基于視頻檢測的人臉識別智能安防設計

袁鳳連 劉雙全 劉騏源

摘 要：智能安防系統中的核心是門禁控制系統，文章以智慧社區的建設為背景，以智能安防為支點打造智慧社區基礎網絡平臺，結合視頻檢測與跟蹤技術，找出視頻圖像中的運動區域，利用AdaBoost人臉檢測方法對其中的人臉區域進行進一步精準的檢測，最后研究了智能安防中應用人臉識別技術的連續視頻圖像的門禁系統的設計和實現。

關鍵詞：視頻檢測；人臉識別；安防；AdaBoost算法

人工智能時代的到來，使得人們的生活更加智能和安全。智能家居是人工智能的最好體現，智能家居中對智能安防起到尤為重要的作用。為有效控制小區門口和家居門口當中人的通行，徹底改變現有的刷卡、鑰匙、指紋解鎖的人禁門，更好地提升社區的安全系數、保障業主的人身安全和財產安全，將人臉識別技術應用到智能社區安防系統中。

1 技術背景

人臉識別技術是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，通過后端攝像頭捕捉住視頻當中人臉圖像，進而提取人臉特征，由系統算法對人臉圖像進行對比，如果與圖像庫人臉對比成功，則控制門禁系統開門，反之則輸出比對不通過。本文設計的人臉識別門禁系統是把人臉識別技術和傳統的門禁系統相結合，通過對人臉的識別作為門禁開啟的鑰匙之一[1]。

2 基于連續視頻圖像的人臉檢測AdaBoost算法實現

直接對采集到的每一幀靜態圖像來作人臉檢測，需大量的計算，在沒有人臉圖像的情況下，會耗費大量的內存。系統是在連續的圖像序列中進行人臉檢測，而人臉進入監控場景以及在監控場景中的走動等必然伴隨著運動。因此，將視頻圖像中運動檢測技術與AdaBoost（Adaptive Boosting）算法相結合，先判斷出產生運動的區域，在此基礎上用AdaBoost算法進行人臉檢測，在后續的幀中若人臉圖像靜止不變，也可利用目標跟蹤方法來確定人臉區域。在背景中沒有人物運動的情況下，人臉檢測和識別系統則不作任何處理[2]。

AdaBoost是Freund和Schapire在PAC模型基礎上提出的一種學習模型，算法思想是：通過對大量正樣本和負樣本的學習和反饋，弱分類器在不知道先驗訓練誤差的前提下，自適應地調整錯誤率以及相應的權重，直到強分類器達到預定的性能。

給定一個訓練數據集合，其中實例空間，而實例空間，。AdaBoost算法的目的就是從訓練數據中學習一系列弱分類器，然后將這些弱分類器組合成一個強分類器。AdaBoost算法流程如下。

步驟1：首先，初始化訓練數據的權值分布。每個訓練樣本初始都被賦予相同的權值：1/N。

步驟2：進行多輪迭代，用表示迭代的第多少輪。

（1）使用具有權值分布Dm的訓練數據集學習，得到基本分類器（選取讓誤差率最低的閾值來設計基本分類器）： 。

（2）計算Gm（x）在訓練數據集上的分類誤差率：

由上述式子可知，Gm（x）在訓練數據集上的誤差率em就是被Gm（x）誤分類樣本的權值之和。

（3）計算Gm（x）的系數，表示Gm（x）在最終分類器中的重要程度：。故時，，且隨著em的減小而增大，意味著分類誤差率越小的基本分類器在最終分類器中的作用越大。

（4）為得到新的權值分布，更新訓練數據集的權值，為進行下一輪迭代：

使得被基本分類器Gm（x）誤分類樣本的權值增大，而被正確分類樣本的權值減小，通過這樣的方式，AdaBoost方法能“重點關注”或“聚焦于”那些較難分的樣本上。其中，Zm是規范化因子，使得Dm+1成為一個概率分布：

。

步驟3：組合各個弱分類器 ，從而得到最終的分類器，如下：

3 基于人臉識別技術的門禁系統的設計

人臉識別門禁控制系統包含人臉識別模塊、門禁控制器模塊、服務器模塊、手機終端模塊，不同模塊不同功能。人臉識別模塊是整個智能模塊算法的體現，將手機（客戶端）終端采集到的人臉圖像與前段門口門禁攝像頭的圖片進行對比，比對成功就指揮門禁控制器；門禁控制器模塊是整個系統的執行機構，控制并完成小區入口的開門與閉合，同時管理異常情況進行監控和報警，通過網線能夠進行通信；后臺服務器系統負責整個系統的管理，人臉圖像庫的建立，系統的維護運行，社區的安防工作都在此；手機終端模塊是系統客戶端人員的參與，對人臉圖片的采集，圖像可由手機的攝像頭采集后，通過無線網絡將采集的圖片發至后臺服務器中[3]。

4 基于人臉識別技術的智慧社區中智能安防系統的實現

4.1 智能門禁開門流程

（1）人員走到小區內各樓棟單元門口的攝像機人臉識別區域，面對人臉識別終端。（2）人臉識別終端將采集的人臉照片與人臉數據庫照片比對。（3）人臉識別終端人臉照片比對成功則發送開門信號給門禁（并語音提示）。（4）如人臉照片比對不成功（語音提示），需進門人員給業主打電話，業主通過手機APP/微信為訪客開門或者業主撥打呼叫中心為訪客開門。（5）人臉識別終端將攝像機采集到的人臉照片及開門相關數據信息（包括業務通過手機APP開門記錄、使用微信開門記錄、撥打呼叫中心開門記錄）上傳到服務器存儲，并通過安全邊界上傳到公安內網進行分析[4]。

4.2 實現過程

基于視頻人臉識別技術的智能安防系統的實現，首先要搭建系統平臺，線下將各個模塊串聯起來，通過無線網絡實現聯網，與后臺服務器接通；其次，以人臉識別技術為基礎，建立出入口控制系統、門禁控制系統、防盜防入侵報警系統，才能夠使智能安防的建設有效服務于智慧社區；線上用戶通過系統平臺不僅可以管理家庭成員的進出，還可以控制來訪人員的出入、方便高效、便于管理。其他防盜防入侵報警系統、保安巡更系統、車庫綜合管理系統這些子模塊均可以加入人臉識別的裝置，構建完成后，再通過統一的平臺把數據整合到一起，從而實現智慧社區智能安防系統的建設[5]。

5 結語

基于視頻檢測的人臉識別的智能安防設計，以服務社區居民為宗旨，為居民提供安全、便捷的智能化方案，提高社區智能化程度，為智慧城市的建設奠定基礎，為社會的安防發展奠定基礎。