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人脸识别技术在视频会议中的应用探索随着科技的不断进步，人脸识别技术正逐步应用于各个领域。
其中，人脸识别技术在视频会议中的应用受到了广泛关注。
人脸识别技术作为一种借助人脸特征进行身份认证和特征分析的技术，能够极大地提升视频会议的安全性、便利性和效率。
本文将探讨人脸识别技术在视频会议中的应用及其前景。
一、人脸识别技术在视频会议中的安全保障人脸识别技术通过对参会者进行面部识别，能够确保视频会议的安全性。
在传统的会议中，身份验证主要依靠工作人员核对身份证件，但这种方式存在一些弊端，如易被冒用、速度较慢等。
而引入人脸识别技术后，只需要将与会人员的面部特征录入系统，系统便能够自动识别和验证身份，极大地提高了会议的安全性和效率。
其次，人脸识别技术在视频会议中能够进行有效的权限管理。
通过系统的设置，只有被授权的人员才能够参加会议，确保会议的私密性。
同时，系统可以根据不同的权限设置，对不同的参会人员进行不同程度的数据访问权限控制，进一步提高了会议的安全性。
二、人脸识别技术在视频会议中的便利性人脸识别技术能够大大提升视频会议的便利性。
在传统会议中，参会人员需要手动签到、排队等待核验身份，这样不仅费时费力，还容易导致会议延迟。
而引入人脸识别技术后，仅需在进入会场时进行一次面部验证即可，大大减少了参会人员的等待时间。
此外，人脸识别技术还可以与其他会议相关的设备进行无缝衔接，例如智能音箱、智能屏幕等，提供更加全面的会议服务。
参会人员可以通过人脸识别技术自动登录会议设备，实现与设备的互联互通，无需再手动输入账号和密码，节约了时间和精力。
三、人脸识别技术在视频会议中的效率提升人脸识别技术在视频会议中的应用还可以提升会议的效率。
首先，通过人脸识别技术，会议组织者可以方便地查看和管理参会人员的信息。
对于大型会议，组织者可以实时跟踪参会人员的到场情况，做到精确统计和管理。
对于少人数的私密会议，可以减少繁琐的人工核对身份的步骤，提高了会议的效率。
生物特征识别技术在视频监控中的应用随着科技的不断进步和发展，生物特征识别技术逐渐成为现代社会中一种重要的安全保障手段。
尤其是生物特征识别技术在视频监控领域的应用，不仅能够提高视频监控系统的安全性和效率，还可以减轻人们的监控工作负担，为社会带来巨大的价值。
一、生物特征识别技术简介生物特征识别技术是一种通过检测和识别人体生物特征来进行身份认证的技术。
主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等多个方面。
这些技术通过采集个体的生物特征信息，并与事先登记的信息进行比对，能够高效准确地辨别个体身份。
二、生物特征识别技术在视频监控中的应用1.人脸识别技术在视频监控中的应用人脸识别技术是目前应用最为广泛的生物特征识别技术之一。
在视频监控领域，人脸识别技术被广泛应用于公共场所、边境口岸、重点单位等地方。
通过在摄像头前设置人脸识别系统，可以实时监测监控区域内的人脸信息，并进行实时比对、报警等处理。
这能够帮助监控人员准确识别目标人物，并及时采取相应的措施。
此外，人脸识别技术还能用于寻找失踪人口、追踪犯罪嫌疑人等重要任务，提供了有效的协助。
2.指纹识别技术在视频监控中的应用指纹识别技术是一种基于人体指纹纹理特征进行身份识别的技术。
在视频监控中，指纹识别技术能够对监控区域内的指纹信息进行实时捕获和比对，识别出目标人物的身份。
这种技术广泛应用于银行、保险公司等金融行业的场所。
指纹识别技术的应用不仅能够提高门禁系统的安全性，防止不法分子冒用他人身份，还能够大大提升系统的效率，减轻安保人员的工作压力。
3.虹膜识别技术在视频监控中的应用虹膜识别技术是一种通过分析人眼虹膜的纹理和颜色特征进行身份验证的技术。
在视频监控中，虹膜识别技术可以获取监控区域内人眼的虹膜信息，并与数据库中的信息进行比对。
这种技术被广泛应用于安全要求较高的场所，比如机场、地铁站等地。
