高速公路視頻監控系統與人臉識別技術的結合應用

崔 蓬

（廣東新粵交通投資有限公司，廣東 廣州 510410）

高速公路視頻監控系統與人臉識別技術的結合應用

崔 蓬

（廣東新粵交通投資有限公司，廣東 廣州 510410）

隨著科學技術的發展，視頻監控系統也在娛樂、教育、安全及生活等領域得到了推廣應用，目前也朝著、數字化、網絡化及智能化的方向發展。人臉識別在生物特征識別中是關鍵，目前人工智能的研究熱點之一就是人臉識別技術。人臉識別技術廣泛應用于訪問控制、司法應用、電子商務和視頻監控等領域。人臉識別過程以特征提取為核心，其可以對分類的速度和識別功能質量的高低產生一個非常直接有效的影響。在當今經濟快速增長，人民生活水平日益提高的今天，高速公路視頻監控系統與人臉識別技術的結合具有巨大實際意義和非常廣泛的應用前景。

高速公路視頻監控系統；人臉識別技術；結合應用

概述

隨著社會經濟的發展，人們生活水平越來越高，交通工具也越來越便捷，鐵路的提速，公路的建設正在日益的加強中。然而隨之而來的則是交通事故等的頻繁發生。為了更好地維護社會的安全秩序，高速公路視頻監控系統已經得到普及，可以看到公路上到處都是攝像頭，電子警察等等。但是這也有一個缺陷，就是不能快速進行身份識別。根據視頻監控監控系統來進行排查往往耗時頗多。在這樣一種情況下，人臉識別技術就顯示了它獨特的優越性。人臉識別技術能夠從監控視頻的圖像中迅速查找定位人臉，并將之與數據庫中的信息進行比對，從而快速識別身份。將高速公路視頻監控系統與人臉識別技術結合起來十分必要。

1 高速公路視頻監控系統

高速公路視頻監控系統不僅可以有效的監控公路上的交通流量和交通運行的狀況，還能對交通樞紐、交通危險地帶等根據氣象預測，做出及時有效的控制，以此保證高速公路的安全、告訴運行。

高速公路監控系統的三大組成部分是前端攝像機、傳輸線路網絡和監控控制軟件。前端攝像機就是我們在公路的沿線、收費車道等地方可以看見的一些攝像設施。傳輸線路和網絡的主要傳輸方式是點對點，傳輸媒介由傳輸距離的遠近決定。傳輸媒介選擇后，還可進行光端機的匹配。監控室主要設備包括監控中心電腦、視頻矩陣、硬盤錄像機、監視墻、對講系統以及監控室電源等。

當今時代是信息的時代，網絡不斷發展，數字技術已經被應用到各個方面，圖像處理技術的快速發展，以及這些技術的相關成本的不斷降低，使得監控技術也在不斷的發展和改進，并且得到了廣泛的應用。現在很多超市商店里都在使用得半路電視監控系統也正在接受著巨大的挑戰，它們終將被越來越先進便捷高速的數字監控系統所取代。傳統的監控系統是以模擬電子技術為基礎的，這些系統很難擴展開來，系統之間難以聯系，不但管理起來苦難重重，而且無法實現遠程監控。根據當今社會對監控系統的實際要求，我們借鑒國外在安全防范這方面做得比較好的國家，采用以計算機為中心的數字視頻監控系統，基于圖像數據壓縮的國際標準的數字視頻處理技術，這是一種新型的監控系統，它將自動控制、計算機網絡、現代信息技術等技術和監控技術有機結合起來，克服了

傳統監控系統的缺陷，便于計算機處理；適合遠距離傳輸；便于查找；提高了圖像的質量與監控效率以及便于系統的管理和維護等特點。因此數字視頻管理系統得到了廣泛的應用，這為高速公路管理的高效安全化提供了可能。

2 人臉識別技術

2.1 人臉識別技術的研究范圍及其實際應用。人臉識別是對生物的特征進行辨析識別的重要內容，是人與人之間直接進行辨識的手段，是人類視覺系統的基本功能。概括地說，人臉識別技術就是一種根據人臉的基礎特征對物體的身份進行識別辨析的一項技術。人臉識別技術結合了圖像處理、計算機圖形學、模式識別、視頻處理、人體生理學等多種技術已在公共安全、人機交互等領域得到了廣泛的推廣應用。人臉識別的流程一般分三步首先進行人體面貌的面像檔案建立，然后獲取當前的人體面像，接著根據檔案庫存，對比當前的面像的面紋編碼，如圖1。人臉識別技術的研究范圍主要包括以下幾個方面。

