人脸识别技术在安防系统中的应用研究及其示范

1、    人脸识别技术在安防系统中的应用研究及其示范    孔勇顾鸣鹤奚松波摘 要：人脸识别技术对于安防系统的功能设计具有重要意义，以人的面部特征为辨识要素，提高系统监控安防效果。文章就人脸识别技术特点，对其在安防系统中的应用要点进行了简单分析。关键词：人脸识别；安防系统；应用要点：tp391.4 文献标志码：a ：2095-2945（2019）03-0143-02abstract： face recognition technology is of great significance for the functional design of the s

2、ecurity system. it takes the human face features as the identification elements to improve the security effect of the system monitoring. in this paper， in view of the characteristics of face recognition technology， its application in the security system is briefly analyzed.keywords： face recognition

3、； security system； application essentials将人脸识别技术应用到安防系统中，对进一步提高安防效果具有重要意义，同时实现系统的智能化发展，拓展系统基础功能。人脸识别技术越来越成熟，被越来越广泛的应用到多个领域中，均取得了良好效果。想要在安防系统中充分发挥出人脸识别技术的优势，就需要确定技术要点，确定其应用方向和要点，保证两者相结合后达到1+1>2的效果。1 人脸识別技术特点人脸识别技术本质上就是对输入的人脸图像以及视频进行判断，确定该人脸是否存在，如果确认存在，则需要对每个人位置、大小和各个器官进行判断，完成人脸特征的提取，作为判断每个人身份的依据，与

4、数据库中的人脸特征信息进行对比，完成人脸身份的识别。目前所应用的人脸识别技术主要从三个方面来进行：第一，人脸检测。适用于多种场景和环境的人脸检测，且确定其所处位置与大小。第二，面部特征定位。完成人脸器官和形状等信息检测，并利用相应防范方式进行表达，其中比较常用的有几何特征、代数特征、固定特征模板、云纹图等1。第三，人脸比对。对人脸面部特征进行定位，将所检测得到的人脸特征与数据库内的信息进行比对，完成人脸特征信息的判断。2 安防系统设计应用现状2.1 监控场景无法确认视频监控是安防系统常见的一种表现形式，在不断发展下，现在安防系统已经实现了数字化与智能化发展，所应用的设备在不断更新，功能越发完善

5、，受到了广大监控行业的欢迎。但是就安防系统应用效果来看，并不能对监控场景中的实物进行确认，在整个监控场景中人物为主体对象，是判断监控场景的核心，通过对人物的监控来触发警报，并通过外链传感器的方法，对场景内的实物进行判断，但是并不能对视频中人物的活动变化进行有效识别2。2.2 监控对象无法确定监控系统功能的实现需要以外界的条件作为辅助，监控效果受光照强度、距离远近、位置高低、实物大小等因素影响较大，任何一项元素不达标，均会导致监控图像质量偏低，进而影响对监控内对象的确定，这样就失去了监控的意义。如果无法确认监控对象特征信息，则整个安防系统直接沦为摆设，所具备的技术功能无法发挥出来。2.3 监控对

6、象无法识别安防系统已经被广泛的应用到出入境、公安布控以及公共安全等多个领域，所期待的功能作用是对监控视频中人员对象的真实身份进行识别确认。但是目前很多安防系统的功能并不能达到这一要求，无法完成监控内人员身份的识别，更加无法判断确认其实施的各类动作。基于视频监控系统角度分析，连续视频序列根本要求就是对监控对象的真实身份提供辨识的有效信息，而想要实现这一要求，还需要在现有技术上进行更为深入的研究和技术开发3。2.4 监控检索效果差对于视频监控系统来讲，其需要将监控视频上传到监控中心，然后再对大量的视频图像进行分析、识别、确认，但是目前大部分的安防系统视频检索效果比较差，视频识别系数难度高，并不能基

7、于人脸图像特征信息完成身份的智能化检索。现有的视频监控系统大部分均是采用的线性顺序存储策略，技术上决定视频智能化检索效率比较低，无法达到预期的检索效果4。另外，还可以采用大范围视频回放的方法来对视频进行检索，以此来判断确认视频内是否存在监控对象。3 人脸识别与视频监控系统3.1 应用分类将人脸识别技术应用到安防系统中，主要可以分为身份验证和身份识别两种模式。第一，身份验证。即将当事人身份与正在发生的行为联系在一起，确定行为是否合法，完成不同人脸特征之间的识别判断，确定某个人为合法人员。现在人脸识别技术已经被有效的应用到门禁系统、考勤系统、教育考试系统以及密码系统等，起到可靠的身份验证作用，完成