通过虹膜识别技术，能够快速准确地识别出目标人物的身份，提高监控系统的安全性和效率。
基于实时视频的人脸识别技术的研究XX：1009-3044(20XX)14-3410-02Reserch on Fce Recognition Bsed on Rel-time VideoJIN Xin(Deprtment of Computer Technology nd ppliction, Wuhn Institute of Technology, Wuhn 430074, Chin) bstrct: Fce recognition is reserch focus in the fields of mchine vision nd pttern recognition, nd it hs brod ppliction prospects. novel method fce recognition bsed on Rel-time Video isproposed in this pper, This pper focuses on similrity clcultion, Imge binry-conversionnd fce recognition. The results indicte tht the recognition performnce of this system is good．Key words: fce recognition; Imge Processing; pttern recognition; rel-time video; complexion segmenttion 建立一个准确、稳定、快速的人脸识别系统，是模式识别和计算机视觉领域比较困难的问题，存在多方面的挑战。
首先，人脸在形状、大小、颜色、质地等方面都有很大差异，具有模式可变性；其次，人脸在不同的方向、角度、尺度展现出不同表像；再次，环境和设备造成的图像质量不稳定，也增加了人脸识别的难度。
今天，人脸识别的应用背景已经超出了单纯的人脸识别系统的范畴，在数字视频处理、视觉监控等反面都有着重要的应用价值。
视频监控中的人员行为分析与识别视频监控技术的广泛应用已经成为了现代社会中不可或缺的一部分，为了提高监控效率和准确性，人员行为分析与识别技术逐渐被引入到视频监控系统中。
本文将从视频监控中的人员行为分析、人员行为识别及其应用方面进行探讨。
视频监控中的人员行为分析是指通过对视频中人员的行为、动作、姿态等进行分析，挖掘出其中蕴含的信息并进行处理。
人员行为分析主要包括目标检测、行人跟踪、行人计数、姿态识别等多个方面的内容。
通过这些分析，可以对视频中的人员行为进行全面、准确的了解，从而帮助监控人员更好地掌握场景中的情况。
人员行为识别是指通过对视频中的人员特征进行分析，进行人员身份的识别和辨别。
常见的人员行为识别技术包括人脸识别、行人重识别、人员属性分析等。
人脸识别技术通过分析人脸的特征点和纹理等信息，对目标进行身份识别。
行人重识别技术则通过对行人行走的姿态和外貌进行分析，判断是否为同一人。
人员属性分析则是通过对人员的服装、性别、年龄等进行分析，对目标进行进一步的区分和识别。
人员行为分析与识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
在交通领域中，人员行为识别可以用于交通监管，通过识别交通违法行为，提高交通管理效率。
在安防领域中，人员行为分析与识别可以用于对可疑人员的识别和跟踪，提高安全防范能力。
在商业领域中，人员行为分析与识别可以用于对顾客行为的分析，帮助商家更好地了解消费者需求，提高销售额。
在智慧城市建设中，人员行为分析与识别可以用于人流分析、交通疏导等方面，提升城市管理水平。
然而，人员行为分析与识别技术也面临着一些挑战和难点。
首先是复杂场景下的误检问题。
复杂场景中，光线、阴影、遮挡等因素会影响人员行为的准确分析和识别。
其次是大数据处理问题。