圖2整個系統原理圖

圖3系統構架圖

（1）人臉的檢測。人臉的檢測就是在各種不同的環境場景中，檢測人臉存在與否，并且確定其具體位置。一般場合場景復雜，不能預先確定人臉的位置，所以要先檢測分辨對場景環境中有沒有人臉。加入有人臉，才能夠檢測確定其具體位置。妝容、燈光變化、噪聲影響、面部傾斜角度及表情變化等及各種遮擋因素都會使人臉檢測問題復雜化。人臉的檢測技術的主要目的是在獲取的整個圖像上檢測人臉存在的區域，根據這個目的，并且為后續的檢測工作做好鋪墊，人臉識別技術會將獲取的圖像劃分成兩個區域：人臉存在區和人臉不存在區。

（2）人臉的表征。將數據庫中的已知人臉及檢測出的人臉以某種方式進行表示。幾何表征、代數表征、特征表征等是幾種常用的表征方法。

（3）人臉的辨識。根據數據庫中的已知人臉對已檢測到的待識別的人臉進行匹配比較。在這一過程中，最為關鍵的、基本決定了檢測結果的一點就是人臉的表征方式以及匹配方式。人臉的表征方式影響的是輸入系統的信息，表征方式不恰當，信息的輸入就存在問題，匹配出來的結果就不準確。人臉的特征根據不同的方面有所不同，匹配方式的選擇決定了參與信息匹配的人臉信息，就會影響匹配的結果。目前特征向量與面紋模板兩種描述方法比較常用。

（4）表情分析。分析人臉的喜、怒、哀、樂等表情信息并進行歸類。

（5）生理分類。分析待識別人臉的生理特征，獲得性別、年齡、種族等信息。很明顯要對這項工作完成是非常困難和復雜的并且還要具備海量的知識。

2.2 人臉識別技術優勢。對于掌形掃描、紅外溫譜、虹膜等技術，作為一種新興的生物特征識別技術的人臉識別技術具有以下特點：使用便捷，用戶容易接受；直觀性強；具備較高的識別精確度，也很快速；不容易被仿冒；使用的通用性設備，不用購買價格高昂的設備；容易得到基礎資料。

圖4四大核心部分模塊作用

圖7正面人臉及直方圖

圖8左旋轉人臉及直方圖

圖9右旋轉人臉及直方圖

3 視頻監控系統中人臉識別的總體設計

3.1 人臉識別視頻監控系統的架構。圖2及圖3分別為整個系統的原理圖及系統架構。前置攝像頭會將人臉的圖像采集下來，然后提交給人臉對比系統。對比系統會將輸入的人臉信息與數據庫中的人臉信息進行比對，并顯示比對的結果。如果找到了與之相符的信息，系統就會自動做出提示。

視頻處理/人臉捕獲工作站、黑名單數據庫和報警顯示工作站及人臉比對工作站是人臉識別視頻監控系統有四大核心部分。各個模塊的作用如下圖4顯示。

3.2 人臉識別監控系統的關鍵技術。對于傳輸過來的人臉圖像，系統先進行預處理操作，其內容包括：光照補償、人臉定位、矯正有旋轉角度的人臉圖像。

（1）光照補償。人臉識別性能受光照變化的直接影響，對這個問題解決了可以很大程度推進人臉識別的實用化進程。將人臉固有的屬性及非固有屬性如光源、遮擋、面部的化妝等從人臉圖像中分離開來，預處理人臉圖像或歸一化階段的光照進行有針對性的補償，將非均勻正面光照引起的陰影等影響進行消除。可以采用以下的光度補償算法：光照均勻的標準圖像，系統會對其進行選擇，并且計算該標準圖像中各個象素點的亮度平均值；然后計算等待檢測的圖像中的各個象素點的亮度平均值，將標準圖像象素點的亮度平均值與待檢測圖像的相減，若大于7則要進行該象素點亮度補償。

上式中待檢測圖像要光照補充的光照補償象素點的R, G,B分量為r′，g′，b′，其平均值為mr′, mg′, mb′，方差為差sr′, sg′, sb′；標準圖像要光照補充的光照補償象素點的R, G,B分量為r,g,b，其平均值為mr , mg , mb ，方差為sr , sg , sb。

（2）人臉定位。人臉身份識別先要進基于行人臉檢測定位進行人臉跟蹤，持續跟蹤檢測運動序列后續幀中的目標人臉的運動軌跡和輪廓變化。在復雜背景下，基于人臉檢測技術如彩色信息、模板匹配等的多級結構的人臉檢測與跟蹤系統對平面內旋轉的人臉或者任意姿態的運動的人臉進行檢測。

