公共安全視頻監(jiān)控中人臉識別關鍵技術
設計模板2019年03月07日
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近年來，全國各地公共安全機關大力開展視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設，結(jié)合視頻監(jiān)控和人臉識別實現(xiàn)犯罪嫌疑人的快速識別和實時布控，是提高視頻監(jiān)控效率的一條重要途徑。然而，由于基于視頻監(jiān)控的人臉識別技術面臨光線、角度、姿態(tài)、遮擋等因素的影響，導致人臉的類內(nèi)差距增大、類間差距縮小，給基于視頻監(jiān)控的人臉識別技術應用帶來了巨大挑戰(zhàn)。
實際應用中的困難和問題
隨著公共安全視頻監(jiān)控建設的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控數(shù)量快速增長，既有老舊模擬設備，也有新的數(shù)字高清設備，基于視頻監(jiān)控的人臉識別技術在實際應用過程中遇到很多的困難和挑戰(zhàn)，包括以下問題：
(1)視頻圖像質(zhì)量比較差問題。視頻圖像一般是在戶外或室內(nèi)獲取的，通常沒有用戶的配合，所以視頻人臉圖像經(jīng)常會有很大的光照和姿態(tài)變化，還可能會有遮擋。
(2)人臉識別中的光照問題。光照變化是影響人臉識別性能的關鍵因素，對該問題的解決程度關系著人臉識別實用化進程的成敗。需要從人臉圖像中將固有的人臉屬性和光源、遮擋及高光等非人臉固有屬性分離，在人臉圖像預處理或者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造成的陰影、高光等對識別性能的影響。
(3)人臉圖像比較小的問題。由于采集條件比較差，視頻人臉圖像一般會比基于靜態(tài)圖像的人臉識別系統(tǒng)的預設尺寸小。小尺寸的圖像不但會影響識別算法的性能，還會影響人臉檢測，分割和關鍵點定位的精度，這必然會導致整個人臉識別系統(tǒng)性能的下降。
(4)去冗余問題。需要能對視頻捕捉中的畫面快速地檢測單個和多個人臉圖像，自動去冗余，減除重復的圖像，并提取相應的人臉圖像特征實現(xiàn)人臉的快速比對，輸出相應的結(jié)果信息。
(5)人臉識別中的姿態(tài)問題。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉(zhuǎn)會造成面部信息的部分缺失。
典型算法與關鍵技術
基于視頻監(jiān)控的人臉識別技術算法基本流程(如圖1所示)，主要分為人臉圖像采集、人臉監(jiān)測、人臉特征提取與選擇、人臉識別四個部分。
圖1中，人臉圖像采集部分的圖像源主要來自于現(xiàn)有的視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺中的視頻流，首先從視頻流中提取圖像幀，然后從多個圖像幀中篩選人臉較為正面的圖像作為待測圖像。另外圖像源也可為監(jiān)控平臺中已經(jīng)人工截取的圖像作為待測圖像。
(1)人臉檢測即檢測待測圖像中是否有人臉存在，若存在則將人臉標示出來。對于單一背景的人臉圖像，人臉監(jiān)測較為簡單，但對于復雜環(huán)境下的人臉監(jiān)測較為困難。
(2)人臉圖像的預處理。在自然環(huán)境下獲取的人臉圖像多受到光照、拍攝角度等影響，因此在圖像特征提取之前要進行圖像的預處理，合理的圖像預處理會大大提高人臉監(jiān)測的成功率。
(3)特征提取與選擇是人臉識別中很關鍵的一步，識別人臉的主要依據(jù)就是人臉特征。目前針對人臉特征有很多種，比如：HOG方法、LBP方法、K-L變換等。
(4)人臉識別是在特征提取與選擇之后，采取識別算法進行最后的識別。
文章鏈接：中國安防展覽網(wǎng)
實際應用中的困難和問題
隨著公共安全視頻監(jiān)控建設的快速發(fā)展，視頻監(jiān)控數(shù)量快速增長，既有老舊模擬設備，也有新的數(shù)字高清設備，基于視頻監(jiān)控的人臉識別技術在實際應用過程中遇到很多的困難和挑戰(zhàn)，包括以下問題：
(1)視頻圖像質(zhì)量比較差問題。視頻圖像一般是在戶外或室內(nèi)獲取的，通常沒有用戶的配合，所以視頻人臉圖像經(jīng)常會有很大的光照和姿態(tài)變化，還可能會有遮擋。
(2)人臉識別中的光照問題。光照變化是影響人臉識別性能的關鍵因素，對該問題的解決程度關系著人臉識別實用化進程的成敗。需要從人臉圖像中將固有的人臉屬性和光源、遮擋及高光等非人臉固有屬性分離，在人臉圖像預處理或者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造成的陰影、高光等對識別性能的影響。
(3)人臉圖像比較小的問題。由于采集條件比較差，視頻人臉圖像一般會比基于靜態(tài)圖像的人臉識別系統(tǒng)的預設尺寸小。小尺寸的圖像不但會影響識別算法的性能，還會影響人臉檢測，分割和關鍵點定位的精度，這必然會導致整個人臉識別系統(tǒng)性能的下降。
(4)去冗余問題。需要能對視頻捕捉中的畫面快速地檢測單個和多個人臉圖像，自動去冗余，減除重復的圖像，并提取相應的人臉圖像特征實現(xiàn)人臉的快速比對，輸出相應的結(jié)果信息。
(5)人臉識別中的姿態(tài)問題。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個方向的深度旋轉(zhuǎn)會造成面部信息的部分缺失。
典型算法與關鍵技術
基于視頻監(jiān)控的人臉識別技術算法基本流程(如圖1所示)，主要分為人臉圖像采集、人臉監(jiān)測、人臉特征提取與選擇、人臉識別四個部分。
圖1 基于監(jiān)控視頻的人臉識別技術典型算法示意
圖1中，人臉圖像采集部分的圖像源主要來自于現(xiàn)有的視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺中的視頻流，首先從視頻流中提取圖像幀，然后從多個圖像幀中篩選人臉較為正面的圖像作為待測圖像。另外圖像源也可為監(jiān)控平臺中已經(jīng)人工截取的圖像作為待測圖像。
(1)人臉檢測即檢測待測圖像中是否有人臉存在，若存在則將人臉標示出來。對于單一背景的人臉圖像，人臉監(jiān)測較為簡單，但對于復雜環(huán)境下的人臉監(jiān)測較為困難。
(2)人臉圖像的預處理。在自然環(huán)境下獲取的人臉圖像多受到光照、拍攝角度等影響，因此在圖像特征提取之前要進行圖像的預處理，合理的圖像預處理會大大提高人臉監(jiān)測的成功率。
(3)特征提取與選擇是人臉識別中很關鍵的一步，識別人臉的主要依據(jù)就是人臉特征。目前針對人臉特征有很多種，比如：HOG方法、LBP方法、K-L變換等。
(4)人臉識別是在特征提取與選擇之后，采取識別算法進行最后的識別。
文章鏈接：中國安防展覽網(wǎng)
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