视频监控在实时采集视频数据时会产生大量的数据，如何快速、准确地对数据进行分析和识别，是当前亟需解决的问题。
此外，隐私问题也是人员行为分析与识别技术面临的一大挑战。
在利用这些技术的过程中，如何保护个人隐私，合理使用这些数据，是一个需要深思熟虑的问题。
人脸识别技术的挑战与解决方案人脸识别技术作为一种生物识别技术，被广泛应用于安防监控、金融支付、身份认证等领域。
然而，随着人脸识别技术的普及和应用，也面临着一系列的挑战。
本文将探讨人脸识别技术所面临的挑战，并提出一些解决方案。
一、挑战一：光线条件限制人脸识别技术在不同的光线条件下，容易受到环境光线的干扰，导致识别准确率下降。
尤其是在强光、阴暗或背光等特殊环境下，识别效果明显受到限制。
解决方案：1. 优化摄像设备：使用具有较高曝光范围和特殊光学镜头的摄像设备，增强对不同光线环境下的适应性。
2. 引入红外技术：利用红外光源辅助识别，可以在低光环境中采集更清晰的人脸图像。
3. 多角度采集：通过多角度、多方向的人脸图像采集，提高对不同光照条件下的识别准确率。
二、挑战二：复杂背景干扰人脸识别技术在复杂背景下的识别效果容易受到噪声、阴影和其他物体的干扰。
尤其是在拥挤的公共场所或人群密集的区域，人脸定位和识别更加困难。
解决方案：1. 背景差分技术：通过检测并剔除图像中的背景信息，突出人脸部分，从而提高人脸检测和识别的准确性。
2. 精细人脸定位算法：针对复杂背景下的人脸定位问题，开发基于深度学习的人脸关键点检测算法，提高人脸检测的鲁棒性和精度。
3. 多摄像头联合识别：在人群密集区域，通过将多个摄像头进行联合，实现对多个角度的人脸图像采集和识别，提高整体识别准确率。
三、挑战三：年龄、表情变化人脸识别技术对于人脸年龄和表情的变化较为敏感，尤其是在长时间跨度的数据比对时，容易受到年龄和表情变化的影响，导致识别准确率下降。
解决方案：1. 数据库更新：定期更新人脸数据库，加入不同年龄段和表情状态的人脸图像，提高识别模型的适应性和鲁棒性。
2. 面部特征提取：在识别模型中引入面部特征提取技术，例如基于深度学习的面部表情分析方法，对人脸图像进行情感分析和表情分类，从而减少年龄和表情变化带来的干扰。
四、挑战四：隐私和安全问题人脸识别技术可能涉及到个人隐私和数据安全问题。
人脸识别技术的追踪识别和行为分析随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术正逐渐走入各个领域，它不仅实现了人脸的准确识别，还能对用户的行为进行分析。
本文将探讨人脸识别技术在追踪识别和行为分析方面的应用。
一、追踪识别技术追踪识别技术通过摄像头对目标进行实时跟踪，可以追踪到目标的位置和移动轨迹。
这项技术正广泛应用于安防领域，例如监控系统中的人员追踪和车辆追踪。
借助人脸识别技术，系统能够自动识别出目标人物，实现更为精确的追踪。
在现实生活中，追踪识别技术还可以应用于流动人群管理、消防安全和警务工作等领域。
比如，在人员疏散的紧急情况下，只要通过监控系统将人脸数据与事先建立的数据库进行对比，就能够快速准确地确定目标人物的位置，实施救援。
二、行为分析技术除了追踪识别，人脸识别技术还能进行行为分析。
通过对人脸图像的识别和分析，可以判断目标人物的情绪、活动轨迹等信息，进而推断出其行为意图。
行为分析技术在市场营销、广告宣传和消费分析等领域具有广泛应用。
以商场为例，在商场的出入口处安装摄像头，通过分析顾客的面部表情和行为动作，可以及时了解顾客对某种商品的反应和喜好，进而调整商品的展示和促销策略。
此外，行为分析技术还可应用于交通监管领域。
通过识别车辆驾驶员的面部表情，可以迅速发现疲劳驾驶、打手机等交通违规行为，从而提高道路交通安全性。
三、人脸识别技术的挑战与争议虽然人脸识别技术在追踪识别和行为分析方面有着广阔的应用前景，但也面临着一些挑战与争议。
首先，随着技术的推广和应用，个人隐私问题备受关注。
人们担心自己的面部信息被他人滥用，导致身份泄露和隐私侵犯。
其次，技术的可靠性和准确性也是亟待解决的问题。
