人脸识别技术在智能视频监控系统中的应用

首先对监控技术的发展过程做了简单的总结,然后介绍了人脸识别技术的研究方向、应用领域及技术优势,并针对人脸识别技术在视频监控系统中应用的架构、关键技术和算法做了有益的探讨,特别对"矫正有旋转角度的人脸图像技术做了较为详尽的表述,最后得出结论,人脸识别技术可以应用于监控系统中。而基于人脸识别技术的智能视频监控系统应该具有十分广泛的应用前景。     

人脸识别在视频监控中的应用

随着信息技术的迅猛发展,视频技术在教育、监控等众多行业领域得到推广。人脸识别作为生物特征识别的重中之重,如今已成为人工智能研究领域的热点课题。基于此,文章首先阐述了人脸识别技术的内涵及其应用优势,然后分析了人脸识别的典型算法与关键技术及其在视频监控应用中面临的问题,最后进一步探讨了人脸识别在视频监控中的具体应用。     

人脸识别技术在视频监控系统中的应用研究

虽然视频监控系统在我国已经实现了大面积普及,但由于大多数视频监控系统还是通过PC平台实现自身功能的发挥,这就使得很多视频监控系统已经不能较好满足我国当下安全保障工作的需要,为此本文就人脸识别技术在视频监控系统中的应用展开了具体研究,希望这一研究能够为相关我国视频监控系统更好发挥自身功能提供有力支持.     

智能视频监控系统中人脸识别技术的研究分析

智能技术在现代社会得到了广泛运用,大大提升了工作质量、管理效率,人脸识别技术是一种智能技术,在智能视频监控系统中的应用较普遍。文中尝试对智能视频监控系统、人脸识别技术进行简述,再以此为基础,论述基于人脸识别技术的智能视频监控系统设计思路、工作过程和环境要求,最后分析智能视频监控系统中人脸识别技术应用的注意事项,包括数据的准确性、管理的可控性、控制的综合性等,以服务相关技术的进一步发展,提升管理活动质量。     

“人脸识别”在国外智能视频监控领域专利分析

在国外智能视频监控领域的专利申请进行检索基础上,分析人脸识别技术在专利申请量趋势、技术原创国和目标国、主要申请人等方面的特点,对人脸识别技术的发展特点做出论述,以供国内智能视频监控领域的申请人和发明人进行参考.     

基于人脸识别的智能视频监控报警系统设计

随着计算机技术和图像处理技术的不断发展,智能视频监控的重要性日益显现。但是传统报警系统效率低、误码率高,安全性相对不足。立足于现代住宅防盗的实际需要,提出了利用Python语言、 OpenCV技术和软件工程的设计思想,实现一款基于人脸检测识别的自动报警系统设计,可以安全识别人脸信息,从而判断是用户还是陌生人入侵,达到入侵检测和自动报警的功能。     

人脸识别技术在智能视频监控系统中的应用研究

一、引言 智能视频监控指的是利用计算机智能的分析和抽取视频源中的关键信息。如果把摄像机看作人的眼睛,而智能视觉监控系统则可以看作人的大脑。智能视觉监控系统能够识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,     

基于人脸识别的课堂教学监控系统分析

本文设计并开发了一款基于人脸识别的课堂教学监控系统,该系统通过识别学生上课的表情信息,分析课堂教学情况。首先提出一种基于图像递归切割和OpenCV的人脸检测方法,以提高人脸检测召回率;然后使用百度AI开放平台的在线接口识别人脸表情信息,并将信息插入数据库;最后根据学生表情信息分析低头率、活跃度等课堂情况。实际部署测试后分析了系统的运行效果及时间消耗,结果表明该系统可有效监控课堂教学情况。     

智能视频监控系统中的人脸识别技术之研究

随着科技信息技术的快速发展,视频监控系统在许多领域中都得到了广泛应用,并且在具体应用中也取得了不错的成绩。视频监控系统逐渐向智能化方向发展,这对人脸识别技术提出了更高的要求,因此在问题分析过程中,需要对人脸识别技术进行详细分析与研究,使其能够发挥出应有的作用。     

视频监控系统中基于PCA算法的人脸识别

PCA算法提供了一个高维和低维间的线性变换矩阵,这个变换矩阵可以通过求取协方差矩阵的特征向量获得。特征值较大的特征向量反映人脸最大差异性;根据脸部固定结构特点构造人脸平均模板,利用模板匹配来检测图像中的人脸,计算待测图像与特征空间的距离进一步判别是否是数据库中人脸。实验表明,PCA算法在视频监控系统的人脸识别中可以很好地实现人脸特征提取和检测。     

