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視頻監控系統與人臉識別系統正在無縫融合大規模應用中
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來自:慧聰安防網   瀏覽:625   編輯:
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 跟著信息技能不斷開展,視頻信息越來越廣泛地運用在文娛、教育、安全、日子等各種范疇。依據人臉辨認技能的智能視頻内江市福彩中心地址體系具有十分廣泛的運用遠景。本文將要點針對人臉辨認技能的研討方向、運用范疇及技能優勢,人臉辨認技能在視頻監控體系中運用的架構、關鍵技能和算法,特別對矯正有旋轉視點的人臉圖畫技能進行探討。
    1、視頻監控體系的運用現狀
    視頻監控體系的開展閱歷了第一代的全模仿體系、第二代的部分數字化的體系、第三代的徹底數字化的體系(網絡攝像機和視頻服務器)三個階段的開展演化。現有的數字視頻監控體系完結了視頻監控手法的數字化、網絡化和集成化,可是它存在一個最首要的缺點:對視頻內容只能靠人來判斷,一起它多用于“過后處理”,并不能充分發揮視頻監控體系的主動性。依據先進生物特征辨認技能的
    人臉辨認智能視頻監控體系的呈現是視頻監控體系開展的又一標志,智能視頻監控體系能夠辨認不同的物體,發現監控畫面中的異常情況,并能夠以最快和最佳的辦法宣布警報和供給有用信息,然后能夠愈加有效地幫忙安全人員處理?;?,并最大極限地下降誤報和漏報現象。
    2、人臉辨認技能
    2.1人臉辨認技能的研討及運用范疇
    人臉辨認(FaceRecognition)亦稱面像辨認是人類視覺體系的基本功能,也是人類相互辨識的最直接手法,因而他是生物特征辨認中的重要研討內容。人臉辨認技能作為一種新式的生物特征辨認技能,歸納說,它是一種依據人體面部特征的主動身份辨別技能。人臉辨認歸納運用了數字圖畫/視頻處理、模式辨認、計算機視覺等多種技能。人臉辨認技能在公共安全、人機交互等范疇具有廣泛的運用遠景。一起,人臉辨認也是人工智能范疇的嚴重研討課題,因而招引了很多的研討人員對此展開深入研討,到現在已有30多年的研討前史。自20世紀90年代以來(特別是美國“911”事情發作今后),人臉辨認技能在研討及運用方面更是得到了長足的開展。人臉辨認的研討規模大致能夠分為如下幾個方面的內容:
    (1)人臉檢測(FaceDetection):即從各種不同的場景中檢測出人臉的存在并斷定其方位。在大多數的場合中因為場景較雜亂,人臉的方位是預先不知道的,因而首要有必要斷定場景中是否存在人臉,假如存在人臉,再斷定圖畫中人臉的方位。臉部毛發、化妝品、光照、噪聲、面部歪斜和人臉巨細改變以及各種遮擋等要素會使人臉檢測問題變得更為雜亂。人臉檢測的首要意圖是在輸入的整幅圖畫上尋找人臉區域,把圖畫分割成兩個部分2人臉區域和非人臉區域,然后為后續處理奠定根底。
    (2)人臉表征(FaceRepresentation):即采取某種表明辦法表明檢測出的人臉和數據庫中的已知人臉。一般的表明法包含幾許特征(如歐氏距離、曲率、視點)、代數特征(如矩陣特征矢量)、固定特征模板、特征臉、云紋圖等。
    (3)人臉辨識(FaceIdentification):行將已檢測到的待辨認的人臉與數據庫中的已知人臉進行比較匹配,得出相關信息,這一進程的中心是挑選恰當的人臉的表征辦法與匹配策略,體系的結構與人臉的表征辦法密切相關。一般或是挑選大局的辦法或是挑選依據特征的辦法進行匹配。明顯,依據旁邊面像所挑選的特征和依據正面像的特征是有很大的差異的(安保保安安防)。