人脸识别技术对于面部光照条件、角度变化等因素的敏感性较高，在实际使用中可能出现误判现象，从而影响识别的准确性和可靠性。
最后，伦理道德问题也是亟待探讨的议题。
在使用人脸识别技术进行追踪识别和行为分析的同时，我们也需要权衡个人隐私权和公共安全的平衡，确保技术的合法合规使用。
基于深度学习的视频监控人脸识别系统设计与实现人脸识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，已经在各个领域得到广泛应用，包括安保、身份识别、智能门禁等。
在视频监控领域，人脸识别系统可以通过分析视频流中的人脸，快速准确地识别和追踪相关人员，提高视频监控的安全性和效率。
本文将介绍一种基于深度学习的视频监控人脸识别系统的设计与实现。
一、系统架构设计基于深度学习的视频监控人脸识别系统通常包括以下几个核心模块：视频采集、人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配。
下面将对这些模块进行详细介绍。
1. 视频采集模块：该模块负责从视频流或录像中提取图像帧，供后续的人脸检测和识别模块使用。
通常使用摄像头进行实时视频流的采集，或者从已有的录像文件中读取图像帧。
2. 人脸检测模块：该模块负责检测图像帧中的人脸区域，通常使用深度学习中的目标检测算法实现，例如基于卷积神经网络（CNN）的方法。
该模块的目标是尽可能准确地定位人脸区域，并提供人脸框的位置信息给后续的处理模块。
3. 人脸对齐模块：由于视频监控中的人脸可能存在姿态变化和遮挡，如侧脸、面具等，为了提高识别准确率，通常需要将人脸对齐成统一的规范姿态。
该模块负责通过旋转、缩放和平移等操作对检测到的人脸进行对齐，使得人脸图像具有较好的可比性。
4. 特征提取模块：该模块负责从对齐后的人脸图像中提取特征向量，常用的方法是使用预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
通过将人脸图像映射到特征空间中，可以获得一个固定长度的特征向量，表示该人脸的唯一特征。
5. 人脸匹配模块：该模块负责对提取到的特征向量进行匹配，判断其是否与已知人脸数据库中的人脸相匹配。
常用的方法是计算特征向量之间的相似度或距离，例如欧氏距离或余弦相似度，通过设定一个匹配阈值，可以判断某个人脸是否为已知人脸。
二、系统实现方法基于深度学习的视频监控人脸识别系统的实现方法可以分为离线训练和在线检测两个步骤。
人脸识别技术在视频侦查工作中的应用摘要：传统人工的方式去监控、检索、查找目标人员的相关信息。
受到人的注意力，观察力、知识能力和主观判断力等因素的影响，不免存在疏忽和遗漏。
主要采用了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体的人脸识别技术，利用计算机图像处理技术从视频中提取人脸特征点，分析建立数学模型利用生物统计学的原理进行。
人脸识别技术在原有的视频资源基础上，凭借优化深度学习的算法结构化，进行智能存储对比与检索，智能、高效、快速地使得人脸相关信息的采集、捕捉和处理以致对嫌疑人的实时识别、有效打击。
关键词：人脸识别技术；视频侦查；应用1人脸识别技术概述人脸识别技术即基于人的脸部特征，根据输入的人脸图像或视频流初步判断人脸是否存在，确定存在后提供每个脸的大小、位置以及主要面部器官的位置信息，随后经进一步提取给出人脸的身份特征，并与已知人脸对比分析，达到识别人脸身份的目的。
该过程需要一系列技术的支持，如人脸图像采集、人脸定位、识别预处理、身份确认与查找等，具有非强制性和非接触性的特点，较之指纹扫描、虹膜识别等生物技术，人脸识别技术还有其独特的优势，如人的面部图像是肉眼所能观察到的最为直观的信息源，可在识别对象无意识的情况下获取资料，而且精度高、误识率低、快速可靠，即使图像或视频质量较低也能经图像处理系统加以专业处理，突出图像中的人脸细节，进而为视频侦查人员提供线索、缩小侦查范围、尽快侦破案件，故其直观、高效、精准、易获取的优势是应用于视频侦查工作的重要原因。
