淺談視頻安保系統中人臉的快速檢測和定位

王微

摘要：安保系統同人臉檢測和定位相結合，形成視頻安保系統，其有著更強安全保護作用，更加直接和友好，能更加方便使用在各個安防設施中。本篇文章就視頻安保系統中人臉快速檢測與定位相關內容做簡要分析，希望其能夠被更加廣泛地應用在各類安防設施中。

關鍵詞：視頻安保系統；人臉；快速檢測；定位

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）11-0051-01

信息化時代的到來，人們更加重視使用一些智能化的設備，其中視頻安保系統就是其中之一，這種新型監控手段得到了人們廣泛地關注，其核心為視頻處理技術，將光電傳感器、計算機、計算機網絡、自動控制、人工智能等科學技術綜合在一起，研究形成視頻安保系統，被廣泛應用在各個安防工作領域中。視頻安保系統中，有一項技術性非常高的人臉快速檢測和定位技術，其在整個安保系統中有著重要的作用。

1 人臉的快速檢測和定位重要意義

人臉的快速檢測和識別更加直接和友好，并且方便的特點，被廣泛應用在各類安防工作中，比如政府機關安全監控、考場監控、物業管理的安全監控、金融保險業的安全監控。為此可以說，這一技術在安全防范以及信息獲取，指揮調度等方面，均能發揮出強大的作用，具有很強的實際應用價值[1]。

2 視頻安保系統中人臉的快速檢測

視頻安保系統中的人臉快速檢測和定位技術，應該在質量較高的人臉檢測技術之上才能實現人臉的快速定位，如果沒能將人臉信息正確地檢測到計算機中，那么使用何種識別技術也不能將想要得到的人臉信息迅速檢測出來進而進行定位。為此，必須要重視檢測的重要性。當前條件下，人臉檢測系統中重要模塊分別是圖像采集、存儲、運動信息的提取、色彩信息的提取、人臉驗證、特征定位。

2.1 圖像采集、視頻存儲

當前在人臉檢測系統中應用比較廣泛的一種圖像采集技術和視頻存儲技術，以及視頻預覽技術為DirectShow 系統，其是一種多媒體開發包，特點是比其他方法更加靈活。其核心技術為過濾器插件式模塊的系統，將其設置在過濾器圖表上面，能夠對過濾器內部或者之間需要處理的不同音頻、視頻數據流進行管理。其經過一定的程序實現對圖像的采集，并且將采集到的數據進行存儲，然后也可以實現視頻的預覽。

2.2 運動信息的提取

2.2.1 運動區域分割

在人臉檢測系統中，運動區域分割的具體過程就是在序列圖像里面，把變化的那部分區域，從背景圖像中獲取出來。這其中，有效地將運動區域分割出來非常重要，因為其在分類目標和跟蹤，以及理解行為，這些后期處理技術上有著重要作用。正確分割了各個區域之后，檢測識別功能僅需要對圖像具體對應的運行區域進行像素的考慮。但是，背景圖像不是靜止不變的，其處于動態變化狀態，會受到天氣、光照、噪音的影響，加大了運動檢測難度。通常使用運動檢測方法有，背景減除法、時間差分法、光流法。

2.2.2 提取運動信息的方法

在提取運動信息主要原理為，視頻中的物體不斷運動時，會體現出一種連續圖像灰度的變化，為此，就可以運用圖像的序列中，那段相鄰時間存在一對圖像差值變化，表現強度上變化，進而將其中信息提取出來；使用不同的濾波算法做去噪處理，研究人員在經過了一系列的實驗后，得出使用中值濾波方法和形態學濾波兩種方法去處理圖像，得出圖像的質量，均不如使用局部統計濾波方法得出的效果好。局部統計濾波方法在處理圖像的時候，在去噪方面顯示出更好評的效果，而且這一方法應用起來更加簡單，有著更快的處理速度。

2.2.3 提取運動信息的注意事項

在提取運動信息時需要注意到，實時錄制的視頻，產生了大量的視頻信息，監控系統將所有視頻全部記錄的話，將會占用非常大的硬盤儲存空間。研究者提出，視頻壓縮儲存一圖像攫取一同進行，那么也可以實現在攫取圖像序列里面，將運動信息提取出來，對場景變化是否存在進行判斷，場景變化，記錄視頻；沒有變化，記錄停止，實現動態化存儲視頻。然后運用時間差分方法將運行信息提取出來，然后在進行去噪處理，獲得有效的人臉信息。

2.3 膚色信息的提取

2.3.1 膚色區域分割

人臉最基本的一個特征就是人臉表面顏色的不同。會因為不同個體、不同光源顏色、不同光照角度，形成一種高光或者陰影，人臉表面顏色會受到一定影響，為此，不存在一種模型將人臉上所有的膚色點精確檢測出來，并且需要數量較大的前期試驗知識，才能確定出臉部所在，也就形成了膚色的特點，經常使用才初次檢驗和輔助檢測中，把面積較大的不是人臉區域剔除出去，以便減少后期的計算數量，讓檢測變得簡單。

2.3.2 建立和運用膚色模型

以膚色模型為基礎的膚色檢測通常包括兩個部分，一個是建立模型，另一個是運用模型。建立模型時，通常需要先對膚色樣本開展一些統計分析工作，將模型闡述確定出來；運用模型，對輸入像素區域是否為膚色，通過膚色模型進行判斷。建立膚色模型通常使用簡單高斯模型、高斯混合模型、直方圖模型。在提取膚色信息時還會使用到色彩偏移消除技術、高光區域膚色矯正技術、候選人臉區域合并技術，最終完成膚色信息的提取。

3 視頻安保系統中人臉的定位

第一，裁剪候選人臉的圖像：人臉中人眼通常在臉中上位置處，依據人臉的這一特征，在得到了初步候選人臉區域的基礎上，做一些裁剪。將不需要的部分裁剪掉，比較有效地排除掉衣服和頸部產生的影響。那種寬大于高區域不做裁剪，那種高大于寬的部分，依據裁剪方式，裁剪成正方形，實現人臉的快速定位[2]。

第二，Sobel卷積處理：人臉灰度圖像，人們的眼、眉、嘴、鼻，這些特征部位，在邊緣上有著明顯的特征。這一處理技術就以這些部位邊緣特征為分別方法，對人臉進行定位。

4 結語

綜上所述，在視頻安保系統中人臉快速檢測和定位對于當前安防工作有著積極作用，人臉快速檢測模塊包括了圖像采集、視頻存儲方法、運動信息提取方法、膚色信息提取方法；人臉快速定位則是在快速檢測的基礎上應用人眼定位技術，將人臉快速定位，這一技術的研發為提升我國安保系統的實用性做出了積極的貢獻，促使視頻安保系統能夠應用在更多安防工作中。

參考文獻

[1]鄒盛瑜.人臉定位算法在視頻監控中的設計與實現[D].電子科技大學，2011.

[2]屠添翼.視頻監視系統中的快速人臉檢測和識別[D].湘潭大學，2005.

Abstract：Security system combines human face detection and positioning to form a video security system， which has a stronger security role， more direct and friendly， and can be more convenient to use in various security facilities. This article makes a brief analysis of the content of fast face detection and location in video security system， hoping it can be more widely used in various security facilities.

Key Words：Video security system； face； rapid detection； location