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人脸识别在视频监控中的应用

放大字体  缩小字体 发布日期:2012-03-30  来源:无忧安防网  作者:51CPS  浏览次数:714

  近年来,人脸识别越来越受到人们的关注。与此同时,许多研究机构也一直在研究将人脸识别技术应用到监控当中的方法。如何将人脸识别“植入”监控,有何难点,本文为您讲述一二。

  应用现状

  自2001年的911事件和2004年的伦敦地铁爆炸案发生以来,在视频监控中应用人脸识别的呼声越来越高。图1给出了美国FRVT2006人脸识别测试发表的国际上历年来人脸识别的代表性的性能指标。

  根据图1可以看出,2006年国际上已达到了在错误接收率为0.1%时,人脸识别的正确识别率为99%。这确实是一个高的技术指标,但是,得到这一高指标的条件是达到两眼距离为450像素的人脸分辨率,同时,还需要可控光照和正面人脸的条件。然而,在普通监控条件下,人脸图像的质量远远达不到这些可以称为苛刻的条件。

  我们知道,人脸识别分为辩识(identification)、验证(verification)、监视目标人识别(watchlist)三类。辩识是通过未知人的人脸图像与数据库内已知身份的人脸图像进行比对来确定未知人身份的过程,是一对多的人脸识别;验证是通过当前被识别人的人脸图像与数据库中被识别人所声明身份的人脸图像的比对来验证被识别人所声明身份对或错的过程,属于一对一的人脸识别;监视目标人识别,是对于一个未知身份的待测样本,人脸识别系统探测其是否在监视名单上,属于一对多的人脸识别。图1所列的指标属于验证的性能指标。FRVT2006没有测试监视目标人识别的性能指标,而在FRVT2002发布的监视目标人识别的性能指标中,最好的成绩是虚警率(指不是监视名单中的人被认定为是监控名单中的人的概率)为0.1%时,目标人在第一名的正确识别率不到60%(图库大小为3000),而实际场景的性能指标将更差。

  我们分析当前人脸识别成功应用的一些实例,如出入境的护照查验,是清晰照片之间的比对;而应用在火车站的治安管理上,被识别人也是在室内规范地站在摄像机前拍摄人脸。图2为人脸识别在2008年北京奥运中的应用实例,这是一种验证人脸识别,其人脸拍摄的条件相对较好,场景是在大棚内,被识别人站在摄像机前(有停留),这是较为典型的应用。可以说,当前人脸识别的成功应用,主要是有条件的人脸识别应用。

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