2人脸识别技术应用流程2.1人脸采集系统可以接入时的实时的视频流(包括路面监控、高速的卡口、社会视频等)或者通过接受人脸抓拍回传的照片或视频流，进行判断是否存在人脸，分离获取人脸数据。
2.2人脸检测判断图片中是否存在人脸的特征。
若存在，定出其在图像中的坐标位置，区域的大小等信息，假如是实时视频流则需进一步追踪输出所检测到的人脸与个人位置等状态随时间的持续变化情况。
视频监控系统中的行人检测与追踪技术研究随着社会、科技的发展，视频监控系统在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。
在人们出行、商业经营、公共安全等方面均起到至关重要的作用。
目前，随着深度学习以及计算机视觉等技术的发展，视频监控系统中的行人检测与追踪技术也愈加成熟。
本文将就此话题进行研究。
一、行人检测技术行人检测，是指在视频监控场景中，通过计算机视觉技术对目标进行识别、检测，判断目标是否属于行人，并将检测到的目标在屏幕上标定出来。
行人检测技术的主要目的是对于严格管理区、敏感区域、商业安保等领域提供高效、高精度、快速的监管和控制手段。
目前，行人检测技术已经较为成熟，其中基于深度学习的行人检测方法更是广受欢迎。
其中主要涉及到的技术包括卷积神经网络（CNN）等。
由于CNN网络可以自动学习并提取出图像特征，因此可以很好地应用在行人检测中。
二、行人追踪技术行人追踪技术是指在视频监控的过程中，对于被检测到的行人目标，通过一定的算法，在场景中进行行人目标的反复追踪，保证行人目标在视频监控期间一直处于视野范围内，从而实现目标的全程追踪。
行人追踪技术目前主要涉及到的算法有：基于卡尔曼滤波的方法、基于轮廓的方法、基于特征的方法等多种方法。
其中基于卡尔曼滤波的方法更常用。
卡尔曼滤波方法源于一位美籍匈牙利数学家卡尔曼 (Kalman) 的经典论文，是本世纪60年代初提出并发展起来的。
它是一种线性系统状态的最优估计方法，采用了以概率论为基础的描述系统的动态演化规律和观测规律的状态空间模型，用贝叶斯统计观点处理学习问题。
三、行人检测与追踪的优势在视频监控系统中，采用行人检测与追踪技术的好处很显而易见。
一方面，通过行人检测，能够实现对于人员的实施安全控制，减少一些潜在的人员安全隐患。
另外，对于追踪工作，可以保证全程监控，降低对于人员的监控漏洞。
这种技术方案在商业经营、公共安全等领域起到至关重要的作用。
四、应用前景展望随着视频监控系统的不断普及，行人检测和追踪技术将会在许多领域得到应用。
人工智能在视频监控中的应用场景及其实现方式随着信息技术的不断发展，视频监控系统在各种场所得到了广泛应用，人工智能技术的快速发展也为视频监控系统带来了许多新的应用场景和解决方案。
人工智能技术在视频监控中的应用，不仅能够提高监控效率，还可以实现更加智能的监控和安全管理。
下面将介绍人工智能在视频监控中的应用场景及其实现方式。
1.人脸识别技术人脸识别技术是人工智能在视频监控中的重要应用场景之一，通过摄像头捕捉到的视频图像数据，可以自动对人员进行识别。
人脸识别技术可以用于监控区域的门禁控制、员工考勤管理、安防监控等方面。
实现人脸识别技术的关键是建立高效的人脸识别模型，如基于深度学习的卷积神经网络模型，通过训练这种模型，可以实现高精度的人脸识别。
2.行为识别技术行为识别技术是人工智能在视频监控中的另一个重要应用场景，通过分析监控视频中的人员行为，可以实现对异常行为的监测和识别。
行为识别技术可以用于监测人员的活动轨迹、识别危险行为、提高安全管理效率等方面。
实现行为识别技术的关键是建立高效的行为分析模型，如基于深度学习的循环神经网络模型，通过训练这种模型，可以实现对不同行为的准确识别。
3.目标追踪技术目标追踪技术是人工智能在视频监控中的又一重要应用场景，通过对监控视频中目标的运动轨迹进行分析，可以实现目标的追踪和监测。
目标追踪技术可以用于监测车辆的运动轨迹、追踪嫌疑犯的逃跑路线、提高安防监控效率等方面。
