系統(tǒng)構成：
系統(tǒng)分為服務器端和客戶端，服務器端由多臺視頻智能分析服務器和視頻檢索管理服務器組成，視頻智能分析服務器通過網(wǎng)絡從流媒體轉發(fā)服務器獲取視頻或圖片，由視頻智能分析算法進行特征信息的提取，目前主要提供針對人和車輛的相關特征信息的分析與提取，具體包含：
1.人
包括長相、年齡、性別、衣服顏色、褲子顏色、是否戴眼鏡、是否留胡子等
2.車
包括車牌、車身顏色、車標、車型等
視頻檢索管理服務器主要負責與客戶端的交互、特性信息數(shù)據(jù)庫的管理以及特征信息的搜索。

在我們平時經(jīng)常使用的方便上下的垂直電梯，也引進了這樣的高新技術。通過一個液晶屏或者攝像頭“刷臉”，確認無誤之后才可以開啟電梯門并操控電梯。這一項技術還引進到一些建設工地的施工電梯。在中建四局珠海公司的工地項目，建筑施工電梯人臉識別系統(tǒng)被廣泛推廣。

人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存儲若干標準面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網(wǎng)絡或特征與模板相結合的方法。
人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應幾何關系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。

人臉檢測
面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規(guī)則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
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