视频监控中遗留物检测算法研究

本文首先介绍了混合高斯模型的算法原理,并且提出一种利用递归法检测多个前景物体的方法,然后提出一种基于慢高斯的遗留物检测算法,该算法利用混合高斯模型进行背景建模,利用递归法对检测到的前景物体分别计时,当计时器达到阈值时进行标记并报警。     

浅析视频监控系统中一些关键技术

视频监控系统作为人类视觉功能的延伸,有着十分重要的价值。然而由于种种因素的影响和限制,使得视频监控系统的安全性不够完善,亦存在诸多问题,不够完善。本文首先对视频监控概念解读及其发展进行了分析;其次,分析了人脸识别中预处理法、三维人脸模型法、新型传感器成像法;再次对视频监控中视频增强方法进行了介绍;再次,介绍了一种适宜于H.264/AVC的帧间快速编码和质量可伸缩编码中增强层帧间快速算法;最后对其进行了展望,以期为视频监控系统中一些关键技术提供参考和借鉴。     

5G视频监控干扰识别与定位方法研究

视频监控干扰是指基于IEEE802.11协议的无线视频监控系统回传设备非法使用5G系统2.6 GHz频段导致的干扰，是2.6 GHz频段5G系统面临的主要干扰问题。本文首先介绍了视频监控干扰的常见类型及其时频域干扰特征，提出了视频监控干扰识别方法并进行了试点验证，算法识别准确率超过90%。然后根据IEEE802.11协议对接入过程的规定和管理帧结构，提出了一种视频监控干扰定位方法，实现了视频监控干扰源即无线回传设备的精准定位，大幅提升了视频监控干扰的排查定位效率。     

网络视频监控中运动目标跟踪方法改进

针对传统的基于Kalman滤波的MeanShift跟踪算法目标运动速度突然改变时跟踪丢失的问题,在Kalman滤波器中引入加速度项使跟踪保持稳定;为了提高Camshift跟踪算法的实时性,使用简化的Camshift算法自适应调整跟踪窗口尺寸。实验结果表明2种改进分别提高了速度突变时跟踪准确性和目标跟踪的实时性,适合网络视频监控场景。     

基于视频的人脸识别校园安全接送系统的研究

校园安全接送作为一个严肃的社会问题,需要及时发现不明身份人员混入校园等隐患,而市场上大多数的校园人脸识别系统,基本上都需要专用的硬件设备,且只支持单人逐个检测,这无疑提高了推广的成本.针对以上问题,本文提出了使用普通摄像头的支持多人的人脸识别系统.首先采用YOLOv3算法训练人脸数据集,利用K-Means++算法改进先验框中心位置的预测,提高边界框的准确性,得到人脸检测器,对视频中的行人进行人脸检测;之后利用本文的人脸图像质量评价FIQUE算法对人脸进行筛选,增加高质量的人脸图像占比;最后使用Inception-ResNet-v1模型提取人脸特征,进行识别.本文方法利用学校现有的摄像头设备,提高了系统的普及率.实验证明了本文多人识别系统的实时性和鲁棒性良好.     

人脸识别中视频回放假冒攻击的实时检测方法

利用合法用户的脸部视频进行回放假冒攻击,是目前人脸认证系统的重要安全威胁。针对此问题,本文提出了一种仅用单个普通摄像头来抵抗人脸视频假冒攻击的方法。不同于以往从人脸区域中获取假冒线索进行活体检测的方法,本文通过人脸输入图像与场景参考图像之间的背景对比,从人脸周围背景区域中寻求视频假冒攻击线索。首先,本文在尺度空间里构建人脸周围区域图像的背景特征点集合;然后,利用背景特征点集合建立识别场地背景和人脸背景的Gabor背景描述子,并用融合相位补差的相似度来进行背景比对。实验表明该方法能有效地识别视频回放假冒攻击。     

基于PTZ摄像头的视频人脸识别

针对传统的视频人脸识别技术受限于理想的环境条件,无法应用于监控场景的弊端,提出了一种基于PTZ(Pan-Tilt-Zoom,旋转-俯仰-缩放)摄像头的人脸识别方法,并结合AdaBoost人脸检测以及Mean-shift跟踪算法进行了识别.实验结果表明,该方法克服了监控场景图像分辨率低的问题,具有较好的鲁棒性.