实现目标追踪技术的关键是建立高效的目标检测和追踪模型，如基于深度学习的卷积神经网络模型和多目标追踪算法，通过训练这种模型和算法，可以实现对不同目标的准确追踪。
4.智能告警技术智能告警技术是人工智能在视频监控中的重要应用场景之一，通过分析监控视频中的异常情况和危险事件，可以实现对异常告警的自动触发和通知。
智能告警技术可以用于发现火灾、盗窃、闯入等危险事件，提高监控系统的及时性和准确性。
实现智能告警技术的关键是建立高效的异常检测和告警模型，如基于深度学习的循环神经网络模型和异常检测算法，通过训练这种模型和算法，可以实现对不同异常事件的准确识别和告警。
77PTolice echnology 2016年 第3期
一、引言随着我国平安城市建设的发展，利用视频监控快速准确的获取个体信息成为当务之急。到目前为止，我国已初步建成视频监控网。据统计，视频监控镜头已经超过2000万个。利用视频监控进行人脸识别，越来越受到有关部门的重视。与传统的基于静态图像的人脸识别相比，视频监控中的人脸识别面临更复杂的环境，具有较大的难度。人脸识别属于生物特征识别研究领域，对于鉴别人物具有重要作用。随着视频监控系统逐年增加和逐步普及，基于视频监控的人脸识别需求变得越来越迫切，因此，近年来视频监控中的人脸识别逐渐成为研究的热点。与基于静态图像的人脸认证不同，在视频监控中，人脸不会主动朝向摄像头，同时，环境光照也不十分理想。因此，导致目前视频监控人脸识别性能还无法达到应用要求。基于视
频监控的人脸识别在各行各业都显得十分重要，如黑名单查询、有效的门禁系统、智能交通中的驾驶员信息获取、城市安保安防等领域，视频监控中的人脸识别已经成为亟需解决的重点课题。图1 为视频监控中人脸识别的应用场景模式。图2为北京2008年奥运会人脸识别门禁系统应用场景。
由于视频监控中人脸分辨率较低、经常快速移动、尺度变化范围大、光照和姿态等变化不定等因素的影响，视频监控人脸识别面临更多的困难和更大的挑战。由美国NIST 举办的生物特征识别领域颇具权威的FRVT 测试(Face Recognition Vendor Test 2002) 分别进行了人脸识别技术在静态图像和视频中的识别性能测试。测试样本包含63 个人物在不同表情下的说话视频。结果表明商业识别系统在视频人脸识别测试中的性能相比静态图像人脸识别大大下降。另一个公开的大规模视频人脸识别测试MBGC (Multiple Biometric Grand Challenge) 主要测试视频中人脸在光照、姿态等变化及运动等非受控情况下的识别性能，测试视频包含高清和标清两种。测试结果表明，最好的商业算法在高清和标清上的认证性能分别只有70%和40%。近年来，研究者针对如何有效利用视频的多帧信息进行了新的尝试，基于视频的时域连续信息的识别技术得到[3]了迅速发展。Zhou 等提出了一种在贝叶斯框架下同时人
脸识别和跟踪的方法。通过序贯重要性采样（Sequential Importance Sampling，SIS）将人脸的身份变量加入到跟踪的状态向量中，并不断更新运动和身份变量的联合后验概率
二、视频监控中的人脸识别现状12尹萍 赵亚丽
1. 公安部第一研究所 2. 清华大学
视频监控中人脸识别现状与关键技术课题*
*基金项目：国家863高技术研究发展计划项目（编号：2012AA011004）；国家科技支撑计划项目（编号：2013BAK02B04）。摘 要：针对视频监控中的人脸识别问题，介绍了视频监控中的人脸识别研究和应用现状，并结合人脸识别中的人脸图像采集、人脸检测、姿态估计和光照处理、特征提取、人脸识别等五个主要部分分析了视频图像人脸识别系统的构成。通过分析当前视频监控人脸识别需要解决的技术课题，重点论述了视频图像人脸识别中的姿态、分辨率、光照以及年龄等几个影响人脸识别性能的关键技术课题，明确了今后视频监控中的人脸识别所需要关注的重点内容。
