面向監控視頻的人臉識別技術應用分析

蔡碩 陳明 趙津

摘 要：現階段，信息技術的快速發展，促使監控視頻在日常中應用越來越廣泛，比如教育、安全、娛樂、生活等領域。人臉識別技術是監控視頻中進行生物特征識別的關鍵技術，能夠保證當前的安全保障工作。因此，本文主要闡述人臉識別技術的相關信息，探究面向監控視頻的人臉識別技術的應用。

關鍵詞：監控視頻;人臉識別技術;應用

以往監控視頻中應用的人臉識別技術主要是通過靜態圖像完成，而在智能化技術發展背景下，面向監控視頻的人臉識別技術不再需要人臉呈現靜態圖像，而是利用相機進行人臉捕捉，大大提升人臉識別的效率。人臉識別是監控視頻發展的一項標志，能夠有效識別不同物體，及時發現監控畫面中存在的異常情況，并采用最快最有效的方式提供有價值信息、發出警報等，幫助相關人員處理危險情況，盡可能減少漏報或誤報情況的發生。

一、面向監控視頻的人臉識別技術的相關信息

（一）人臉識別技術概念

人臉識別技術是一種新的生物識別技術，主要是應用計算機、相機、處理技術等進行人臉圖像捕捉、分析，進而確定人臉的身份。和指紋識別、眼膜識別等技術相對比，人臉識別技術在安全監控系統的支撐下，更容易獲取人臉信息，促使其在目前監控視頻中占有一定的應用優勢，在公共安全、人機交互等方面有著良好的應用前景，但是人體存在一定的不可預知性，導致人臉識別技術自身面臨一些問題。

（二）人臉識別技術算法

人臉識別技術需要在算法的支持下實現。在人臉識別技術中常用的算法包括神經網絡方法、子空間方法、幾何特征方法、彈性模型方法、特征臉方法、MTCNN算法。其中神經網絡方法主要是利用神經網絡理論提取人臉特征，并對特征進行識別。子空間方法主要是促使人臉圖像復雜度降低，進而識別人臉。幾何特征方法主要是利用幾何特征對人臉進行正面識別，對人臉的眼睛、口、鼻等具有重要特征點的位置以及幾何形狀當作分類特征，對這些特征進行提出。彈性模型方法主要是利用幾何特征方法、灰度分布信息進行小波紋理識別和分析的一種算法，利用人臉結構、灰度分布信息，能夠自動、精準的確定人臉面部特征，識別率較高。特征臉方法主要是從統計觀念入手，對人臉圖像上分布的基本元素進行查詢，確定人臉圖像樣本協方差矩陣特征向量，從而更好的對人臉圖像進行表征。MTCNN算法主要通過深度學習，采用人臉檢測和對齊的方式，能夠同時完成這兩項任務，性能較高，檢測速率快。

（三）人臉識別的技術

1.人臉檢測技術

人臉檢測主要是在不同場合中將人臉檢測出來，并能夠準確的判斷人臉位置。在實際應用過程中，由于不同場合具有較強的復雜性，人臉位置也存在一定的不可預知性，因此，在進行人臉檢測之前，需要明確在該場所中是否存在人臉，在存在人臉的情況下才能對人臉進行檢測，并確定人臉位置。但是，人臉檢測會受到各種因素的影響，導致檢測效果不高，例如臉部毛發、噪聲、光線、化妝品、人臉外貌變化、物品遮擋等，都會在一定程度上增加人臉識別的難度。因此，人臉檢測的根本在于將人臉置于一個較為完整的圖像中，尋找人臉所在區域，并對圖像區域進行科學合理的分割為人臉區域和非人臉區域兩部分，進而為接下來的人臉識別奠定基礎。

2.人臉表征技術

人臉表征主要是應用一定方式對檢測出來的人臉和數據庫中的已知人臉進行表示。一般采用的表示法有特征臉、幾何特征、代數特征、固定特征、云紋圖等。

3.人臉辨識技術

人臉辨識主要是將檢測出來的人臉和人臉數據庫中已知人臉進行對比匹配，并獲取人臉身份信息。在這一階段，其辨識的關鍵在于確定合適的人臉表征方式，并選擇二者相應的匹配方式。再通過系統構造和分析，和人臉表征建立聯系。一般應用全局方式或基于特征方式進行匹配，很明顯，正面人臉和側面人臉的特征存在明顯的差別。

4.表情分析技術

表情分析也就是通過識別確定人臉的表情信息，比如驚恐、悲傷、快樂等，并對其進行歸類處理。

5.生理分類技術

對檢測到的人臉進行生理特征分析，能夠獲取其職業、年齡、性別、種族等方面的信息。但是要完成這一生理分類，需要更深入地對人臉識別技術進行研究。

6.Direcshow視頻圖像獲取技術

該技術是自身來源于流媒體處理開發包，是視頻監控系統中常用到的三種視頻捕捉方式在Direcshow視頻圖像獲取技術的應用。一般Direcshow視頻圖像獲取技術類似于Windows系統組件，促使其能夠在模塊化結構的支持下，通過底層視頻采集，進而在頂層媒體進行交互，獲取具有針對性的解決方式，進而更好地為監控視頻提供圖像獲取服務。