（3）人臉識別中的姿態問題。在各式圖像中，人臉呈現的姿勢不一，對于非正面呈現的人臉，系統會采用輻射模板法來計算人臉的側轉程度，再用坐標變換把側轉的人臉恢復為正面呈現的人臉。這里我們簡要介紹一下輻射模板法。如圖5所示，輻射模板是一個被分成若干個均勻的扇形的圓形模板，并且從最頂上扇形逆時針方向對其進行編號。人臉的大小是不同的，為了解決這一問題，我們用不同半徑的同心輻射模板進行分級檢測。如圖6：

找到輻射模板的中心位置，并且將人臉面部的中心位置與之重合，就會有邊緣像素點落入不同的扇形區域，計算這些邊緣象素點的個數，我們就可以得到一個輻射模板直方圖。圖7、8、9分別為人臉的正面、左旋轉和右旋轉的直方圖。

額頭部位的圖像位于直方圖波谷，這是因為人臉額頭部位的邊緣點不是很多。圖7中正面人臉直方圖中的1、2號是左眼，實際上是人眼的右眼邊緣圖像，以此類推。對人臉的旋轉角度可以輻射模板直方圖中0 號扇形的旋轉角度進行計算。

輻射模型直方圖中的3 個波峰分別為左眼、鼻子下部分、嘴唇以及右眼。位于雙眼之間的就是編號為0的扇形區域。

4 高速公路視頻監控系統與人臉識別技術的結合應用

在所有的安全監控中，與其他的場所相比，高速公路是相對封閉的場合，監控視頻中的主要內容是周邊的自然景色和車輛。視頻中很少能看到人臉。人臉識別技術與高速公路視頻監控系統的結合使用主要在以下方面：

4.1 交通事故追蹤。封閉環境的高速公路，交通事故發生之后，少有人證，那么高速公路上的視頻監控資料就是追蹤肇事者的主要證據，有了人臉識別技術的幫助，可以在大量的信息中快速將相應的視頻信息提取出來。

4.2 輔助交通自動監管。封閉式的高速公路，視頻的主要內容是車輛與景色，人臉一般不會出現。如果在視頻監控的過程中檢測到了人臉，有可能發生了異常的情況。這時候可以調去相關的視頻資料進行查看，如果確有異常情況發生，就可以在第一時間采取措施。而且人臉識別系統能夠保存所有出現在監管視頻中的人臉信息，這對于安全監管工作帶來了極大的便利。

例如某高速公路安裝了某人臉識別系統。該系統內存256萬張人臉，絕大多數是由公安機關提供的在逃犯、刑滿釋放人員等“重點”人像，其速率每秒鐘對人臉的檢測速度可達90幅。 “臉庫”中的照片也許永遠不變，但現實中每個人都會隨著歲月變化而逐漸衰老。該系統通過推理預測出幾十年后人臉的變化。雖然經過歲月的“磨煉” ，但以“青澀”的照片做引，仍能找到現在的查找對象。人臉識別系統具有極強的辨認能力，帽子、眼鏡等道具根本擋不住人臉識別系統的“火眼金睛”。因為系統中對人像 的提取是以編碼排序，如果是對臉部進行小范圍的整容修復，比如拉個雙眼皮、墊個鼻梁，系統在辨認上不會受到任何影響。 除非是面目全非，否則系統還是能在最快的時間找到原本的查找對象。系統由提取人像到自動報警所用時間僅需一秒。“電子眼”將照到的照片傳回設在收費站的中控室，計算機中的人臉識別系統將照片轉化為數據圖像如果人像與“臉庫”中的在逃人員相似，系統將發出語音提示。在收費口的通道上方按正負15度的角度安裝三個至三個以上的探頭，用來捕捉乘客的正面、側面各個角度，值班民警根據打印出的圖片，迅速提示高速公路的巡邏人員，對可疑分子進行盤查。

結語

人臉識別技術能夠應用到各個區域，人臉識別系統能夠捕捉到視頻監控系統中出現過的人臉，自動記憶，自動學習人臉的特征，保存信息，當目標再次出現時，即時捕獲目標，自動跟蹤，為高速公路的智能化與信息化建設提供了有力保證。

[1]周激流，張曄.人臉識別理論研究進展[J].計算機輔助設計與圖形學學報，1993（02）.

[2]蘇光大，張翠平.人臉識別綜述[J].中國圖像圖形學報，2000（11）.

[3]謝戰旗.高速公路視頻監控方案淺析[J].現代通信，2001（10）.

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10.13612/j.cnki.cntp.2014.07.004