关键词：人脸识别 姿态估计 光照处理 特征提取 视频监控分布，最后提取出身份变量从而实现人脸识别。Zhou 等[4]进一步改进了方法对姿态变化的鲁棒性，采用基于粒子
[1-滤波的自适应运动模型来对视频人脸的表观更新。Lee 等
2]从视频序列中学习相邻帧的姿态转移概率矩阵，并结合姿
态子空间和其转移概率来最大化后验概率，有效地挖掘了人脸姿态的运动时序信息。其他使用的运动模型还包括隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）和ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average）。在利用时序信息方面，HMM 模型的性能一般要优于多数投票的方法，但是要受限于视频长短。建立ARMA 模型的机制相似，使用的相似性度量可以是子空间的夹角。总的来说，基于运动时序信息的方法比基于时空信息的方法有更强的适应性，但是计算复杂度也往往更高，而且一般需要对齐的人脸而限制了实际应用。
视频监控中的人脸识别系统如图3所示。系统主要由5个主要部分组成，另有3个辅助部分。5个主要组成部分是：人脸图像采集、人脸检测、归一化及光照处理、特征提取、人脸识别；3个辅助部分由光照模型、三维模型、人脸模板所构成。人脸图像采集部分包含传感器（摄像头）。通常，采用基于可见光传感器的网络摄像头。对从摄像头传输来的图像数据进行记录并形成视频流；人脸检测部分主要完成对视频中的图像进行人脸检测，要求在光照、姿态、表情、尺度变化较大的条件下仍然能有高准确率、低虚警率；归一化及光照处理部分对检测到的人脸进行姿态估计，获取连续人脸图像中较为正面的人脸图像予以保留，并进行归一化和光照处理，同时将姿态信息送给三维模型。三维模型完成人脸虚图像的生成；特征提取部分对人脸图像的特征进行提取，并按降维规则对人脸图像的高维特征进行降维，获取最有鉴别力的特征；人脸识别部分对来自视频的人脸图像特征和人脸模板图像（含人脸虚图像）的特征进行比对。当分类器确认为某个人的身份鉴别特征（ID）时，输出该人物的身份ID。作为辅助部分的光照模型部分，提供光照处理的处理算法；三维模型部分根据姿态估计的结果，将三维模型进行相应姿态的投影，生成二维人脸虚图像；人脸模板部分对生成的人脸虚图像进行特征提取，形成比对模板。当前，较好的人脸检测算法主要采用基于AdaBoost的人脸检测算法。该算法实时性好，并且在相对环境较好的
三、视频监控人脸识别系统基本构成条件下，人脸检测性能能够达到实用需要，是人脸检测系统采用较多的一种有效算法。姿态估计方法有基于图像统计学习的方法，也有基于人脸关键点检测的方法。特征提取方法目前传统的有Gabor滤波器方法、HOG方法、LBP方法。人脸识别传统的有基于主成分分析方法（PCA），线性鉴别分析法（LDA）等方法。近两年，基于深度学习和深度神经网络的方法成为人脸识别的热点，并且在最新的报告中，在LFW库上获得了正确率超过99%的优异性能。
不同于证件照等静态图像人脸识别的应用环境，视频监控中的人脸识别由于其多样复杂的环境，导致其技术难度加大。其中存在诸多亟需攻克的技术课题。针对上述存在的视频监控中人脸识别所面临的挑战，我们需要在系统设计、硬件选择、算法软件三个方面加大研究和开发的力度。系统设计主要解决监控摄像头安装位置；硬件选择主要解决提高分辨率和光照平衡；算法软件主要解决姿态、光照、表情、清晰度和年龄问题。下面对视频监控人脸识别需要解决的这些重点技术课题具体叙述。
用于人脸识别的摄像机位置应该使人脸在图像中基本保持正面姿态，可识别时的两眼间距离一般大于64个像素。因此，视频监控人脸识别用的摄像头应该设在行人通道的附近，并且不是太高的位置上。目前，全国安防标委会人体生物特征分技术委员会（TC100/SC2）正在制定行业标准“安防视频监控人脸图像提取技术要求”。技术要求中对视频监控人脸识别图像提取的人脸检测、人脸跟踪、人脸选取、以及性能测试都制定了相应的标准。图4是视频监控中人脸图像提取单元基本构成框图。
四、视频监控人脸识别中的关键技术课题（一）系统设计