8、目标人物行为权限的验证，且对目标人物信息进行记录5。第二，身份识别。对系统输入的面部图像和目标数据库内存在的面部图像进行比对，完成目标面部图像身份信息的确认。可应用于海关、机场、公安等场合和部门，对待查人员身份进行有效识别，能够有效识别确认通缉犯、在逃犯和恐怖分子等人员信息。3.2 应用可行性人脸识别技术可以说是生物识别领域中的高端技术，近年来其在多个领域中发挥了出色的功能性，一直以来都是研究的要点。将人脸识别技术与视频安防监控系统结合在一起，来对以往安防监控系统存在的缺陷进行补充和完善。从技术层面分析，人脸识别技术和监控安防系统所运用的原理相同，前者主要是通过人脸特征线信息进行识别，后者则是

9、针对视频流信息进行判断，两者相互融合可以达到更好的功能效果。将人脸识别技术嵌入到安防监控系统中，来就视频中人脸生物特征进行有效提取，通过与数据库内人脸信息的对比，来进一步提高安防系统的安全性，达到更好的安防效果。3.3 应用技术3.3.1 adaboost人脸检测算法adaboost人脸检测算法分类能力非常强，可以对人员生物特征信息进行检测。其为一种学习算法，需要以大量的人力特征作为支持，才能够将具有的功能完全发挥出来。并且基于级联分类器检测，能够有效缩短检测所需时间，同时完成相应计算处理内容，利用更少的时间来检测更多特征信息。3.3.2 direcshow视频图像获取技术direcshow视

10、频图像获取技术为一种流媒体处理开发包，是视频控制中应用较多的方法之一。在获取direcshow视频图像时，视频图像获取本身就是windows系统的重要部分，可以实现模块化结构下的视频采集，获得功能良好的视频图像技术，对完善视频监控功能具有重要意义，可用于安防系统设计6。4 人脸识别技术在安防系统中应用要点4.1 安防系统构成将人脸识别技术应用到安防系统中，可以将整个系统划分为以下几个模块：第一，图像采集模块。能够将目标区域转换成动态视频图像或静态图片信息。第二，面部探测与捕捉模块，可以对监控视频中是否存在面部进行判断，同时还可以确定面部在视频图像中出现的位置，对其进行准确捕捉且将其生成标准的面

11、部图片。第三，面部图像处理模块，利用面部特征处理单元来对生成的标准面部图片进行加工处理，然后生成相應的面部特征信息。第四，比对软件和面部特征信息服务器，用于对生成的面部特征信息和数据库内面部特征信息的对比，判断视频图像中面部对象的行为合法性。并且还可以查询确定目标图像是否为司法部门所要寻找的嫌疑犯，且对对象身份信息和社会背景信息等进行核实确认。4.2 系统工作流程融合了人脸识别技术的以后的安防系统，需要由面部捕捉模块来对监控视频图像中的与人头外形相似的图片进行查找，一旦确认为人头，由面部捕捉模块来对其面部生物特征进行确认，确定面部存在后，生成相应的标准面部图片。然后由图像处理模块对标准图片进行

12、筛选，得到其中质量最佳的图片来进行加工处理，完成面部特征信息的生成，完成图片的数字解释。一般面部特征数据信息量分为几十或几千个字节不等，系统比对后根据匹配程度得到一个分值，分值越高则匹配度越高。安防系统的比对模块以生成的面部特征数据为依据，与数据库内的面部特征数据进行比对，根据不同的领域来确定两者的比对结果。无论比对结果如何，系统均会给出工作人员相应的提示，然后采取对应措施处理即可。4.3 系统应用方向4.3.1 人物比对通过分布式系统架构来对人物信息进行比对，先是通过摄像头对视频信息进行采集，并将结果传输给服务器，然后通过人脸识别技术对监控视频中的黑名单库人脸信息进行比对。假如比对结果一致，

13、信息条件符合，则系统会向管理人员发出预警，通知执勤警员出警处理，将违法分子抓捕归案。因此此类安防系统可以被应用到公安、机场、银行、车站、地铁等场合。4.3.2 门禁系统现在人们生活质量的提高，个人的安全意识也在不断提高，各种门禁系统应运而生，以此来进一步提高人们居住环境的安全性。人脸识别门禁系统的设计和应用，关键就是利用门口设置的专业和设备，对进入到小区的人员进行脸部识别，将采集到的人员脸部特征信息与门禁控制器内存储信息进行比对和分析，装置进行快速的自动识别。并且利用局域网和网络将脸部信息传输给控制中心，一旦对比失败发现异常可以快速预警响应，且启动来访关系信息系统。同时，门禁系统设置一个呼叫按钮，便于对来访人员工作方式进行灵活设定，提高系统的适应性和应用效果，提高系统应用综合效果。5 结束语安防系统对于提高社会环境的安全性具有重要作用，但是以往系统设计中还存在较大的不足，在此基础上来将人脸识别技术应用到其中，两者进行有效结合，对原来的安防系统功能进行完善和补充。通过对监控视频中人脸特征信息进行采集、识别和对比，确定监控对象的合法性，进一步提高系统应用安全效果。参考文献：1杨仁山.人