7.Adaboost人臉檢測技術

該技術主要是利用自身的分類功能，對人臉檢測出來的結果進行分類處理。一般該人臉檢測技術的應用步驟為確定人臉特征結構，進而對特征數值進行分析，結合數值分析結果選擇弱分類器，并構造強分類器，實現弱強分類器聯合，從而檢測人臉特征。

8.深度學習技術

隨著神經網絡的快速發展，以及神經網絡對圖像數據特征表現出來的強大提取優勢，深度學習技術也成為人臉識別技術的關鍵。該技術的重點在于將圖像中的人臉檢測處理利用關鍵點對齊之后，將其輸入神經網絡中，獲取特征向量，再利用分類訓練，促使該特征向量成為人臉特征向量，能夠從兩張類似的人臉中對兩個特征的向量度量差進行計算，主要采用cos距離、L1距離、L2距離、SVM、JointBayesian等。

（四）面向監控視頻的人臉識別流程

在具體應用人臉識別技術時，在目前的監控視頻中，先是獲取視頻圖像，再對人臉進行檢測和捕捉，對圖像實施預處理之后，提取特征并轉化規則，檢索數據庫中的規則，對兩種規則進行對比分析，最終確定人臉身份，這是常用的人臉識別流程。其中獲取視頻圖像主要是獲取被檢測對象的監控視頻數據。人臉檢測和捕捉主要是針對監控視頻數據，判斷該視頻中是否存在人臉，在確定人臉之后，實現人臉和背景圖像的分離。圖像預處理主要是對提取出來的人臉圖像進行放大、縮小等操作之后，并其色差進行調節，采用白平衡、去光照、降噪等方式，確保人臉圖像在尺度標準范圍內，這樣能夠方便后續人臉識別。提取特征主要是對預處理之后的圖像進行人臉特征提取;在轉化規則中主要是對特征臉部進行參數識別和轉變，再對數據庫中的人臉規則進行檢索，尋找出相近的規則，對二者繼續對比和分析，進而確定最終人臉識別結果。

二、面向監控視頻的人臉識別技術應用

（一）種族對比

在種族對比中能夠通過監控視頻的人臉識別技術中的抓拍功能，對不同種族人的面部特征進行鑒別和對比。這項技術應用在公共安全、社會安全等方面發揮了巨大作用。近些年來，暴動、暴恐事件常常發生，需要公安機關做好應對措施，避免恐怖分子威脅社會安定。同時，為了更好的掌握種族面孔信息，公安機關需要在特定區域內安裝種族識別器，建立完善的安全監控組網，保證社會穩定。

（二）情報搜集

現階段，我國很多國安部門構建了人臉識別和聯網系統，并隨著信息技術的發展對其進行優化，促使其成為國安部門獲取情報信息的關鍵，利用面向監控視頻的人臉識別技術，盡可能搜集到全面的情報信息，從根本上減少危害社會安全的事件發生，提升社會發展的安全性。

（三）戶政領域

面向監控視頻的人臉識別技術在戶籍登記方面也有廣泛的應用，在人口數量規模不斷加大和現代化發展水平不斷提升的背景下，逐漸完善戶籍管理，解決人們出現的身份證丟失、冒用等問題，而且還能在人口普查過程中引用該技術，提升普查的效率。另外，在戶政領域下，能對異常身份戶籍進行整理和分析，改善戶籍管理工作。

（四）交通安全

根據交通管理局相關業務需求，能夠借助面向監控視頻的人臉識別技術選擇合適的業務解決方案，提升交通管理服務形象。同時，還能對視頻監控、人臉識別器進行通道管理，采取人證合一驗證方式，確保各項業務能夠實名驗證和辦理。而且還能對預約叫號系統進行優化，采用高效率驗證方式，大大提升工作效率。另外，人臉識別技術還能對失駕人員進行管理和控制，常常在交通管理中出現這些情況，比如一些被吊銷駕駛者、注銷駕駛證的人員依舊開車上路，而且這些人員也常常出現上路目無法紀、違反法規的行為，嚴重影響交通管理的正常進行，甚至還會導致交通事故的發生。而利用人臉識別系統，能夠對駕駛人員進行人臉捕捉，根據系統中黑名單人物進行人臉識別，及時抓拍失駕人員，保證交通安全。

三、總結

近些年來，我國在監控視頻系統構建方面獲取良好的成效，在保證社會安全發展方面做出了巨大貢獻，而且面向監控視頻的人臉識別技術作為新興技術，涉及的算法、關鍵技術較多。同時，在種族對比、情報搜集、戶政領域、交通安全中取得良好的應用效果，對保證社會安全、穩定發展等有重要價值。

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作者簡介：蔡碩（1990—），女，漢族，河北保定人，華北電力大學碩士研究生，國網河北省電力有限公司信息通信分公司中級工程師，主要研究方向為機動應急通信系統運維、視頻會議系統運維;陳明（1986—），男，漢族，河北邢臺人，北京科技大學碩士研究生，國網河北省電力有限公司信息通信分公司中級工程師，主要研究方向為機動應急通信系統運維、視頻會議系統運維、信息系統運維、計算機終端運維;趙津（1990—），女，漢族，河北保定人，華北電力大學碩士研究生，國網河北省電力有限公司信息通信分公司中級工程師，主要研究方向為信息系統運維檢修。