    (4)表情剖析(ExpressionAnalysis):即對待辨認人臉的表情信息(高興、哀痛、驚駭、驚訝等)進行剖析,并對其加以歸類。
    (5)生理分類(PhysicalClassification):即對待辨認人臉的生理特征進行剖析,得出其種族、年紀、性別、工作等相關信息。明顯,完結這一操作需要很多的常識并且一般是十分困難和雜亂的。
    2.2人臉辨認技能優勢
    人臉辨認作為一種新式的生物特征辨認技能(Bio-metrics),與虹膜辨認、指紋掃描、掌形掃描等技能比較,人臉辨認技能在運用方面具有獨特的優勢:
    (1)運用方便,用戶承受度高。(2)直觀性杰出。(3)辨認精確度高,速度快。(4)不易仿冒。(5)運用通用性設備。(6)根底材料易于取得。
    3、人臉辨認視頻監控體系的架構
    人臉辨認視頻監控體系有四大中心部分:視頻處理/人臉捕獲工作站、人臉比對工作站、黑名單數據庫和報警顯現工作站。視頻處理/人臉捕獲:在視頻圖畫中發現人臉,評價圖畫質量并提交給人臉辨認比對???;人臉辨認比對??椋憾緣鍬降南嗥崛√卣髂0宀⒂牒諉ナ菘獗冉轄?黑名單相片收集:建立模板并將模板數據參加黑名單數據庫;報警顯現:依據比對成果,顯現報警成果,或將報警信息傳遞給PDA或其它手提終端。
    4、人臉辨認監控體系的關鍵問題
    (1)人臉辨認中的光照問題
    光照改變是影響人臉辨認功能的最關鍵要素,對該問題的處理程度關系著人臉辨認實用化進程的勝敗。需要從人臉圖畫中將固有的人臉特點和光源、遮擋及高光等非人臉固有特點別離開來,在人臉圖畫預處理或許歸一化階段進行針對性的光照補償,以便消除非均勻正面光照形成的暗影、高光等對辨認功能影響。
    (2)人臉檢測與盯梢問題
    人臉檢測是人臉身份辨認的前期工作,而人臉盯梢就是依據人臉檢測定位的成果,對運動序列后續幀中的方針人臉的運動軌跡和輪廓改變進行繼續的盯梢檢測。一個雜亂布景下的多級結構的人臉檢測與盯梢體系可選用模板匹配、特征子臉、五顏六色信息等人臉檢測技能,這樣能夠檢測平面內旋轉的人臉,并可盯梢恣意姿勢的運動的人臉。
    (3)去冗問題
    要求人臉辨認監控體系能對視頻捕捉中的畫面能夠快速的檢測單個和多個人臉圖畫,并主動去冗余,減除重復的畫像,并提取相應的人臉圖畫特征完結人臉的快速比對,并輸出相應的成果信息。
    (4)人臉辨認中的姿勢問題
    姿勢問題觸及頭部在三維筆直坐標系中繞三個軸的旋轉形成的面部改變,其間筆直于圖畫平面的兩個方向的深度旋轉會形成面部信息的部分缺失。一種計劃是依據姿勢不變特征的辦法,即尋求那些不隨姿勢的改變而改變的特征。另一種計劃是選用依據統計的視覺模型,將輸入姿勢圖畫校正為正面圖畫,然后能夠在一致的姿勢空間內作特征的提取和匹配。
    5、結束語
    跟著生物特征技能的開展,人臉辨認技能正逐漸由理論探究的進程轉入了實踐運用的階段,國內外都呈現了專業的人臉辨認產品。人臉辨認技能具有廣泛的運用遠景,在公共安全、智能門禁、智能視頻監控、公安布控、海關身份驗證等有著典型的運用。其間依據人臉辨認技能的智能視頻監控體系能夠有效地處理目前數字監控體系存在的某些難題,如斷定監控場景中是否有人,對監督目標難以盯梢、斷定當時監控目標的身份等問題


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