视频技术在安防系统中的作用之图像识别

发表时间:爱沙国际于2017-12-13发表
  视频技术在安全防范系统中重要作用是人所共知的。人们通常把防入侵报警、视频监控、出入口控制作为一个综合的、完整的安全防范系统三要素,而视频监控往往为其核心和主导,这是因为图像(视频信号)本身具有信息量大的特点,它通观全局、一目了然、判断事件具有极高的准确性,是报警复核、动态监控、过程控制和信息记录的有效手段。安防必有视频监控,似乎已成为一种定式。应该指出:目前、安防系统中的视频监控基本上是工业应用电视的翻版,真正能适应安全防范系统的要求和特点,表现出视频技术优势的设备还不多。随着电视技术数字化的进程,视频监控在安全防范技术中的应用将会有本质的变化,这一点目前已初露端倪。数字化将根本上改变视频技术的面貌,将对安防技术的发展产生极大的影响,一些新的概念、新的产品以及新的系统模式将会出现,安防技术也将由此发展到一个全新的阶段。今天我们就图像识别在安防系统中的作用进行阐述。

  图像识别

  可以说图像识别是视频技术的最高境界,目视解释(光学显示、人的视觉观察)是当前大多数图像系统提取有用信息的主要方式,电视系统也是如此。它固然有直观、判别准确率高的优点,但是面对大量的图像信息时,其效率低、实时性差就严重地降低了信息的利用率,限制了图像系统的应用。因此,自动解释(机器解释)一直是图像技术的一个重要的课题。

  数字视频为其提供了一个新的技术平台,使图像识别有了新的解决方案,在机器人视觉、模式识别等方面都取得了重大的进展;它在安全防范领域便成为目标探测、出入管理、生物特征识别、安全检查的有效技术手段。生物特征识别,诸如指纹、掌形、声纹、视网膜、面像识别,是基于生物特征统计学,具有很高识别率的方法,由于其具有特征载体与特征的同一性,是高安全性和高可靠性的系统,正日益普及开来。面像识别则是当前人们关注和投入较大研究力量的热点。

  图像识别系统包括图像输入、图像的预处理、特征的提取和图像的解释(识别)等技术环节和设备。其关键技术或难点在于实现系统能在一种略加控制的环境下,针对移动目标实时地运行,这些目标通过静止摄像机可能会产生大小不同、角度不同及光照效果不同的图像;并在各种可能的非最佳条件下进行识别,如由于年龄、面部表情、配饰(眼镜、帽子)及可能的伪装(化妆)造成图像的差异。

  这就要求系统采用适当的图像输入方法和预处理技术,以保证图像特征有效地提取或模板的生成。图像识别(分类、解释)的方法基本上分为统计方法和结构分析两类,前者是以数学决策理论为基础,建立统计学的识别模型,指纹、掌形的识别多采用这种方法,其特点是稳定、但很少利用图像本身的结构关系。后者则主要是分析图像的结构,它充分地发挥了图像的特点,但容易受图像生成过程中噪声干扰的影响。

  图像识别技术的应用可分为验证和识别两种方式。验证的目的是把当事人的身份与正在发生的行为联系在一起,确认行为的合法性,通常是验证"你是他?"的一对一(或较少的量)的比对系统。识别则是对系统的输入图像(可能是摄像机拍摄的活体图像)与存贮在数据库中的大量的参考图像进行比对,来确定输入图像(目标)的身份,所以也称为是识别"你是谁?"的一对多的比对系统。验证系统因可对图像的输入加以更多的控制,系统的可靠性和稳定性好,也相对成熟,已广泛地应用于出入管理系统中。识别系统(特别是面像识别)则因环境条件的限制,还没有成熟的产品。但其应用的效果及在安全防范中的作用已被人们认识和肯定,是研究的重点课题,其主要方向是:

  高质量图像输入子系统,保证在各种环境条件下能采集到足够分辨率、适当方位和灰度变化的图像,它涉及图像传感器(如摄像机)的选择、安装方式、与入侵探测的关联及相关的数字化操作。

  基于不同平台(PC、服务器或多处理器、网络的)的处理硬件,能提供系统所需的处理能力、运算速度、灵活性和信息存贮能力。

  图像处理和解释与分析软件的开发,综合自动模式识别和计算机视觉技术,开始各种实用的软件。如输入图像的分割、定位、轮廓提取和面像图像的加光技术;基于人面重心模板的实时面像检测;器官的位置信息和面像特征的提取以及各种比对算法等。

  试验系统和测试,建立试验系统是十分重要的,是验证系统的价值和效果,了解各种环境因素对其影响,明确进一步研究方向的最有效的方法。并在此基础上建立科学、直观和可操作的评价体系和方法。

  综上所述:数字视频系统不再是仅用于观察可视图像的系统,而是具有探测和特征识别功能的综合系统。它将解决安防系统中许多长期未能解决的难题,使许多模糊不清的概念得以明确,如,误报警,智能化,它将集探测、特征识别和图像监控于一体,成为全新概念的安防技术系统的核心技术。



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