782016年 第3期
安全防范（二）硬件选择（三）算法软件由于高分辨率的人脸图像有利于识别，因此，在硬件选择上，高清摄像机应该是首选，如1080P、1080i、720P的高清网络摄像机。 针对光线变化较大、动态范围较大的应用场景，可采用宽动态范围的摄像机。宽动态技术是在非常强烈的对比度下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术。
人脸识别算法是最终决定人脸识别性能的关键。在人脸识别研究的较早时期，由美国麻省理工学院（MIT）媒体实验室的特克（Turk）和潘特兰德（Pentland）提出的特征脸法（Eigenface,）取得了良好的效果。但是该算法对人脸姿态、光照和表情的要求较高。只适合于证件照制作环境下的人脸认证和查询应用。到了人脸识别算法研究的中期，涌现出了较多优秀的算法，近几年来又有很多新的方法用于人脸识别，如弹性图匹配方法、隐马尔可夫模型方法，以及支持向量机（SVM，Support Vector Machines） 方法。 其中人脸特征较多采用Gabor特征、HoG特征、以及LBP特征等。目前是人脸识别研究的鼎盛时期，基于深度学习的人脸识别引领了最好的结果。2014年6月，香港中文大学研发的DeepID深度学习模型在LFW (Labeled Faces in the Wild)数据库上获得了99.15%的识别率。2014年早些时候， Facebook发布了另一套基于深度学习的人脸识别算法DeepFace，在LFW上取得了97.35%的识别率，Face++公司则把这一指标提高到了99%以上。DeepFace需要700多万人脸数据作为训练。而DeepID仅使用了20万张人脸数据以及数台NvidiaK40 GPU。上述人脸识别性能都是在静态图像库上取得的结果，尽管图像中人脸的姿态和表情较为复杂，但仍然不完全等同于视频图像的人脸识别。到目前为止，人脸识别算法已经取得了很大的进步，在有约束人脸识别中，即在环境可控、被测人适度配合的条件下已经达到了使用水平，在实际应用取得了出色的效果。例如，清华大学THFaceID人脸认证系统作为公安部出入境自助通关系统的人脸认证核心算法已经有近10年的大规模应用。采用清华大学人脸识别技术的深圳罗湖出入境口岸自助通关系统，系世界上首次人脸识别系统大规模成功应用于世界最大的陆路口岸－深圳罗湖口岸，至今已开通400多条通道。“旅客自助查验通道”中友好自助通关率高达98%，大幅度提高了旅客通关速度，极大的节省了人力。
（四）关键技术深度分析视频监控环境下的人脸识别，即无约束非配合的人脸识别技术，尚有诸多的关键技术亟需突破。以下列举4个关键的瓶颈课题进行深度分析和说明。1. 视频人脸识别的姿态问题视频监控人脸识别中最主要的问题是姿态问题。处理姿态问题的视频识别方法，最直观的就是从视频序列里挑选较小姿态的人脸图像进行识别。这种方法虽然没有充分利用视频的时序信息，但是简单迅速，过滤后的视频信息仍然具有一定的冗余性，而且当前的姿态估计算法也有了成熟的发展。也有的方法寻求从视频数据生成三维模型，在实际测试过程中利用三维模型生成查询人脸照片（视频）条件下的光照和姿态变化，从而与注册视频进行比对。但是这类方法的计算复杂度高，生成的虚拟图像可能和真实变化的图像差距较大，不同步骤存在计算误差的累积。另一大类方法是对视频数据按照姿态建立多个姿态模型，即多视角模型。每个姿态子空间的模型学习可以依赖PCA、LLE（Locally Linear Embedding）、KDA（Kernel Discriminant Analysis）、混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）和之前提到的ARMA 模型，最后通过不同度量的模型匹配或者模板融合来识别。这类方法虽然更充分地利用了视频的冗余和时序信息，但是同样存在复杂度高的问题，且建模的好坏受检测跟踪精度、人脸对齐精度以及视频其他变化的影响。图5左图表示了可能的不同姿态的人脸图像。
