　　(4)人臉識(shí)別是在特征提取與選擇之后，采取識(shí)別算法進(jìn)行后的識(shí)別。
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